【導(dǎo)讀】在萬物互聯(lián)時代，大數(shù)據(jù)的幾個重要特征，將會被成倍放大，并最終形成特殊的應(yīng)用場景及商業(yè)模式。

　　人類創(chuàng)造的物理世界有多大，我們有衡量的概念，但是人類創(chuàng)造的數(shù)字世界到底有多大，相信這個概念還不夠具體。

　　在大多數(shù)人的印象中，數(shù)據(jù)就是數(shù)字，或者必須是由數(shù)字構(gòu)成的，其實(shí)不然，數(shù)據(jù)的范疇比數(shù)字要大得多，信息、現(xiàn)象、數(shù)據(jù)、狀態(tài)和知識都可以是數(shù)據(jù)的一部分。

　　人類創(chuàng)造的物理世界的一切都可以是數(shù)據(jù)，在互聯(lián)網(wǎng)上傳播的文字、圖片和視頻是數(shù)據(jù)；工廠里所有的檔案、尺寸、記錄是數(shù)據(jù)；文物上的尺寸、年代、工藝也是數(shù)據(jù)。地球甚至宇宙存在的空間和時間也都可以是數(shù)據(jù)，小到一個粒子，大到一個星球的運(yùn)行軌跡和生命周期。

一、人類創(chuàng)造數(shù)據(jù)的歷史

　　雖然數(shù)據(jù)本身是客觀存在的，但是它的范疇是隨著文明的進(jìn)程不斷變化和擴(kuò)大的。在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前，數(shù)據(jù)大概相當(dāng)于數(shù)字的記錄，極少部分的信息，比如行星軌跡、力學(xué)原理等，會被用數(shù)據(jù)的方式記錄并運(yùn)算。

　　在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后，以語言和文字形式存在的內(nèi)容成為了全世界各種信息處理中最重要的數(shù)據(jù)，也是全世界通信領(lǐng)域和信息科技產(chǎn)業(yè)的核心數(shù)據(jù)。這其中也包括我們的信件、電話、電子郵件、圖片、聲音、視頻、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁，以及各種社交產(chǎn)品中由用戶產(chǎn)生的內(nèi)容。

　　在移動互聯(lián)網(wǎng)普及之后，我們?nèi)祟惖幕顒颖旧?，開始被數(shù)據(jù)化，比如我們的行為模式、我們的社會關(guān)系、我們每天的活動、位置信息、消費(fèi)及購物習(xí)慣等。這些數(shù)據(jù)由于涉及個人隱私，大部分儲存與少數(shù)商家手中，但是從亞馬遜的個性化商品推薦服務(wù)，到金融理財(cái)產(chǎn)品的定制化設(shè)計(jì)，基于個人數(shù)據(jù)的商用從未停歇。

　　在萬物互聯(lián)時代，越來越多的物理硬件，將會由傳感器收集、采集數(shù)據(jù)，并通過物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)傳輸回平臺側(cè)。連接點(diǎn)數(shù)將會千倍萬倍于目前的以人為主要連接點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)，而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，也變得更加實(shí)時，更加完備，更加龐大。

　　在萬物互聯(lián)時代，大數(shù)據(jù)的幾個重要特征，將會被成倍放大，并最終形成特殊的應(yīng)用場景及商業(yè)模式。本文就將針對這部分內(nèi)容進(jìn)行探討。

二、物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)三個被放大的特征

1.數(shù)據(jù)的體量將會成倍增加

　　正如移動互聯(lián)網(wǎng)時代，核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)從PC轉(zhuǎn)換為人一樣，在萬物互聯(lián)時代，無數(shù)的物理硬件將成為核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)來自無數(shù)自動化傳感器、自動記錄設(shè)施、生產(chǎn)監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測、交通監(jiān)測、安防監(jiān)測等；來自自動流程記錄，刷卡機(jī)、收款機(jī)、電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)，互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊、電話撥號等設(shè)施以及各種辦事流程登記等。

　　由于連接數(shù)的增加、不間斷的數(shù)據(jù)收集、存儲、回傳，以及更高清的圖片和視頻應(yīng)用，都會讓數(shù)據(jù)的體量有驚人的爆發(fā)。

　　比如Google街景服務(wù)，每輛車每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將達(dá)到1TB，加入分三個拷貝，一年就是1PB，而目前最大容量的存儲硬盤不過是10TB。

　　在萬物互聯(lián)的場景下，每天都會有大量的終端在進(jìn)行類似Google街景這樣的數(shù)據(jù)回傳，而大數(shù)據(jù)的理念，要求數(shù)據(jù)盡可能的龐大且非刻意收集。

　　伴隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟，產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)，各種隨身設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算、云存儲等技術(shù)的發(fā)展，萬物將都被聯(lián)網(wǎng)，物的所有軌跡都可以被記錄，一切皆被數(shù)字化，因此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以想象，比之今天，會有多大量級的增加。

　　數(shù)據(jù)的存儲，數(shù)據(jù)的計(jì)算與挖掘技術(shù)，都將成為萬物互聯(lián)場景下，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心能力。

2.數(shù)據(jù)的及時性特征將會被放大

　　在互聯(lián)網(wǎng)甚至是移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)的及時性并沒有那么重要，大量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果是基于過往數(shù)據(jù)的挖掘而產(chǎn)生的，這些不及時的數(shù)據(jù)意義也是非常巨大的。

　　Google利用不同地區(qū)人們的搜索習(xí)慣，成功預(yù)測了流行疾病的爆發(fā)，F(xiàn)acebook利用了網(wǎng)民在無壓力情況下瀏覽網(wǎng)頁、評論、點(diǎn)贊、社交言論的情況，成功預(yù)測了美國各州總統(tǒng)大選的結(jié)果。都屬于利用過往大數(shù)據(jù)的成功應(yīng)用案例。

　　但是在萬物互聯(lián)場景下，由于物聯(lián)網(wǎng)可以實(shí)現(xiàn)微量數(shù)據(jù)的不間斷回傳，人們對于數(shù)據(jù)的及時性需求將越來越旺盛，無等待服務(wù)將被更多的行業(yè)提供，從而產(chǎn)生更多的應(yīng)用場景。

　　比如在智慧交通上，百度、高德等地圖廠商，已經(jīng)可以通過智能手機(jī)的數(shù)據(jù)回傳，動態(tài)監(jiān)控整個城市的交通情況，從而為用戶提供實(shí)時的路況信息。

　　目前這種路況信息已經(jīng)取代了傳統(tǒng)的交通廣播模式，能夠?qū)崿F(xiàn)個性化的關(guān)注出行路線的路況，并根據(jù)交通情況，自動設(shè)計(jì)、自動更改。

　　目前，在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域，缺乏一個類似Iphone之于移動互聯(lián)網(wǎng)一般里程碑似得產(chǎn)品。而大多數(shù)人都將此寄希望于無人駕駛，因?yàn)槿祟惾绻軐⑵嚕@樣一個工業(yè)時代最終要的個人產(chǎn)品進(jìn)行智能化、數(shù)字化，那么將極大的帶動其他產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展。

　　而無人駕駛的前提，除了提前將整個街區(qū)數(shù)字化以外，不間斷的數(shù)據(jù)回傳也非常重要。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，隨著車與更多物品連接起來，將會形成更大范圍的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，交通這個生態(tài)也將進(jìn)一步豐富起來。

3.數(shù)據(jù)的完備性將得到極大程度的豐富

　　在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)格式變得越來越多樣，涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等不同的類型；數(shù)據(jù)來源也越來越多樣，不僅產(chǎn)生于組織內(nèi)部運(yùn)作的各個環(huán)節(jié)，也來自于組織外部。

　　例如，在交通領(lǐng)域，北京市交通智能化分析平臺數(shù)據(jù)來自路網(wǎng)攝像頭/傳感器、公交、軌道交通、出租車以及省際客運(yùn)、旅游、化危運(yùn)輸、停車、租車等運(yùn)輸行業(yè)，還有問卷調(diào)查和地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

　　4萬輛浮動車每天產(chǎn)生2000萬條記錄，交通卡刷卡記錄每天1900萬條，手機(jī)定位數(shù)據(jù)每天1800萬條，出租車運(yùn)營數(shù)據(jù)每天100萬條，電子停車收費(fèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)每天50萬條，定期調(diào)查覆蓋8萬戶家庭等等，這些數(shù)據(jù)在體量和速度上都達(dá)到了大數(shù)據(jù)的規(guī)模。

　　數(shù)據(jù)的完備性，尤其是跨界數(shù)據(jù)的交叉運(yùn)用，將會產(chǎn)生意想不到的應(yīng)用場景。
　　亞馬遜正是此中高手，更加完備的數(shù)據(jù)，讓亞馬遜在個性化推薦的時候，并不用如沃爾瑪一樣思考為什么買啤酒的用戶會買尿不濕，他們只是通過統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)現(xiàn)數(shù)以百計(jì)的類似關(guān)聯(lián)現(xiàn)象，配合更多諸如年齡、消費(fèi)習(xí)慣、性別等標(biāo)簽數(shù)據(jù)，將結(jié)論直接用于精細(xì)化營銷。

結(jié)束

　　物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的故事還有很長很長，數(shù)據(jù)的爆發(fā)只是一個開始，我們?nèi)绾问占Ａ康臄?shù)據(jù)，如何儲存，如何設(shè)定算法，如何運(yùn)用機(jī)器智能實(shí)現(xiàn)自動運(yùn)算，如何將運(yùn)算的結(jié)果用于預(yù)測未來或者更多的商業(yè)場景，最后如何確保我們的數(shù)據(jù)安全。

　　這里的每一個步驟，都是一個細(xì)分領(lǐng)域，我們在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的路上，也才剛剛起步。