物联网与大数据的应用前景及利与弊
一、物联网与大数据的应用前景及利与弊
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1.数据的资源化 在大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步开放研究大数据技术。信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，网络技术人员应当将传统信息资源开发管理方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。而掌握了数据资源处理技术的企业，在未来还能够通过将数据使用权进行出租或者转让等方式获取巨大的经济收益。2.科技的交叉融合 大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体，促进不同科学技术的交叉融合，同时还能够促进多学科的交叉融合，充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。大数据技术的长足进步与发展既要求工程技术人员要立足于信息科学，通过对大数据技术中的信息获取、储存、处理等各方面的具体技术进行创新发展，也要将大数据技术与企业管理手段结合起来，从企业经营管理的角度研究分析现代化企业在生产经营管理活动中大数据技术的参与度及其可能带来的影响。在一些需要处理和应用到大量数5. 10. 4.物联网在商业方面的前景二
二、谁能简单地说一下大数据 和物联网 的概念？？
大数据、物联网不应仅从技术层面去理解。就像互联网其核心在于一种基于新的技术和商业模式的生态系统的建立。是技术、人和系统的有机体。
大数据，初级理解可以从4V角度理解，中级可以从如何驾驭数据入手，高级可以从大数据生态去理解，这需要理解数据形态与数据形态的转换与相关价值链的形成。对待不同的人，大数据下定义定义是不同的，去领会...
物联网，也是跨时代的变革，同样不要单纯从技术理解。
如果你是做技术的，要在新的生态中找到你的定位点，这就是你的大数据或物联网概念，否则和空谈差不多。
三、大数据与云计算和物联网是什么关系
大数据技术是指从各种抄各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品2113、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设5261备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和4102软件产品的发展。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资1653源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
四、如何发展大数据与物联网
大数据时代的出现确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。
但是中国目前的大数据应用环境和技术相对于美国而言，在整体技术水平、应用环境、国民意识、商业环境、技术厂商、技术平台上面相差超过5年左右。在大数据应用的国家战略层面落后的也较多。
需要通过政府自身投资来建立大数据平台，吸引中小企业将信息系统及数据放到政府主导的数据平台上，政府将利用此平台来挖掘数据信息，提供数据信息报告。另外一个大数据应用是地方政府请一些大数据公司来开发舆情检测系统，及时了解社会舆论。无论是大数据产业园还是舆情监控。没有抓住大数据优势的核心，大数据产业园的管理机制和创新动力不足，无法发挥大数据计算的优势，反而浪费了大量的投资，效率较低。舆情监控本身就无法发挥大数据的商业应用优势，反而阻碍大数据产业的商业应用。我们应该提供大数据产业优惠政策，在资金、场地、税收、科研方面提供外部支持，让企业自身投入到大数据产业建设之中，从企业自身商业需求出发，投入资金来发展大数据产业。
五、物联网是大数据系统的必备要素吗
物联网的发展潜力和市场巨大，但是需要解决一系列问题，主要包括核心技术、标准规范、产品研发、安全保护等技术方面的问题，以及产业规划、体制机制、协调合作、推广应用等管理方面的问题。
第一，行业标准滞后，个行业标准繁杂。标准是物联网规模发展的前提。物联网涉及的标准比较复杂，包括终端、网络通信、中间件、系统架构、业务规范和安全等。以终端为例，国内做M2M终端的厂家，都有各自的硬件接口及通信协议和软件标准，厂家都是定向开发，成本高而规模小。另外，在网络层，物联网中无数个传感器形成M2M互联后就要涉及互联网、无线通信网（3G）等大网的互联互通问题。还有物联网业务的标准规范问题，比如智能电网的规范、移动支付的标准规范、智能家居的规范等。
第二，改造成本高，社会效益显著而盈利性较弱。例如，根据美国的数据统计，市政改造智能路灯，平均每盏灯投入232美元。适合政府的公共事业，如路灯、交通、环境监控等，现阶段物联网应用成本高是制约发展的重要原因之一。
第三，我国物联网技术还处于低端水平，特别是在芯片、传感器终端、信息处理和应用软件方面。在传感器方面，我国很多的技术相对来说只是做分装方面的工作，核心的技术如芯片方面还是受制于国外，包括射频识别技术、传感网、智能卡、芯片等很多都是依靠进口。技术能力的薄弱，导致我国成本相对较高，成为规模化应用的重要制约要素之一。在数据处理方面，包括应用开发、业务平台、系统集成、中间件等，各厂商处于生存及发展期，力量薄弱，相对于IBM、SAP、Axeda公司而言在技术实力和专业性方面都有很大差距。为物体智能而开发的嵌入式软件还没有规模化应用。
第四，产业链上下游缺乏清晰共赢的商业模式，也制约着应用的规模化推广。例如，终端未标准化，导致开发成本高，应用开发无法满足用户多样化需求；在系统集成领域，受上游供应商供货时间限制，项目周期长，客户分期付款，需垫付资金，资金压力大。对于运营商而言，物联网收益性较差。
第五，目前的需求主要受政策驱动，来自企业的需求还比较初级。
第六，个别企业有垄断产业链的行为。通过资金实力，垄断产业链上的企业，签订排他性协议，禁止与竞争对手合作，极大制约了产业链的健康发展。
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