物聯網和大數據:技術能否代替我們思考
“早上好。現在是早晨 6 點,起床時間?!边@些是我早晨最先收到的招呼,來自鬧鐘。隨后,我的床頭燈將會亮起,而電動窗簾將拉開,給我帶來清晨的陽光。然而只需點擊一次智能手表,我就可以很方便地關閉燈光,拉上窗簾,繼續睡覺。
在起床后,我打開冰箱。冰箱通知我:“牛奶快沒了,今天再去訂購一桶?!蔽以谥悄苁謾C上選擇“冰箱應用”并確認訂單。我穿上內建傳感器的跑鞋。其中的傳感器能夠收集晨跑數據并發送給中央服務器,而隨后我可以利用這些數據來評價自己的表現。實際上,我擁有的所有設備都集成了聯網功能,能相互通信。
未來的發展
盡管上述場景令人難以置信,但隨著“物聯網”的發展,類似場景終將成為現實。物聯網這一概念由凱文·阿什頓(Kevin Ashton)于 1999 年提出。阿什頓認為,計算機最終能夠自主產生及收集數據,而無需人工干預,因此將推動物聯網的誕生。簡單來說,物聯網的理念在于物體之間的通信,以及相互之間的在線互動。這是一項很難想象的技術進步,但正逐漸展現在我們眼前。
物聯網目前才剛剛起步,因此許多人都在關注未來在何方。根據 Gartner 一名研究人員的說法:“2009 年全球有 9 億個傳感器和 16 億臺個人設備,相當于有 25 萬件物品已經互聯。到 2020 年,這一數字將增長至 300 億件?!边@一預測反映了一種可能性,即技術將能夠“為我們思考”。但這能否成為現實?如果是這樣,那么我們將迎來什么樣的挑戰?
兩個大腦總是好于一個
物聯網帶來了突破性的技術進步,但管理大數據的問題也變得更加突出。數據以極快的速度被制造,并需要進行實時路由、捕捉和分析,幫助智能設備通過網絡相互通信。
物聯網帶來了一個新時代。在這個時代中,大數據分析成為了商業的關鍵元素。由數據驅動的企業必須專注于分析正確的數據集并實時吸收數據。微軟全球企業業務副總裁蘇珊·豪瑟(Susan Hauser)對此進行了完美的總結:“這樣的戰略,即理解哪些數據需要被吸收,哪些需要被忽略,將成為物聯網真正的發展所在。2014 年這將成為一件大事?!?
尋找解決方案
那么,什么樣的大數據解決方案能推動物聯網的發展?相對于以往,企業正越來越多地使用能支持超快速請求的大數據分析平臺。市場對數據科學家的需求也越來越旺盛,到 2015 年美國這一領域將創造 3.9 萬個新職位。能監控數據,并將數據發回數據中心做進一步分析的無線傳感器網絡也得到了應用。
數據背后的大腦
請不要被物聯網欺騙。目前仍需要完成對數據科學家、數據中心和高級大數據平臺的拼圖,才能解開這一技術謎題。不過,“技術能幫助我們思考”的理念仍然存在。如果大數據和物聯網未來繼續發展,屆時再下結論才更加合適。
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