大數據技術在物聯網產業中的應用分析

王俊珺

摘 ? 要：我國的物聯網產業隨著近年來經濟水平的提高得到了快速的發展，客戶對服務的要求也在不斷提高。物聯網產業的產品種類和產品總量在市場需求擴大下迅猛增加，因此，產生了數量龐大的信息數據。在新的形勢下，物聯網工作者必須對物聯網產業進行高效的管理，新興的大數據技術在相關工作中發揮了不可替代的作用。文章對物聯網的概念和物聯網產業的發展趨勢進行了簡單的介紹，并且重點闡述了大數據技術在物聯網產業應用中的價值。

關鍵詞：大數據技術;物聯網產業;應用分析

美國麻省理工學院于1999年最早提出了物聯網的概念，物聯網是指通過具有感知能力、計算能力和執行能力的實體傳感設備的布置以及網絡的應用對信息進行交互和處理，用以實現在廣域或大范圍內實施人與物或物與物之間的信息交換。感知、傳輸、處理是物聯網的3個關鍵環節，物聯網可以依托傳感器、二維碼、多媒體、無線射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）等多種信息獲取技術。物聯網產業通過儲存技術的使用可以實現信息的有效收集，對海量數據實時處理。

1 ? ?物聯網產業在我國的發展趨勢

傳感網技術是物聯網技術的核心，我國自1999年開始啟動相關的研究工作，標志著我國的物聯網產業從培育期穩步邁入了發展壯大期。按照預期，我國物聯網的年復合增長率將超過30%，市場規模將在2015年達到7 500億元。我國的物聯網產業已經取得了初步的發展成果，具備了完整的產業體系，在國際上取得了一定的話語權。物聯網的國際標準、國家標準全面采納了由我國提出的物聯網頂層設計;物聯網的應用已經擺脫了對政策扶持的依賴，成功地邁入了以市場導向作為發展依據的新階段，并且已經在電力、安防、交通等領域的應用中形成了一定的規模。物聯網的發展即將進入井噴階段，在不久的將來，定會為我國的可持續發展和經濟社會智能化作出重要的貢獻。

2009年，我國提出了“感知中國”的戰略發展方針，為物聯網產業的快速發展提供了動力和方向。國務院于2013年年初下發了《關于推進物聯網有序健康發展的指導意見》，首次提出了要在經濟社會的各個領域實現物聯網的廣泛應用，要求相關單位和部門對物聯網的核心技術和關鍵技術進行掌握，加速我國物聯網的發展，盡快形成基本安全可控并且能夠在國際上與其他國家展開競爭的產業體系。在我國可持續發展和經濟社會智能化建設的進程中，物聯網應該發揮出重要的推動作用。該指導意見還發布了關于未來發展的10項行動計劃，包括頂層設計、標準研制、商業模式、技術研發、產業支持、信息安全和法律法規等內容。物聯網產業目前在我國發展十分迅速，相應的信息數據處理的發展已經嚴重滯后。在新的發展形勢下，數據管理技術必須及時進行突破和更新，以適應物聯網產業的發展進程。經過大量的探索和研究，物聯網產業工作者提出了大數據和智能處理技術，推動了物聯網產業的進一步發展。

2 ? ?大數據技術在物聯網產業應用中的作用和意義

2.1 ?大數據的概念

當一個數據集達到一定的體量或數據類別時就可以被稱為大數據，當前所說的大數據技術指一種能夠快速、高效地從大量信息數據中獲得有價值的信息的技術手段。除了數據本身，物聯網產業中的大數據還指設計數據采集的工具、數據存儲平臺以及相應的數據處理和數據分析系統。物聯網產業中的大數據所包含的數據信息通常具有極高的使用價值。大數據信息處理技術的應用能夠對龐大而復雜的數據進行處理，在此過程中，還能產生各種有價值的數據信息。多年的工作經驗證明，通過對數據的分析和處理，企業的決策者能夠得到更多深層次、智能化且具有極高商業價值的信息，相關的知識和理論在國外的智能交通領域已經開始應用。傳統互聯網、移動互聯網和物聯網每天都會有海量的新數據產生，應用云計算、大數據技術可以對這些數據進行篩選和分析處理，將有用的信息進行匯總，這個過程被稱為大數據分析[1]。

2.2 ?大數據技術在現實生活中的應用

衛星和遍布全球的數億個RFID標簽、智能手機、帶GPS的相機和傳感器能夠實時完成數據的收集工作，通過對這些數據進行可視化處理，能夠幫助人類將前人遙不可及的夢想變成現實—對人類的生存方式進行感知、測量、理解和影響。站在技術層面上來看，正是大數據的有效應用推動了傳統海量存儲監控向聯網智能化監控的發展進程。一個國際大都市一年內產生的車輛行駛數據可能會超過百億，通過車牌和車身顏色等能夠快速地提取出相關車輛的行駛路線以及違章記錄等信息，從而基于大數據開展有關的分析工作。

2.3 ?大數據技術在物聯網產業應用的價值

中國的大數據市場目前才剛剛起步，尚處于發展的初期階段，但應用的范圍已經非常廣泛，且發展勢頭極其迅猛，與物聯網、云計算、移動互聯和智慧城市都有所關聯。大數據技術在“數據為王”的未來發展趨勢中必然會在各個領域得到更加廣泛的應用。目前，物聯網的網絡架構包括感知層、網絡層以及應用層。感知層的主要功能是實現信息采集、捕獲以及物體識別等智能化的感知，每天都會產生大量的新數據。信息的傳送和通信主要由物聯網的網絡層來實現。物聯網的應用層可以實現智能電網、監控服務、智能家居、環境監控、公共安全、綠色農業、工業監控等各類應用。通過智能化的處理和分析，對感知層產生的海量數據進行再加工，能夠對用戶的行為習慣和個人喜好進行充分的了解，并且以此為依據有針對性地對產品和服務進行優化和調整，進而可以根據客戶的具體需求提供不同的商業應用。物聯網產業最重要的商業價值就在于這些應用，物聯網產業發展的關鍵就在于大數據分析手段在智能管理和運營優化中的廣泛運用[2]。

3 ? ?大數據技術在物聯網產業中的應用

物聯網產業當前主要分為數據采集、傳輸、處理和應用4個階段，其中，數據的采集和傳遞為大數據技術在物聯網產業中的應用奠定了基礎，數據的處理和應用是大數據技術在物聯網產業中進行應用的核心。雖然我國的物聯網產業近年來取得了一定的發展成果，但依然存在許多弊端，仍需進行不懈的研究和探索。RFID、傳感器等一線設備廠商依然要以感知層數據采集作為主要發展方向，電信運營商等則將以傳輸層數據傳遞作為主要發展方向。通過數據可視化、數據挖掘、預測分析、語意引擎、數據質量、數據管理等手段，大數據技術對于物聯網產業在應用層方面的數據智能處理和信息決策的商業應用具有巨大的促進作用，其中，運用的技術手段主要包括數據的采集、存儲、基礎架構、處理、統計分析、挖掘、模型預測和結果呈現等[3]。

3.1 ?數據采集

對于大數據技術在物聯網產業中的應用而言，數據的采集是數據分析和數據處理的基礎。由于數據對于智能決策的執行和效果具有決定性的作用，因此物聯網必須通過數據的獲取、選擇和存儲等一系列過程完成大數據的采集工作。數據的采集過程通常與信息提取和數據的去噪處理緊密相關，物聯網的數據與一般的大數據相比，具有增長率高、異構、多樣、非結構、有噪聲等特點。為了方便信息的處理和運輸，采集到的數據通常會在初級階段進行去噪處理。物聯網的數據通常帶有時間、位置、行為、環境等信息，且具有明顯的顆粒性，因此，智能化處理的關鍵在于如何有效地去噪和提取有用的信息。為了能夠有效地實現對電子郵件、圖片、音頻等異構數據的智能化信息的理解，基于香農信息論和貝葉斯概率論，HP公司提出了Autonomy非結構化數據解決方案。此外，在物聯網產業的運行中必須對所采集的數據進行提取，以降低在此過程中必然會產生的一些負荷。

3.2 ?數據存儲

隨著近年來我國信息化建設的快速發展，大數據時代的數據信息量增長速度突飛猛進。有效地應對物聯網每天不斷增加的信息，并對其進行及時、高效的處理，數據存儲是唯一可行的解決方案。物聯網通常采用分布式計算集群來對大數據進行分析、分類和匯總，外部存儲器控制器（External Memory Controller，EMC）的Green Plum，Oracle的Exadata等數據庫基本能夠滿足傳統的數據存儲和實時分析的應用需求。但是以谷歌為代表的IT企業針對物聯網產生的海量異構數據提出了Map Reduce技術的解決方案，即利用大規模廉價服務器以達到并行處理的非關系數據庫。物聯網產業中數據的存儲技術正在隨著經濟的發展而不斷提高，非關系數據庫的分布式存儲技術對于物聯網產業的發展起到了推動作用，同時也是目前最受歡迎的數據存儲技術[4]。此后，云存儲、分布式文件系統等大數據基礎架構以及以云計算為基礎的分布式數據處理方式也相繼出現。

3.3 ?數據分析

數據的統計和分析可以將其內部儲存的海量數據通過分布式數據庫或分布式計算集群進行普通的分析和分類匯總等處理，對于大多數常見的分析需求都能夠滿足。數據分析囊括了物聯網后臺海量數據的挖掘、統計分析、成果呈現、模型預測等。數據分析是物聯網真正的商業價值基礎，基于各種算法對現有數據進行計算，達到預測數據未來走向的目的，滿足一些客戶對于分析高級別數據的需求[5]。其中，用于聚類的Kmeans、用于分類的Naive Bayes和用于統計學習的支持向量機（Support Vector Machine，SVM）屬于比較典型的算法。數據統計與分析的重點和難點在于：體量大的分析數據將會占用大量的系統資源。

4 ? ?結語

大數據技術的應用能夠有效地促進物聯網產業的發展，物聯網在此基礎上可以通過應用不同的算法對已有的價值數據進行整理、組合與聯系，所得到的相應結論能夠促進更高級別的數據分析活動實現。物聯網產業通過使用存儲技術對海量數據進行處理的同時，還能夠對有效的信息進行收集。因此，可以從數據的采集、分析和存儲3個方面對大數據技術在物聯網產業中的應用問題進行解答。

[參考文獻]

[1]張亞飛，閻東.大數據技術在物聯網產業中的應用分析[J].通訊世界，2018（1）：93-94.

[2]孫月，全秋浩，馬云飛，等.大數據與物聯網的關系及應用[J].吉林農業，2019（7）：110.

[3]楊岱巖.基于大數據的信息管理系統研究[J].通訊世界，2019（1）：10-11.

[4]孫重陽.論物聯網技術中大數據的應用[J].電腦編程技巧與維護，2018（10）：96-97，119.

[5]羅由.大數據在移動通信網絡優化中的應用[J].科學技術創新，2018（1）：76-77.