大数据拦路 智能联网设备面临四大难题
上周拉斯维加斯举行的CES大展的主题便是物联网以及组成物联网的各种智能设备。每个参展商都能拿出某种号称最智能的新鲜玩意。但是这些智能设备真的智能吗?大数据和物联网一体两面。物联网收集来自各种智能设备的数据,这些数据需要被进行分类、重组并产生合理的决定。然后物联网利用终端智能设备来实施这些决定。这才是真正的智能化。
目前,随着智能设备的快速增长,在缺乏应用背景以及用户群的情况下,智能联网设备面临四大数据难题,阻碍了智能化的发展。虽然智能联网设备所面临的数据问题显而意见,但似乎很少有人想要真正讨论这些问题。
问题一:功能过于单一,没人会穿戴50种设备
CES大展上,VentureBeat网站的哈里森·韦伯在身上使用了56种可穿戴设备。如今的物联网科技创业者已经早就在前辈身上吸取了失败的教训,那就是任何产品使用起来一定要简单。因此,一种设备能把一件事真正做好就已经成功了。但是在未来智能设备爆发的情况下,衡量睡眠、进食速度或膝关节健康的设备都要分开穿戴的话,显然不太现实。
没有人愿意像哈里森·韦伯那样管理和穿戴50种智能设备。要不然你看起来就会是一名智能设备推销员。今天的智能设备创业公司正在用大量的单一解决方案来帮助简化人们的生活。为了实现简单易用的目标,这些公司过于集中在一个单一的问题上。CES走廊充斥着的智能瑜伽垫、智能阳光强度感应器、智能癫痫探测器、智能滑雪板等产品,让人变得无所适从。
问题二:获得传感器数据不是目的
就拿上文提到的阳光强度感应器来说。你真的需要一个腕带来感知当下的阳光强度吗?是不是可以使用智能手机来查询目前的光照强度,以确定是否应该出门。而不是出门后使用某种智能设备定期测量光照水平。前者的预判才是真正的智能,读取传感器数据谈不上什么智能设备,只是手段而已。
智能联网设备崛起后,会有大批的相关公司倒闭。只有少数的企业才能生存下来。这些幸存者将是那些能够发现更多数据背后信息,由此做出预判的设备。这意味着大量的数据挖掘能力。
早期版本的Jawbone的可穿戴健身设备,都要求配戴者手动登录他们的活动内容。而最近的版本则变成将正在进行的活动与已知活动模式进行比较,来对活动内容进行猜测。这就是从简单的数据读取,到真正智能化的最好例证。
问题三:数据无法共享
智能设备的崛起意味着传感器数据的几何增长。除非你是大型可穿戴设厂商-比如Jawbone、Fitbit、Withings等,否则可能无法收集足够的用户数据来获得用户生活的突破性发现。这使得大厂商有很强的先发优势。
当可穿戴设备厂商不可避免地被整合,所有倒闭公司收集的数据将会消失。目前,不同品牌可穿戴设备之间几乎没有任何数据共享。
人们不愿意从苹果切换到Android的最大原因就是操作的熟悉度和iTunes中的数据。同样地,在物联网的世界,数据的排他性阻止了用户在不同的设备之间切换。这也是为什么每个智能设备提供商都试图成为我们健康、家庭或财务的中心节点。
就像三星CEO在他的CES主题演讲中说的那样,“人们都希望为物联网创建一个单一的操作系统,但有这些想法的人目前都只关注自己的产品。”
问题四:数据挖掘并不易
如果数据不能改变你的行为,那搜集起来还有什么用呢?CES上有一款应用叫做V1bes,自称是“心灵应用程序”。它可以测量压力水平和大脑活动。
这一应用听起来很有用。但是知道压力水平,只是搜集到数据的表象,产生这种压力水平的原因无从得知。也许这些数据可以告诉用户压力水平过高,但是它并没有告诉用户可以引发慢性抑郁的压力来自哪里。
另一家叫做Narrative Clip的公司做的可能好的多。这家公司的产品每30秒就会拍摄一张照片来记录用户的生活,利用该公司的独特算法来决定哪些东西需要进一步分析,这种产品可能会让用户找到触发压力的线索。
不过,这次的CES有一点很明确,那就是智能联网设备市场不久的将来一定会爆发。我们正处在各种想法的漩涡之中,但很多都会胎死腹中。这些想法要么过于单一,要么无法对我们的生活产生任何帮助。智能终端、物联网和互联网大数据就是支撑这一市场的桩脚,忽略任何一环都无法支撑起一个有效的市场。目前智能终端和物联网无论从技术上还是实际应用上都日趋成熟,但是在智能化背后起核心作用的大数据却被有意无意的忽略。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28