物聯網帶動大數據發展

文 貝葉思咨詢 閆成印

物聯網在未來10～20年面臨著戰略性的發展機遇及應對大數據的挑戰，考慮到物聯網應用本身所產生的大數據應用以及建立于這些大數據基礎之上的數據挖掘價值，有必要將大數據發展理念灌輸到物聯網發展的全過程中，從而實現以物聯網帶動大數據發展，以大數據推動物聯網發展的目標。

2011年來自于麥肯錫的一份報告將全球發展大數據的行動與討論激發起來，一時間大數據成為業內矚目的話題。貝葉思咨詢認為，大數據提出的背景是互聯網高度發展、移動互聯網初試牛刀、云計算由虛入實、互聯網到移動互聯網再到物聯網進入面臨未來10～20年的戰略性發展機遇，尤其是互聯網到物聯網的跨越進程將極大程度地帶動大數據的發展與應用。

圖1 2012-2020年大數據服務市場規模預測

大數據的提出與討論將信息化引入新境界

麥肯錫全球研究院于2011年5月推出的關于大數據的研究報告《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》非常有代表性地提出了大數據發展的問題，而之后關于大數據的行動與討論將全球信息化發展引入一個新的境界。《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》對大數據的定義以及相關的研究成為其后相關研究機構與學者們的重要參考。

大數據主要表現出四大特征（4V）：一是增長速度加快（Velocity），產業數據源多樣化，數據加速量增長；二是規模成倍擴大(Volume)，非結構化數據規模遠大于結構化數據，已經步入Z B（Zettabyte）時代；三是數據類型越發多樣化(Varity)，數據表現出異構化（非結構化、半結構化和結構化）和多樣性（數據、文本、音頻、圖像、視頻等）特征；四是價值成倍增長（Value），在研發、營銷、人資、采購等諸多方面的潛在價值越來越大。大數據的增長是以新摩爾定律的速度進行的，正是考慮到大數據的4V特征，在充分挖掘其內在的價值便具有了空前重要的意義。

產生于互聯網時代的大數據的研究價值正更多地呈現在人們面前。關于數據挖掘與數據分析的一個經典故事是啤酒與尿布的故事，而關于大數據營銷則在微博里傳播著另外一個故事，透過這則故事讓人們看到大數據時代信息化需要追求的一種新的境界。這里不去重述關于那則在沃爾瑪發生的啤酒與尿布的故事，但還是要引述后一個故事，故事梗概是：美國一名男子闖入他家附近的Target店鋪(一家美國零售連鎖超市)進行抗議：“你們竟然給我17歲的女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券。”店鋪經理立刻向來者致歉，其實經理并不知道這是其公司運行大數據的結果。一個月后，這位父親來道歉，原來是他的女兒當時的確懷孕了。這則故事似乎再次提醒人們如今是大數據時代，大數據將開啟智慧之門，而信息化正將走入大數據的境界。

在一些發達國家，大數據已經成為國家級的發展戰略。美國政府已經提出了一個“大數據的研究和發展計劃”，六個聯邦政府的部門和機構宣布新的2億美元的投資提高從大量數字數據中訪問、組織、收集發現信息的工具和技術水平。歐洲各國也都在大力推進大數據項目的研究，英國認為大數據可以每年為其帶來數億英鎊的成本節約。

僅以大數據服務業務所形成的市場規模來統計，這一市場已經成為潛力巨大的市場。結合有關研究機構的數據，貝葉思咨詢認為，2012年大數據服務形成的市場規模將達到近百億美元，而到2020年，這一市場的規模有望達到1000億美元以上。截至目前，包括IBM、SAP、ORACLE等在內的IT巨頭們已經發起了多起針對于大數據業務發展的購并，足見其對大數據發展機遇的重視與期待。從另外一個側面，我們也可以得出結論，在大數據領域里正涌現出一批有一定實力的廠商，他們很好地把握了市場機遇，成為IT巨頭們不可忽視的競爭力量。

從物聯網的構成分析大數據溯源與需求

在互聯網向移動互聯網拓展的進程中，大數據的機遇與挑戰已經明顯表現出來，一方面是產生數據的終端已經由PC轉向了包括PC、功能手機、智能手機、平板電腦等在內的多樣化終端，多終端、多樣化、加速增長的數據價值已經開始得到了市場中嗅覺敏銳的廠商的關注，近些年來，一批基于大數據業務的軟件與服務廠商、硬件廠商開始出現并發展起來。然而，從互聯網向物聯網的跨越式發展將會讓大數據的挑戰與機遇更加彰顯。

表1 物聯網的構成分析

圖2 物聯網的三層結構

根據之前業內對物聯網的研究，將物聯網分為三層：感知層、網絡層和應用層，如圖2所示。感知層包括二維碼標簽和識讀器、RFID標簽和讀寫器、攝像頭、GPS、傳感器、終端、傳感器網絡等，主要是識別物體，采集信息，與人體結構中皮膚和五官的作用相似。網絡層包括通信與互聯網的融合網絡、網絡管理中心、信息中心和智能處理中心等。網絡層將感知層獲取的信息進行傳遞和處理，類似于人體結構中的神經中樞和大腦。應用層是物聯網與應用的深度融合，包括與所有相關實體信息化應用需求結合的層面，借助于數據采集、傳輸、處理與應用實現智慧化的信息化應用，這一層面上，實現物聯網與各行各業各類實體與各類專業技術的深度融合，與各行各業的具體信息化需求結合實現智慧化應用，從而通過全面的智慧化應用將人類的信息化推向一個新的境界。

根據貝葉思咨詢的觀點，在以上三個組成部分之外，應該再增加一個實體層，從而，將物聯網的結構形成一個閉環架構，如圖3所示。在物聯網的構成當中，我們可以找到互聯網存在的區間、移動互聯網的區間以及物聯網所延伸的區間，一個原本為主體的互聯網延伸到了所有實體后，數據與信息的產生范圍也加倍增加了。

物聯網背景下的大數據成倍增長主要表現在以下一些方面。一是聯網實體的擴大化。舉例來看，如圖2中提到的綠色農業，原本農業的數據采集是采用人工手段來進行的，一般只對少量類型、分時間段、特定的信息進行采集，而一旦將農業生產全面納入物聯網之后，要對與之相關的種子、化肥、土壤、氣溫、濕度、光度、化學成分、物理成分、空氣組成、PH值、各種養分等進行監測，再結合圖像、視頻等的采集，這些通過物聯網就可以實現，有利于全面提升農業的科學生產水平，這一過程中，就將產生大量的數據。考慮到農業生產與運營過程中需要接入物聯網的其他相關數據，可以說物聯網采用傳感器等感知采集技術加之以視頻采集系統會產生大量輔助農業生產提升的有價值的數據。

二是從應用層出發則需要考慮的是以應用為核心數據需求的增長。由于物聯網技術可以實現全面感知，并且可以解決人力不能及的全時感知效果，因此，很多相關的應用會因物聯網技術而產生出來，這些是在傳統的互聯網條件下所不能實現的，而應用數量的增加，無疑將對相關數據提出成倍增加的需求。以上述綠色農業的物聯網應用為例，比如增加對農藥殘留成分的追蹤與控制這一應用，就需要特定的化學傳感器來實時采集各類與農作物及產品相關的數據指標，而這些數據的充分利用可以很好地控制農藥殘留，實現綠色化。

三是從網絡層面考慮，由于數據采集數量的大規模增加，自然需要有相應的傳輸網絡來完成數據的傳輸、存儲與處理，為應用層提供足夠的數據傳輸承載能力。

四是感知層的多樣化數據增加需求，目前在物聯網領域采用的感知技術包括傳感器、RFID、紅外技術、藍牙技術等短距離傳輸技術，廣義上還包括音、視頻采集技術、文字與數據采集技術等大量相關采集技術。尤其是傳感網技術等的使用是物聯網最為重要的技術類型，這些技術將為工業、農業、醫療衛生、服務業等各行業提供更為廣泛的數據來源支撐，為大量物聯網應用的數據采集提供了豐富源泉。

簡而言之，物聯網的出發點就是應用需求，而基于物聯網的應用將信息化由基于手工控制為主的應用轉變到減少人為主觀因素從而是以智慧處理為主的應用，從應用的行業與應用的范圍來看都有成倍的拓展，而同時考慮到如前述的在傳統互聯網到移動互聯網的階段上，已經出現的具備4V特征的大數據的發展，可以說物聯網在發展之初就需要更好地考慮大數據的價值與挖掘問題，而與以往的大數據不同的是，在物聯網領域發展的開始就需要主動、充分地考慮到數據的挖掘利用問題。

物聯網大數據的因應對策及其分析

承上所述，物聯網從其本身來看，在發展之前就已經迎來了大數據時代，而其發展將對大數據提出更高的要求。因此，物聯網在發展進程中要有充分的因應對策，以保證大數據與物聯網同步發展。

貝葉思咨詢認為，需要考慮兩點對策：一是整體規劃中將大數據放在更高層面甚至是國家層面進行規劃與發展；二是從物聯網產業鏈各層發展中采取因應大數據的相應對策。

首先是要從整體規劃角度來看，要求各行業的物聯網建設要從全局整體的角度出發進行規劃設計，充分考慮大數據發展的需求，避免出現類似于汽車多了才發現路不夠用的情況。我國目前已經提出了物聯網產業發展“十二五”規劃，未來需要對相關規劃進一步具體化，具體到在各地區與各行業科學地可落實的層面，形成各主要相關行業的物聯網發展規劃。

圖3 物聯網的閉環拼圖

其次是從物聯網構成的實體層、感知層、網絡層與應用層四大環節或者是物聯網產業鏈的角度來看，對于大數據的發展都有要系統的因應對策。在做好整體規劃的基礎上，應用層將是具備決定意義的一個環節，要根據科學的規劃有步驟、分階段地開發各類行業物聯網應用，而應用層的高效性有賴于實體層、感知層與網絡層的設計與應用，從這四個環節來看，要以應用統領實體層、感知層和網絡層的工作。

再次，需要強調一下網絡層對物聯網大數據的支撐有一定的獨立性，要從國家戰略層面的規劃升級。物聯網大數據發展的戰略規劃是需要自上而下實施的。而與大數據相關的物聯網具體應用的實施是需要自下而上的建設的，而自下而上的建設是有步驟、分階段的，這就要求以運營商為主體的傳輸網絡層面既要有戰略性的發展規劃，又要有步驟、分階段的物聯網同步升級與發展計劃，以保證最大程度地滿足全國物聯網大數據產業的快速發展。

最后，貝葉思咨詢認為，物聯網生于一個互聯網高度發達、移動互聯網快速興起而云計算等新技術方興未艾的大數據時代，物聯網在未來10～20年面臨著戰略性的發展機遇及應對大數據的挑戰，考慮到物聯網應用本身所產生的大數據應用以及建立于這些大數據基礎之上的數據挖掘價值，有必要將大數據發展理念灌輸到物聯網發展的全過程中，從而實現以物聯網帶動大數據發展，以大數據推動物聯網發展的目標。