大數據及其智能處理技術在物聯網產業中的應用

王祎菡

【摘要】 隨著物聯網產業的不斷發展，人們對物流服務提出了更高的要求。面對巨量的貨物產品及由此帶來的海量信息數據，如何高效智能的進行監控、管理已經成為物聯網進一步發展的瓶頸。大數據及其智能處理技術由此應運而生。本文主要從商業的角度，介紹了大數據對物聯網產業的意義，并就其應用進行了分析。

【關鍵詞】 物聯網 大數據 智能處理 應用

一、前言

隨著物聯網產業的進一步發展，需要獲取和采集的物流信息數據也呈現井噴式增長。傳統的數據管理技術已經不能滿足新形勢下物聯網產業的發展要求，基于大數據的智能處理技術由此應運而生。依托該技術，人們可以方便快捷的對物聯網中的產品進行智能識別、定位、跟蹤、監控和管理。物聯網中海量數據的分析、信息的傳遞等都變得高效智能，這對推動物聯網產業的發展具有重要意義。

二、大數據及其對物聯網產業的意義

2.1 大數據概述

大數據，顧名思義，就是指一個體量及數據類別都特別大的數據集。該數據集不僅本身的規模龐大，而且數據采集分析的工具和平臺也非常復雜。大數據中包含著有用的數據信息。而大數據技術就是一種從各種類型的海量數據中快速獲取有用的數據信息的技術。通過該技術，人們不僅可以解決所獲取的海量數據信息大而復雜的問題，而且還能通過一定的分析和篩選，找到具有不同價值的信息。這些有用的數據信息涉及一個龐大的群體，它可以為我們做出關于這個群體的決策提供支持。

2.2 物聯網背后的大數據價值

物聯網通常包括感知層、網絡層和應用層。其中感知層相當于物聯網的傳感系統，由它采集物聯網中各節點的信息和數據。這些數據通常都非常龐大，而且其類型多種多樣。而網絡層則相當于物聯網的神經，它可以將物聯網中各節點連接起來，使得各節點的信息數據能夠互相傳輸。同時，這些數據還會被傳輸至應用層，該層相當于物聯網的大腦。它能將通過網絡層傳遞的來自感知層的數據信息進行智能化的處理和分析。用戶可以根據自己的興趣和需求來對海量的數據信息進行篩選，以獲取自己想要的服務和產品。因此對于物聯網來說，大數據的價值就在于它能夠在紛繁復雜的物聯網數據信息流中，為用戶提供所需的信息。而這些信息對于推動物聯網的進一步發展意義重大。

三、大數據技術在物聯網產業中的應用

目前，大數據技術在物聯網產業中的應用主要有4個方面：數據采集、傳遞、處理、應用。其中數據采集與傳遞是大數據在物聯網中應用的基礎，而數據的處理和應用是技術的核心環節。

3.1 數據采集

數據的采集是大數據及其智能處理技術的基礎。目前，物聯網數據的采集工具主要有：傳感器、條形碼、RFID及移動終端等。這些數據采集工具收集的數據信息的類型多種多樣。既有包含產品物理數據的信息，又有涉及產品地理位置的信息。同時，數據的采集不是簡單的對物聯網中的數據進行收集，它還包括對數據的去噪處理及對關鍵信息的提取工作。考慮到物聯網中各節點收集的信息類型差異很大，而且很多還是非線性、非結構的，有著明顯的顆粒性。為了便于后期的傳輸、分析及處理，需要對初期數據信息進行去噪處理。同時，面對海量的數據信息，為了降低傳輸網絡及處理器的負荷，還要對采集數據中的關鍵信息進行提取。

3.2 數據存儲

物聯網中每時每刻都在傳輸著海量的數據信息，為了更加高效的處理這些數據，需要對其進行存儲。目前，主流的數據存儲技術主要是非關系數據庫的分布式存儲技術。該技術主要是利用大規模廉價服務器并行處理的方式來對非線性結構的數據進行存儲。在此基礎上，近些年來又發展了云存儲、分布式文件系統等大數據存儲方式。這些存儲方式都是利用了移動互聯的技術，使來自物聯網中各節點的數據信息隨時隨地都能夠進行存儲和獲取。這顯然加快了物聯網的流通速度。

3.3 數據分析

物聯網的數據分析是大數據應用的核心環節。該過程包括數據分析、信息挖掘、模型建立、結果預測等。大數據在物聯網產業中應用的真正價值體現在數據分析中。通過各種分析軟件及建立相關數學模型，可以對物聯網中的數據信息進行統計和分析。從中可以篩選或提取出用戶所需的信息，這些信息包含著物聯網產品及服務的特征。人們可以根據這些特征，為自己下一步的市場營銷策略做出調整，使之契合消費者的需求。

四、結束語

隨著物聯網產業的不斷發展，人們對物流服務提出了更高的要求。而大數據及其智能處理技術在物聯網產業中的應用，則很好的滿足了新形勢下物聯網產業的發展要求。物聯網中海量數據的分析、信息的傳遞等都變得高效智能，這對推動物聯網產業的發展具有重要意義。

參考文獻

[1] 劉歌.物聯網技術及其應用探討[J]. 科學之友，2011（06）

[2] 竇萬春，江澄.大數據應用的技術體系及潛在問題[J]. 中興通訊技術，2013（04）