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智能家居鐘情大數據

責任編輯:editor014

2014-10-23 22:30:05

摘自:物聯傳感

2014年1月,google完成了對智能家居設備提供商nestlabs的收購,收購金額竟然高達令人咋舌的32億美金。僅有兩款智能設備的nestlabs在google這里為何值32億美金?

2014年1月,google完成了對智能家居設備提供商nestlabs的收購,收購金額竟然高達令人咋舌的32億美金。僅有兩款智能設備的nestlabs在google這里為何值32億美金?一方面是由于智能家居行業前景可期,nestlabs在智能家居領域是一個消費級產品,利于google未來布局,而重為重要的另一方面是google看中了nestlabs設備背后的數據、信息收集能力,通過收購,nestlabs設備收集到的數據將成為Google的又一大數據源,幫助Google更好地了解人們的生活。

事實上,大數據并不只是google這樣的互聯網科技巨頭所在意的,物聯網技術得到迅速發展后,智能家居企業更是喜歡強調大數據。除了nestlabs外,國內最具影響力的物聯網設備的解決方案提供商物聯傳感,曾在不同場合多次提出物聯傳感的理想和目標之一就是物聯網數據運營商,將大數據服務作為未來的一個重要發展方向。在幾年前,將大數據服務作為一個發展方向并不讓人信服,如今看來卻十分有遠見,那么智能家居企業緣何喜歡強調大數據? 何為大數據?大數據,Bigdata,又稱巨量數據、海量數據,指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工,在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。大數據不僅強調數據量的無限巨大、數據類型的十分多樣,而且強調數據處理的難度高、數據所蘊藏的價值高。高德納咨詢公司于2012年修改了對大數據的定義:“大數據是大量、高速、及/或多變的信息資產,它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與優化處理。” 隨著信息處理技術的發展以及大數據被越來越多的提及,大數據時代越來越近。

早在2012年,《紐約時報》的一篇專欄中就寫到,大數據時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基于數據和分析而作出,而并非基于經驗和直覺。如今,大數據逐漸開始應用于多個領域,包括醫療、能源、通信、零售業、公共服務、社會學等,而與智能家居相關的物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器,無一不是數據來源或者承載的方式。 在今年的世界杯上,德國隊憑借出色的發揮最終捧得大力神杯,而這背后就有大數據的力量。世界杯打響前,德國足協便與SAP巴西分公司合作推出SAPMatchInsights足球解決方案。實際上就是通過數據處理系統對球員跑動、傳球等數據的捕捉和分析,為教練團隊評估每場比賽的主要狀況和每個球員的特點提供更為精準的依據,從而優化球隊的訓練方法和戰術,最終提高球隊戰績。這種對大數據的處理和應用幫助德國隊在世界杯開始的第一場比賽便以4比0的大比分橫掃勁敵葡萄牙。 大數據的影響遠不止這些。近日,全球著名的咨詢公司埃哲森(Accenture)聯合通用電氣共同發起了一項調查,內容主要圍繞大數據分析以及物聯網應用的拓展對于整個行業競爭格局的變革將起到什么樣的作用。調查結果表明,“有87%的企業主相信在未來三年內大數據分析將會徹底改變其所在行業的競爭格局,有89%的受訪者相信尚未啟動大數據戰略的企業將在明年內面臨市場份額丟失以及競爭力降低的風險”,并且“有73%的企業計劃將自身IT支出總額的20%以上投入到大數據分析方面,有超過20%的企業表示他們投入在相同領域的資金占比達到30%以上”。可見,大數據在企業未來發展中將占有更為重要的地位。

回到與大數據關系也十分密切的智能家居領域。一方面,物聯網智能家居將會產生比互聯網更多的數據。“物聯網智能家居涉及智能照明、智能開關、智能電器、智能傳感、智能安保、智能健康等等。這些設備數量在1個現代家庭中平均達到50-100個,現代家庭中人員一般為2-3人,移動設備數量一般為2-3部。”而這每一個設備都將在應用過程中都為產生大量的數據,據估計,到2020年一個中國普通家庭一年產生的數據相當于半個國家圖書館的信息儲量。另一方面,物聯網智能家居是大數據應用的方向。智能家居的“智”是以對數據的處理和分析為基礎的,也就是說沒有對數據的精準處理,智能家居的設備至多停留于自動化的階段,難以實現智能家居真正的智能。這其中離開云技術,但更離不開“原材料”——大數據。

大數據在智能家居的地位和作用是不言而喻的,但大數據也并非完美無缺。雖然不少智能家居企業都在宣揚大數據,但實際的技術能力有限,特別是數據的精準性和安全性。精準性得不到解決,智能家居設備的智能化將大打折扣;安全性沒有保障,智能家居用戶家庭的隱私可能受到威脅。因而,大數據雖然在未來智能家居的發展中扮演著重要角色,但真正能利用好大數據的路還遠呢。

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