列舉一個場景:你買了小米手機之后,又買了小米智能空調,智能熱水壺,智能插座,智能冰箱,智能攝像頭,你可以通過小米手機這個終端只要在有網絡的地方都可以管理這些設備(這里有兩個前提:1、這些終端能夠聯網;2、你的小米手機已經連接上這些設備),你可以通過手機控制熱水壺的恒溫溫度,你可以在公司里監視家里的情況,這是一個常見的場景,目前你已經可以實現。
再把這個場景延伸下:有十萬個用戶購買了小米手機及相關的設備,那么這個十萬個用戶就是一個巨大的獨立網絡生態,每一個設備使用情況及使用習慣,形成海量的數據,作為產品的提供方小米公司可以通過分析這些數據,能完成如下事情:1、用戶分布;2、熱銷產品有哪些;3、用戶使用習慣是什么等等,這個時候這個場景又可以再次延伸:1、智能空調可以智能提醒你需要更換濾網了;2、智能冰箱可以讓你輕松下單;3、智能熱水壺可以友情提示你購買哪些品牌的水更健康。這就是物聯網及大數據的場景。
那么我們再描述下兩者的關系:1、沒有大數據,物聯網只會淪落為實用工具;2、沒有物聯網,大數據不能稱之為“大”,而是被切割成一塊塊非常小的數據孤島,數據也沒有太大的價值;3、物聯網讓一塊塊數據孤島產生連接;4、大數據讓物聯網更具效率,且更深入用戶的生活,深度優化配置需求端與供應端的關系。
從小米一家公司來構建的數據模型,如果把這個數據量放大十倍、二十倍、甚至五十倍,那么就是一個城市的規模。那么這些海量的數據量就可以為城市運營提供決策:1、用水量;2、交通出行等等。智能城市是一個大的生態場景,而小米是一個小的生態場景,但內在運營邏輯非常相似且接近,只不過物聯網的“物”不同而已,數據使用的地方不同而已,但本質大同小異。
以上,謝謝。