智能大数据的应用技术有哪些

　　虽然物联网已经存在了几十年，但大多数公司只把它用于经营活动，数据的潜力还没有得到充分发挥。随着物联网技术、大数据分析技术和云技术的发展，产生了大量的智能数据，并通过操作和信息技术的集成，促进企业的端到端数字转换。

　　智能大数据的产生及用途

　　智能大数据的是怎么产生的呢？智能数据是在物理硬件、虚拟环境和云环境中产生的，是端到端普遍可见的数据，并且在深度和广度上均具有一定的规模。

　　那么智能大数据有什么作用呢？企业可以在智能数据的基础上完整地了解整个智能设备中发生的所有业务，以及终端用户在使用该设备过程中的所有服务情况。这些信息主要包含资产数据、运行数据、承载数据、日志数据等基础数据。

　　利用实时资产属性数据、运行属性数据可以有效的对智能资产进行统一管理，服务于故障处理、容量管理等运维管理工作；利用智能资产承载的业务数据可以实时有效的预测业务风险，预见业务趋势，挖掘业务问题原因，做好预防工作，提升业务运营管理水平。

　　然而，与基础数据不同的是，智能数据能够更客观、全面、实时、自动的构建业务画像，还能够挖掘出更多的隐藏价值信息，构建新的认知体系，从而服务于业务管理。

　　智能大数据的应用技术

　　智能大数据的关键应用技术包含以下几点：

　　一是海量数据储存管理领域的技术，包括储存容量的扩充与储存技术以及分析大量数据的技术，例如NoSQL数据库应用与Hadoop云端运算技术。

　　二是实时信息传递领域的技术。物联网装置有不同的标识特性，这些标识接口与网络平台的沟通与连结，有些需要及时响应，例如5G物联网络的端到端延迟要求为1ms；而有些则需要确保信息不遗漏，例如消息队列（Message Queue）的信息交换技术。

　　三是机器学习分析的相关技术。机器学习是大数据分析的一种方法，一般是透过提供大量的训练数据，让机器从中找出规律、学习如何将数据分群或分类。常见的技术有人工神经网络、判定树学习、支持向量机、最近邻居法以及案例推论等。

　　四是物联网大数据发展平台。简化的平台组件，完整的物联网专用开发工具及功能以及进阶的连网装置管理工具，能与大数据数据分析技术整合发展，例如ThingWorx、COSM、Scinan以及Arrayent等。

　　智能大数据的行业场景应用

　　目前，智能数据已经被应用到各行业的生产流程以及制造业的产业结构调整中，并在促进各个工业企业提高生产效率及效益、节能减排等方面发挥着重要作用。

　　在交通运输方面，结合物联网先进感知及无线通信技术，透过大数据分析整合人车路信息，改善或强化人、车、路之间的互动应用，提升服务质量与作业效率。

　　在医疗保健方面，打通IT、IoT设备，统一管理医疗资源，对远程诊疗业务进行全生命周期监管，透过大数据技术处理，提升医疗质量。

　　 智能大数据的应用技术有哪些.中琛魔方大数据指出在环境检测方面，通过物联网传感器的数据采集和事件检测的方式，对特定的环境和对象进行监测，结合大数据分析进行预测，并对异常情况进行预警和应变。例如，智能水务就是利用大数据分析来进行和改善水务管理。

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