
迎接物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)海嘯
物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)并非時髦或流行,而是大趨勢與大海嘯的浪潮,鋪天蓋地、水銀瀉地沖擊各行各業(yè)個角落。不但信息流改變(M2M)、金流改變(網(wǎng)絡(luò)金融、虛擬銀行)、物流改變(工業(yè)4.0、3D打印)、人流也會巨幅改變。
溝通,是人類最基本需求,是一種天賦。嬰兒誕生即以呱呱聲與人溝通。人際溝通方式的模式移轉(zhuǎn),從馬車、火車、汽車、飛機(jī);電話、電報、移動設(shè)備、穿戴式設(shè)備;令世人皆成為當(dāng)下的低頭族。
而物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,不但可使“人與人”溝通,更達(dá)成“人與物”、“物與物”、“機(jī)器與機(jī)器(M2M)”的溝通,進(jìn)一步擴(kuò)大人類溝通領(lǐng)域,出現(xiàn)新的模式移轉(zhuǎn),乃所謂“第四代”的計算機(jī),軟硬件鏈接整合于生活環(huán)境周圍,借助云端科技、超級計算機(jī)的算法、群集分析及數(shù)據(jù)探勘,可提供所謂普適運(yùn)算(Ubiquitous Computing)。也就是每個人都能借助計算機(jī)信息管理系統(tǒng),自動感知周圍的環(huán)境變化,并且根據(jù)當(dāng)下時空的變動,及時提供基于用戶需求的“量身訂作”個人化服務(wù),創(chuàng)造可感知的生活價值。
說得更實際一點,這第四代計算機(jī)的聰明度,能夠“未卜先知”人類下一步的生活行為,并且提供預(yù)先準(zhǔn)備好的解決方案。而社群商務(wù)、社會科學(xué)、行為科學(xué),都成為可具體量化的真實科學(xué)。
物聯(lián)網(wǎng)是實體世界的數(shù)字化,在此“溝通平臺”下,大數(shù)據(jù)成為實質(zhì)內(nèi)容。預(yù)估至2020年將有五百億個對象,在物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下需加以布建。因此,也締造有史以來最大的商機(jī)與就業(yè)潮;卻也被論者稱之為“最后一波”的就業(yè)機(jī)會!因為物聯(lián)網(wǎng)建構(gòu)完成后,人類許多工作都會被更聰明的計算機(jī)所取代。
物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)并非時髦或流行,而是大趨勢與大海嘯的浪潮,鋪天蓋地、水銀瀉地沖擊各行各業(yè)個角落。不但信息流改變(M2M)、金流改變(網(wǎng)絡(luò)金融、虛擬銀行)、物流改變(工業(yè)4.0、3D打印)、人流也會巨幅改變(有嶄新就業(yè)機(jī)會、既有工作卻大幅失業(yè))。
不論政府、企業(yè)、個人,都無可回避,需要面對此一模式移轉(zhuǎn)之巨大變革。尤其具公共財屬性的政府開放數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量,以及相關(guān)法制革新,實為這一波模式移轉(zhuǎn)之關(guān)鍵成功要素!
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11