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物联网大数据是我们这个时代最伟大的经济机遇之一。
    但它的概念非常模糊。在一些谈话中，不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种：1.大量的数据;2.超出传统数据库功能的数据集;3.使用软件工具来分析前两个意义的数据集。
    物联网最显著的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住，从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。

       然而，挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下，大型工厂，公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况：通过精确调整能源并最大化节省能源，使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间，对信息的需求就不是那么急迫了：数据主要在确定长期趋势时才能有价值。

    现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值，还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反，消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。
    我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。
    五种大数据类型
    状态数据

       工厂车间中的空气压缩机是否正常运作?它们中是否有一个已经罢工了?不用担心，状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。
    状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据，并把它作为基础。在许多市场中，状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料，但它也具有它自身的重要价值。
    看看APSUNITY是怎样找到企业能源浪费的——它创造了能够提醒监督工厂分厂各个机器运行情况的系统。当然，长期的数据能帮到工厂管理，但对于监控者来说，实时状态数据才是最重要的--他可以保证工厂的安全。
    能耗报表

      我们工厂每天消耗多少能源?达到国家的节能标准了么?节能减排是未来五年中国工厂发展的必然趋势。能耗低的工厂一定会受到政府的大力支持。
    作为早期的物联网市场，化工厂领域也需要充分利用能耗数据，因为化工厂主通常需要在很大的能源消耗上定位自己的标准能耗。我们已经看到了一些能够帮助工厂计算生产基本消耗的软件的出现，这这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。APSUNITY针对化工厂跟钢铁厂这种能耗大厂的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。
    个性化数据

       不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。工厂领导自然会对自动化产生怀疑。因为领导比起员工更关心节省的成本跟安全。自动化技术同样也存在安全隐患。
    尽管如此，自动化也是不可避免的。没有人会为了节省4.75美元而不停地在工厂复杂环境下读取各个仪表的数据。同样，那些依靠人工交互的照明系统也失败了(一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道)。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。
    可供行为参考数据

       把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%，并且其中一大部分(根据EPA显示，最高达到30%)被浪费了。为什么呢?因为对于大多数建筑物的所有者来说：能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题，但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。
    对于这一问题相应地产生了两种方法：1.能够改变系统实时状态的自动化技术;2.能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。APSUNITY在市场上找到了说服力的调查报告，也就是提供工厂无线抄表的工厂及没有提供工厂无线抄表之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究，这些具有说服力的数据能使能耗降低3到5个百分点。
    反馈数据

       你了解你的顾客的真实想法吗?你也许认为你了解，但是你可能错了。在不远的将来，生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据，从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运，从零售商处销售，最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。
    物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路，在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。