大数据时代背景下物联网技术的应用研究

大数据时代背景下物联网技术的应用研
究
摘要：随着时代的发展和科技的进步，人们日常生产生活方式发生了天翻地覆般的变化，人类社会开始逐步迈向物联网的时代，物联网技术也逐渐成为人们热议的焦点话题。

由于物联网技术突飞猛进的发展，其自身所形成的信息量也是十分巨大的，为了更好地满足市场的需求，大数据技术在物联网中应用的研究十分必要，以大数据技术自身所具备的天然优势促进物联网产业的进一步发展。

关键词：大数据物联网技术应用
1大数据技术在物联网中的应用价值
大数据技术在物联网中的应用是物联网技术发展的关键。

因此，必须要深入地分析和认知大数据技术在物联网中的应用价值，主要可以分为以下两个方面，其一，物联网技术在大数据技术的加持之下能够采集范围更广的数据，创设出一个良好的网络交流系统。

例如，对于农业生产来说，传统农业数据信息的采集方式往往是以人力劳动的方式实现，如此的数据信息获取方式导致信息获取较为局限，很难有效地实现农业生产的物联网。

大数据技术在其中的应用能够以信息化的手段将农业生产有关的数据信息汇总至物联网系统当中，促进农业生产的可持续发展。

其二，大数据技术能够大大提升物联网产业的自动化和智能化程度。

主要是由于目前物联网实现物品与物品的连接方式是以红外检测技术为主，红外检测技术是物联网采集数据信息的工具之一。

大数据在物联网中的应用，可以帮助人们接触到过往并不常见的数据信息。

例如，物联网在交通领域的应用往往只能对车辆到达时间的长短进行检测，通过大数据技术的心应用，能够更为科学合理地检测车辆的载重、到达时间等多种信息，从而有效地缓解交通压力，大大提升交通领域的智能化程度。

2大数据技术在物联网中的应用途径
2.1大数据技术在物联网感知层中的应用
物联网感知层中主要包含了各类联网设备，如智能家居系统中物联网主要是
被应用在烟雾检测、温湿度的检测和某些消防设备等。

而这类安全设备在具体的
工作中则通过实体感知阿里实现对信息数据的辨别和采集。

换而言之，通过物联
网技术来进行相应的设备操作从而获取家居室内相关信息数据。

此时，通过大数
据在物联网感知层中的应用，操作者仅通过对起居人员的起居或者生活习惯等就
可以科学合理的制定出适合此居住者的工作方式，进而实现对家居系统的智能控制。

总之，通过大数据在物联网感知层的应用可以有效地提升智能化控制效率。

2.2大数据技术在物联网网络层中的应用
物联网网络层主要是指的是对信息数据进行收集、传输的设备，为此获取设
备内部所传输的数据信息，然后在通过无线网络将信息传输至云计算平台上，最
后在通过该平台实现该数据信息的处理以及反馈是整个网络层的主要工作内容。

简而言之，物联网网络层最主要的功能就是对各个设备获取的信息数据进行传输。

为此，大数据技术在网络层的应用则主要是对信息数据进行科学分析，进而提升
云计算结果的科学、合理性，保证所下达的最终命令更具针对性。

但在此过程中，为了更好的却保云计算结果更具针对性，就必须要保证所获取信息数据的真实以
及丰富性。

2.3大数据技术在物联网应用层中的应用
为了更好地发挥物联网中大数据技术的应用优势，更好地让物联网造福类热
工作生活，就必须要依托于大数据的分析技术，即通过对人们的日常生活、工作
方式以及习惯等进行分析来促使物联网智能化发展。

通过大数据在应用层中的应
用则是实现物联网智能化发展的重要基础，也是对物联网技术性能的检测方式之一。

如，通过将大数据应用在交通监控设备中，相关工作人员仅仅通过识别车辆
驾驶人员面部信息以及车辆信息，后台就可以自动的在数据库中进行信息比对，
进而可以快速的排查可疑车辆。

另外，依托于大数据技术构建的执法规范数据库
还可实现该管理区域内不同的管理规则，进而提升社会管理质量。

3大数据技术在物联网应用的技术手段
3.1数据的采集
虽然对于大数据技术来讲，数据的采集是最为基础以及简单的工作，但是该工作对于整个物联网产业而言具有举足轻重的作用。

那是因为，所采集的数据信息将会未来的智能决策以及执行结果起到至关重要的作用。

为此，大数据技术在物联网应用过程中必须要做好相应的采集工作。

不同与其他产业，物联网中的大数据将更具有增长率高、丰富多样、非结构、异构等特性，所以，在实际的数据采集中，必须要做好相应的信息去噪处理。

同时，由于物联网数据具有较为明显颗粒特性，所以科学合理的去噪处理也是实现智能化控制的重点。

如今，随着社会的进步以及技术的飞速发展，物联网的大数据采集技术也逐渐变得逐渐成熟，数据采集方式也变得多样化，如移动终端技术等的应用，更是促进了物联网数据类型的多样化发展。

例如，如今随着人们网购数量的不断增加，其退换货率也得到了提升，通过大数据在物联网中的应用，可以实现对各个环节的数据采集，并形成一套较为完整的物品信息库，一旦其发生该避难，智能物流系统则会快速的进行退换货回转，并通过退换货原因数据的收集、分析来帮助物流企业制定相应的预警机制，降低退换率的同时提升用户的消费体验。

3.2数据的存储
依托于大数据我国的信息化建设也日益完善，每日所产生的信息数据量也非常惊人。

所以，为了更好地提升物联网对海量数据的处理效率，就必须要通过数据存储技术来实现。

对于传统的物联网技术而言，其在进行数据的分析、整理以及统计过程中，主要是通过分布式计算集群和外部存储控制器等方式来满足应用需求的。

而随着社会的发展，数据存储技术也得到了不同程度的发展，其中最为突出的就是谷歌提出的MapReduce技术，该技术主要针对的是物联网中的异构数据，其通过应用大规模廉价服务器来实现对并行非关系数据的处理。

目前，非关系数据处理技术也应得到了广泛的应用并成为主要是的数据存储技术之一。

3.3数据的分析
大数据技术能够凭借自身的快速且高效的数据分析与统计能力，将物联网产业所产生的大量数据信息，以分布式数据库或者计算集群的方式分析、归类和整
合等，从而实现用户对于数据分析处理功能的需求。

通常来讲，数据分析能力主要包括了物联网技术挖掘大量数据信息，并对其进行分析、统计和整合的技术，且需要对数据信息进行展现和建模预测等技术。

换句话说，数据分析主要是以特定算法计算数据信息为基础的，从而对数据信息的发展趋势进行预测，满足使用者对于数据信息分析功能的需求。

由此不难看出，物联网技术商业价值的基础主要是以数据分析为主。

为了更好地展现物联网技术的商业价值和意义，就必须要将数据分析功能做好，并以经过分析处理的数据信息为基础，科学合理地预测实践应用的走向。

特别是在当前信息化社会飞速发展的今天，现代化企业的数据信息是企业自身经营和发展不可或缺的重要资源。

所以，必须要足够地重视数据分析、统计和整合等方面的工作。

当前，在数据信息分析的过程当中，体量过于庞大数据信息还是会占据比较多的资源，这也是数据分析自始至终都急需解决的问题之一。

参考文献
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