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不过,除了芯片专利不足、研发成本高等问题,目前在物联网行业,行业标准欠缺、兼容性差以及产品复用度低等问题也在一定程度上制约了其发展的脚步和速度。由于用于物联网设备中的芯片和终端传感设备,在设计上需要充分满足行业需求和客户的个性化需要,难以形成类似PC芯片时代的大规模生产的局面,因此未来在高度碎片化的物联网时代,能够占据产业链的核心位置不再取决于企业规模和技术实力,而在于企业对于产业链的掌控和对生产工艺和生产资料的聚合能力。
大数据从虚幻走向现实
尽管目前对于大数据的挖掘技术和安全性,业界还有很多的争议和质疑,但这丝毫没有阻挡住大数据前进的脚步。就在近日,Gartner分享了全球在数据分析方面表现较为优异的几家榜样企业。比如Burberry正在通过大数据能力打造客户的个性化购物体验,Burberry在其商店内的货品上安装了射频识别(RFID)标签,当顾客手持某件商品走过显示屏幕,RFID标签将触发一个视频来展示该产品是如何制作的,并提供搭配它的其他产品。经过客户许可后,RFID标签还可以通过跟踪顾客试穿记录来创建客户档案。
同样围绕客户体验实施大数据分析能力的企业还有西太平洋银行公司,过去的几年中,西太平洋银行公司一直采用来自SAS研究所的技术建立一个名为“KnowMe”的客户360度视角程序。该程序一部分基于捕捉和集中其1200万客户的用户活动,如ATM使用情况和呼叫中心交互情况。基于行为分析,西太平洋银行将客户与新方案或产品相匹配。在9个月里,该方案就使西太平洋银行的客户参与比例从1%扩大到了25%。
相比较国外而言,国内大数据技术的商业化进程显然慢了许多,目前主要聚焦于几家互联网企业,比如百度、阿里及腾讯等。正如阿里巴巴集团创始人马云所言:我们看到无数企业在追逐、发现和参与大数据时代,而“观念”转型升级才是成功的起点,不懂技术的人可以把懂的人请来,因为数字的鸿沟不在于技术,而在于“思想观念”,观念的鸿沟才是真正的鸿沟,转型升级就是要把脑袋升级,脑袋升级经济才能真正升级。
除了观念上需要扭转之外,针对海量数据的处理、清洗和挖掘工作也是“让数据变成价值”关键所在。目前伴随物联网等行业的逐渐兴起,企业和政府都已经意识到了数据的重要性,并通过M2M、云计算等新兴技术实现了对海量数据的抓取和采集,但这仅仅是大数据分析的第一步,如何处理才是关键。企业需要使用正确的技术和工具,制定合适的政策和工作流程,物色善于使用分析法和预测分析软件的统计人才,从而更精准地打造产品和服务,以满足瞬息万变的市场需求。
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数字经济与人工智能高速发展,数据中心供配电智能化需求日益迫切。科林电气持续深耕数据中心业务市场,为高可靠性用电场景量身定制一体化电力模块解决方案,并将在6月11日亮相上海国际数据中心产业展览会现场。核心产品:一体化电力模块科林电气一体化电力模块产品集成了变压器、低压柜、UPS输入输出柜
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