萬物聯網時代下之巨量資料應用
發佈日期:2014/11/10 | 類別:創新應用與智慧服務 | 點閱次數:820

物聯網(Internet of Things, IoT)被Gartner、Forrester等多家國際研究機構,列入2014年十大關鍵科技之一,IBM、Intel、Cisco等國際大廠皆積極展開佈局卡位,顯示各方對物聯網重要性的普遍認同。物聯網的最終目標是在任何時間任何地點任何人與物皆可自由互動,互聯互通的對象包含人、感測器、智慧終端家電、汽車與水電瓦斯儀表等萬物聯網的境界,涵蓋層面既廣又深。
而過去造成物聯網概念無法真正落實之感測器佈建、資料收集儲存、傳輸成本過高,以及電池續航力等問題點,在感測、M2M(Machine to Machine)等技術與解決方案持續演進,逐漸被克服之下,相關應用正在持續發酵中。在物聯網環境逐漸整備後,影響所及將不再侷限於IT產業,而走向技術整合與跨領域發展,所有產業都可能引發變革創新。近來由於行動雲端、感測技術日益成熟,以及穿戴式裝置陸續推出之下,物聯網將逐漸朝向萬物聯網發展演進。
 
目前運用社群媒體資料,進行產品喜好程度、正/負面評價等分析,以加強顧客關係維繫,結合行銷活動等,在零售、品牌業者之間已相當盛行,可謂引爆第一波巨量資料熱潮的重要應用。
 
未來在萬物聯網時代,目前全球各國積極建設的智慧城市,將成為最佳載體,從智慧電網、智慧交通、智慧治理等智慧城市基礎建設,乃至智慧製造、智慧農業、智慧醫療、智慧零售等智慧應用,都可藉由感測器佈建,收集感測資料,進行解析來達成。在產生資料的各式感測器可無限制增設下,預期感測資料量將持續快速增加,可望成為驅動下一波巨量資料分析與應用發展的重要動能來源。
 
探究物聯網與巨量資料之關聯性,實存在密不可分的關係,位於同一價值鏈上。具體而言,從巨量資料之「蒐集」、「儲存」、「萃取」、「分析」、「應用」流程來看,物聯網上的各種感測器在資料蒐集上扮演重要角色,資料萃取分析則為巨量資料的核心。感測資料主要來自GPS以及溫度、壓力、加速度等各種感測器,具有週期性自動產生、直接傳送取得之效率與精確性,以及存在多重分析意涵之特性,相同資料從不同角度分析,或透過異業合作,都可以產生不同的價值與效益。
 
例如,汽車製造商在汽車上安裝感測器,除可掌握車輛狀況、駕駛習慣、使用地點等資訊,做為維修與提供附加服務之參考外,也可掌握行經路段之交通狀況等資訊。住宅導入家庭能源管理系統,除可掌握用電、各家電運作等狀況,進行節能與汰換之外,亦可透過相關資料,大致上瞭解該家庭的起居模式、作息習慣等生活型態。
 
傳統網際網路串連人與物,指標性網路公司GoogleYahooYouTube等早期皆以提供免費服務增加網站流量,吸引廣告之模式,奠定經營基礎物聯網以物物相聯為主軸,商業模式亦需有不同思維。經由物聯網產生累積的龐大資料資產,將是驅動物聯網最大商業價值的關鍵,經過萃取處理與分析,可衍生出各種商業模式與應用進而驅動各種創新服務模式之無限可能。但是,由於透過感測器探測到的實際狀況,與原本期待得知的資訊仍存在落差,需經過長期累積處理分析,才能產生更大的價值,突顯資料分析之關鍵性。

因此,對於物聯網產生之感測資料的直接效益不容過度樂觀,取得資料只是第一步,對於分析方法、資料精度是否符合要求、能否達到預期的效果等結果驗證,都需經過反覆測試與確認,從中累積經驗與知識,才得以逐步達到資料分析的最終目的。

本文作者

周維忠  產業顧問兼主任
領域:科技前瞻政策分析、高科技產業技術預測
簡歷:
專業於各國政府科技前瞻政策分析、高科技產業技術預測與規劃等研究。具20年以上產業研究經歷,曾任職於工研院材料所、光電科技工業協進會、展新創投、拓墣科技等高科技產業相關智庫與投資機構等單位。Univ. of Dallas 企業管理碩士。
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