大資料：物聯網的核心驅動力

「物聯網將讓當前的大資料項目目看起來像小東西（small stuff）」。 說這話的是美國商業智慧廠商SAS高級主管PaulBachteal。 此話擲地有聲，將時下最時髦的大資料等閒視之，並將物聯網托上高處。

他的理由是：當你開始考慮將所有的資料引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集、存儲、分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。

此話不無道理。 物聯網應用範圍十分廣泛，遍及智慧交通、環境保護、政府工作、公共安全、智慧城市、智慧家居、環境監測、工業監測、食品溯源等多個領域。 物聯網把新一代資訊技術應用到各行各業，具體來說，將感應器裝備到電網、鐵路、橋樑、家電、食品等物品中，通過網路對各種資訊進行整合，由中心控制系統對資訊進行即時的處理和回饋，達到更有效地對生產和生活進行管理的目的。

物聯網系統有三個層次。 一是感知層，即利用RFID、感應器、二維碼等隨時隨地獲取物體的資訊；二是網路層，通過各種電信網路與互聯網的融合，將物體的資訊即時準確地傳遞出去；三是應用層，把感知層的得到的資訊進行處理，實現智慧化識別、定位、跟蹤、 監控和管理等實際應用。

可見，物聯網是大資料的重要來源之一（大資料來源主要有三個：物聯網、互聯網和移動網互聯），它的系統性更強、輻射的範圍更廣。 物聯網不僅僅是感應器，而是提供支撐智慧地球的一個基礎架構，物聯網的存在使這種基於大資料的採集以及分析變成了一種可能。

目前網路上產生的資料量遠遠大於物聯網產生的資料量，這主要是受制于物聯網設備的普及和技術的進步。 物聯網已被定義為中國戰略性產業，寫進了「十二五」規劃，隨著行業發展的日益深入，感應器數量的增多，其產生的資料量級要遠超網路。

可以說物聯網就是以「大資料」為驅動的產業，而不是以元器件和設備驅動的。 但物聯網的核心並不在感知層和網路層，而是在應用層。 因此物聯網和大資料之間的聯手，將產生巨大的市場規模，衍生更有價值的商業模式。

若說在物聯網大資料應用方面典型的商業模式，不得不提日本的建築機械製造商小松。 早在「大資料」這個詞誕生之初，小松就開始了現在意義上的大資料運用，並取得了豐碩的成果，甚至可以說小松是日本運用大資料的原點。

小松開發了一個名為KOMTRAX的能夠對建築機械的工作狀況進行遠端監控的系統，KOMTRAX通過安裝在建築機械上的GPS和各種感應器，對機械當前所處位置、工作時間、工作狀況、燃油余量、耗材更換時間等資料進行收集， 並使用衛星通信或移動網路通信等方式，最終通過互聯網發送到日本小松的伺服器上。 而位於世界各地的轉銷商和客戶，則可以訪問小松的伺服器，對自己所在區域的資料進行查詢。

例如，如果能瞭解建築機械準確的工作時間，就可以事先確定可能發生損耗的部件，從而提高維護的效率。 如果能瞭解燃油的使用量，就可以對燃油用量大的客戶和燃油用量不大的客戶之間的差異進行分析，搞清楚駕駛方法上的區別，從而能夠對燃油用量過大的客戶提出合理的建議。 在使用方法上提出合理的建議，不僅能夠説明客戶削減維護費和燃油費，對小松及其代理商也可以帶來好處。 因為如果客戶能夠合理使用建築機械並使其保值，不僅可以在二手機械市場中賣個好價錢，也有助於保持小松的品牌形象。

類似小松這樣的案例在今後會越來越多，企業在中間謀求商業價值的空間也越來越大。 各路資本競相追捧物聯網產業投資，二級市場上相關的上市公司也被資金追捧，大有你方唱罷我登場的架勢。

(責任編輯：蒙遺善)