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拆解IoT与IoE,其实他们说的是 Internet of Data──联网皆资料
作者:蒋居裕
时间:2017-07-25 09:39:52
信息通讯热潮一波波,IoT在 2009 年~2011 年间随着 RFID 议题有过一波的 hype,如今又有再来一波之势;IoE则是 Cisco 在 2013 年开始,尝试延伸 IoT 的新说法:People、Process、Data、Things 透过综合性的技术,都通通连起来。这真是扩张价值空间到宇宙无敌大的新语。
关键词: IoE IoT 大数据

  信息通讯热潮一波波,IoT (Internet of Things,物联网) 在 2009 年~2011 年间随着 RFID 议题有过一波的 hype,如今又有再来一波之势;IoE (Internet of Everything;万物联网) 则是 Cisco 在 2013 年开始,尝试延伸 IoT 的新说法:People、Process、Data、Things 透过综合性的技术,都通通连起来。这真是扩张价值空间到宇宙无敌大的新语。

  数据价值,孰大、孰小?

  图 1. Internet of Data 才是 Internet of XXX 背后的共同主题

  我们可以分三大区块 ── 终端设备、网络、后端系统来说明 IoT(物联网) 的内涵。

  1. 终端设备 (End-device)

  IoT(物联网) 里有更多的机器 (泛指随身装置、计算机设备、家庭设备、仪器设备、感应设备...) 会连上网络,并且持续提供数据 (Machine-generated Data)。

  2. 网络 (Network)

  对公众开放的 Internet,是许多终端设备产生数据,送往后端服务的最重要管道;而要从远程控制终端设备,所下的指令,也可透过 Internet 来传递。在一些应用场景,则会视现场感应或传导的需要,搭配一些短距离的无线网络,如 Wi-Fi、Zigbee、Bluetooth、NFC 等来串连主动或被动设备的最后一里。

  3. 后端系统 (Backend System)

  不管后端系统是放在公众网络还是私有网络,透过网络,终端设备所产生的数据,都会送往中心端的服务系统去储存,进一步可处理、分析、可视化呈现,精炼为营运智慧 (Operational Intelligence) 或商业智慧 (Business Intelligence)。

  有趣的事情是,若我们把:

  1. “终端设备”换成“人”;

  3. “后端系统”换成“云服务”。 所有的说明都可照用,一点违和感都没有。

  看清楚了吗?

  从 Internet of People 到 Internet of Things

  换字不改其意。

  原有的 Internet,内容主要由人产生 (Human-generated Content),现在 IoT 把“人”代换成“物”;而后端系统的意涵,其实就是云服务,不管是私有云还是公有云。

  从 People 到 Things,联网的数量,会从数十亿到百亿这样的规模。

  从 Internet of Things 到 Internet of Everything

  这一次,从 Things 到 Everything,Cisco 说除了既有的人 (People)、物 (Things),还要把数据 (Data) 与处理流程 (Process) 也含括进来。

  从 Things 到 Everything,联网的数量级,预估在 2020 年会来到 5 百亿。

  数字好大,投资者好不兴奋,似乎繁荣前景就在其中。但仔细想想,在 IoE 的论述中,“人”与“物”早就不新鲜,而“数据”与“处理流程”,本来就是 Internet of People 与 Internet of Things 会有与会去进行的作业。

  从一个数据价值探索者 (如我) 的角度来看,其实 Internet of XXX 背后有一个共同的主题 ── Data。

  其实他们说的是 Internet of Data

  不管是 Human-generated Content,还是 Machine-generated Data,Internet 上流动与充满的,其实就是数据,所以 Internet of XXX,本质只有一个 ── Internet of Data (联网接数据、联网皆数据)。

  面对网络化后的大量非结构化、半结构化、或结构化数据,生、流、存、算、用、看,处理有方,分析出洞见,进一步策划行动,转兑价值,这才是在科技热潮中,我们应该要关注的事情。

  面对趋势如此,直指核心,当不迷惑。

  Internet of Data vs. Big Data

  Internet of Data 是不是就是 Big Data?

  答案是不一定。我们应该从每个后端系统来审视与判断。要如何判断?很简单,就回到 Big Data 的 3V 椭圆:数据的量级、处理的及时性、与格式的复杂度来考虑即可。

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