『數據是21世紀的金礦和石油』、『得數據者得天下』、『人類正式進入DT時代(數據時代)』…科技界一直不缺少關于大數據的斷言，人類已經意識到大數據的價值所在，國內外科技巨頭均在大數據上押下重注。 不過，就像十年前的云計算一樣，對于大數據用戶和企業而言，有些云里霧里。有人對大數據很是不屑，并調侃大數據就是大忽悠;有人將傳統的數據統計分析方法，例如根據讀者答題來預測奧斯卡，視作大數據應用 ——大數據被外界誤解或刻意曲解了。

　　大數據缺乏『iPhone』這樣的激活者

　　為什么會這樣呢?核心原因在于大數據缺少具有典型意義的殺手級應用。

 　　一些業內經常提及的『大數據應用』，例如預測美國大選結果，在『大數據』這個概念之前就已經可實現了，統計學家完全可憑借一己之力成功預測各大洲選情;還有一些『大數據應用』，只是傳統的抽樣調查、統計學應用，例如人們最常引用的段子：根據小區垃圾丟棄情況來分析人們生活習慣并進行產品推銷。這類應用被冠以『大數據』的名號，導致了人們對大數據的誤解。

 　　今天的大數據時代，像極了功能機時代的。2007年之前，移動互聯網已經被談論多年，當時許多人都低估了移動互聯網的影響力，不乏一些科技巨頭的決策者。2007年，iPhone橫空出世，移動互聯網時代真正到來，盡管在此之前，人們可通過GPRS+諾基亞上網，但毫不夸張地說，是iPhone激活了移動互聯網時代。

 　　大數據就像一只沉睡的巨獸，人們在過去只是聽到了它的鼾聲如雷，卻未曾見到它蘇醒之后的威力。正是因為此，人們對巨獸的認知就出現了偏差。現在，大數據這只巨獸要醒來了，激活它的殺手級應用便是：物聯網(IoT)。可用作首飾之后，人類開始從地下發掘鉆石礦藏;汽車出現之后，人類開始去抽取地底的石油;iPhone出現之后，人類才進入移動互聯網時代;物聯網時代到來，大數據時代將真正到來。

　　為什么說將會激活大數據?

 　　物聯網的英文翻譯是IoT,Internet of Things，即一切聯網的物體，相對于以智能手機為核心終端的移動互聯網而言，IoT上的連接點更多：Gartner的數據顯示，現在全球聯網設備大約是50億臺，到了2020年，這一數據將會增長五倍達到250億臺。除了Gartner之外，IMS、IDC諸多機構都給出了類似的預判：聯網設備在五年內將增長數倍。

 　　這些設備包括家里的電器，小區的門禁，街上的汽車，路邊的垃圾桶，車里的包裹，工廠的設備，農場的牲畜……等等，越來越多的傳感器會遍布在這個世界，默默地采集和上傳數據。

 　　云端存儲的數據總量將比設備總量的增長速度將更快，達到500萬PB(1024TB，1TB為1024GB)的水平，今天的數據規模太小。為什么會這樣呢?除了LBS這類數據之外，移動互聯網設備產生的數據主要是人類主動產生的：發微博、點贊、拍照等等。IoT時代，許多聯網設備例如智能汽車、智能攝像頭、智能電網、智能物流系統，它們時時刻刻都在產生著比特化的數據，這些數據通過互聯網被同步并存儲到云端。

 　　可以看到，IoT(物聯網)徹底改變了數據生產和采集的模式：它讓生產者指數級增長的同時，將數據采集和上傳變成了7*24小時，物理世界在不同時間點都會在云端有一個『快照』。

 　　更重要的是，IoT(物聯網)在采集到海量數據之后，可對其進行結構化處理和挖掘應用，通過這些應用，讓人類的生活更加舒適、安全和環保，讓人類的生產更加高效和節能——這是人類將萬物連接起來的初心所在。要實現這一點，必須要大量『大數據挖掘者』參與到物聯網大數據掘金之旅——如果沒有海量開發者入圍，就不會有iPhone的巨大成功;同樣，物聯網要激活大數據的前提，是大量開發者進來針對物聯網開發更多大數據應用。

　　阿里云如何借助物聯網點燃大數據?

 　　大量開發者為iOS生態開發應用，因為有蘋果主導推動了AppStore這一開發者生態。物聯網是大數據的激活者，同樣需要主導者，阿里巴巴就想承擔這樣的角色，做點燃引線的人。近日阿里巴巴正式發布了物聯網整體戰略，整合阿里云、阿里智能、YunOS等事業群聯合打造面向物聯網時代的服務平臺。

 　　對于物聯網開發者來說，尋找市場需求和應用場景并不是問題，原始數據也不是問題，政府部門、醫療機構、大型企業……許多組織都有海量物聯網大數據。一般的組織，要基于物聯網大數據開發應用，最大的痛點便在技術層面：大數據技術，不論是技術難度還是實施成本，門檻都很高，尤其是隨著數據指數級、成百倍增長時，大部分組織的處理能力完全跟不上，有心無力時，大數據就成為沉睡的金礦。

　　阿里巴巴要做的就是在技術層面去幫助開發者消除物聯網大數據應用的后顧之憂。

 　　今年1月阿里云發布了全球首個一站式大數據平臺『數加』，它對于大數據開發者來說，具有五大核心價值：1、數據采集：輕松地將海量數據結構化并存儲;2、實時計算：計算引擎可在時效性上滿足需求;3、數據加工：對海量數據進行結構化、半結構化、文本化、脫密脫敏諸多加工;4、數據分析：提供各種工具對加工后的數據進行分析;5、機器學習：幫助開發者更加智能化地對其大數據進行處理。

 　　在這一大數據平臺基礎上，阿里巴巴旗下阿里云、YunOS和阿里智能聯合推出多個行業解決方案，這一解決方案包含兩個部分：云上的云計算平臺和大數據平臺『數加』;終端的芯片、模組和Yun OS操作系統。其主要是面向智能醫療、智能能源、智能家居、智慧社區、智能制造、智能交通等行業。這些行業已有一些成功案例，例如智慧能源行業的陽光電源，借助于阿里云實現旗下所有光伏電站的實時標準數據信息共享、自動化管理、電站設備故障預警等功能，光伏電站每年可提升3—7%的收益。除此之外，萬科、易流、美的、16易流等企業都與阿里云展開深度合作并取得效果，并在這些成功案例基礎上抽象出解決方案。

 　　通過為開發者提供大數據平臺，為行業提供個性化解決方案，阿里巴巴正在推送物聯網行業的大數據應用，同時帶動了物聯網行業本身的快速發展。除了技術層面之外，阿里巴巴還在產業層面，通過孵化投資、資源傾斜等方式推動物聯網行業的發展和物聯網大數據的應用，實現正循環。借助于物聯網，阿里巴巴正在對大數據『點石成金』，發揮類似于蘋果對于移動互聯網的推動作用。更多最新數據分析、市場分析報告、市場調研、行業分析，請訪問。