大数据比物联网专业好。
大数据定义：
1、现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
2、大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。
3、大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的结构：
1、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
2、大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
工业物联网是一个快速发展的行业，占全球物联网支出的最大份额。据IDC和SAP称，2019年，全球60％的制造商使用连网设备产生的数据来分析流程并确定决策。他们不仅可以监控制造过程中的复杂流程，还可以实现这些流程的自动化，为管理者提供了更详尽的细节。
工业物联网平台的基本功能：
具备：监控大屏、设备地图、系统统计、设备监控、实时数据及曲线、Web组态、故障报警管理、数据报表、远程控制、视频监控、角色管理、人员管理、设备管理、空间管理。
1 数据远程监控： 可以通过网页或者手机APP实现设备数据监控，第一时间了解设备运行状态、修改参数等；
2 设备报警推送： 可以通过短信报警、微信报警、APP报警推送等方式，推送设备故障状信息态，及时掌握设备运行状态；
3 云组态： 通过电脑web网页、手机网页和手机APP直接查看设备的组态画面或数据列表；
4 视频监控： 集成视频监控功能，实现数据和视频的同步显示，实时监控工业现场画面；
5 数据采集存储与分析： 通过对底层设备采集的数据进行合理分类并进行数据存储的优化，实现海量数据的快速检索，同时提供面向企业经营的决策分析，为设备的有效利用提供支撑。
6 用户项目权限管理： 管理者可根据实际应用创建账号，前台可查看的设备组态，后台可对所有的设备、数据、用户进行管理。
工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网端点管理与连接性，物联网数据的捕获、摄取与处理，数据的可视化与分析，以及将物联网数据整合到业务流程和工作流程中。
1高效分布式
必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。
2实时处理
必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。
3高可靠性
需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。
4高效缓存
需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
5实时流式计算
需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
6数据订阅
需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。
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