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物联网引发社会变革,人类经济的增长从产品驱动转为数据驱动
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xuyongshuo 个人主页 给TA发消息 加TA为好友 发表于:2020-02-20 14:38:30 楼主

物联网技术对人类的社会、经济将产生重大影响;这轮变革最早是技术驱动【物联网技术】、在技术突破之后,物联网广泛应用,基于数据驱动的经济增长将取代由工业社会产品驱动的经济增长【智能服务】,数据将成为重要的资产;而现在数据资产的所有权、基于数据创造价值归属问题都是制约数据资产增长的瓶颈,在这个瓶颈突破之后,必将引发社会的重大变革【数据资产的产权归属的法律法规、基于数据的组织形态等】。

物联网引发的技术变革,分为三个阶段:技术驱动经济驱动、规则驱动。现在处于经济驱动阶段,而物联网带来的商业模式变化,将是数据驱动经济增长的。

DIKW是数据创造价值的基础原理

DIKW是数据创造价值的最基本原理。

数据Data:包含最原始的数据,数据规模大。物联网技术让数据获得自动化,从而为数据创造价值提供了丰富、多样的数据,这时数据创造机制的基础。

信息Information:原始数据不代表具体的意义,很少能够直接被人类理解。因而需要对数据进行加工,让数据能够代表有意义,就是信息。从数据到信息,需要通过分析、人工智能技术实现。

知识Knowledge:信息综合、提炼后,会形成经验、规律,这些经验、规律可以被推广使用,这类提炼的经验、规律就是知识。

智慧Wise:是将多种知识汇聚后,根据条件做出的正确的判断、决策。

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根据DIKW的模型,数据在智慧层,价值最大,而在数据层,数据量最大。

DIKW是较早的模型,数字化技术发展之后,对于数据处理、响应、交付的模型,Accenture报告列出了数据价值、与数据量的关系。

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根据Accenture的报告,越是原始数据,数据量越大,但价值越低;越是处理过的数据,数据量越小,但价值越大。在这个报告中,没有信息层,分析和洞察将数据提炼为知识,而智慧响应是基于智慧Wise,将正确的判断、决策自动执行。

当智能连接的产品、设备能够智慧响应之后,智能产品、智能设备之间可以自主交互,就会实现自治系统。

数据处理过程

数字化技术对数据处理,与DIKW非常类似:

数据经过解释【interpreted】或挖掘【Mining】,形成信息;信息被使用【信息使用的规律,机器学习】,被抽取【挖掘数据间关系,数据分析】,形成知识;知识通过自反馈,或对知识的精准表达实现元知识【Meta-knowledge】,实现知识的智能表达。

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这个过程是数据处理过程。

Meta-Knowledge将会以服务的商业模式获得价值,而以数据、逻辑结合的API服务接口是最常用的服务方法。

来源:微信号xuyongshuo-work

作者:许永硕

该作品已获作者授权,未经许可,禁止任何个人及第三方转载。


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