云存储是什么_个人_大数据趋势

时间:2021-04-09 04:03来源:简淘客云作者:简淘客云点击:

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云存储是什么_个人_大数据趋势

在Snap Inc从通过Snapchat共享照片到眼镜相机硬件的转变之际,CEO埃文·斯皮格尔认为我们生活在一个后矩形世界。一开始,我觉得宣言来得太早了。毕竟,大多数互联网仍然生活在矩形中。但经过进一步的考虑,我觉得我的偏见太过保守了。站台转换看起来像这样。例如,2009年,Mixpanel得出了一个类似的结论:党的路线是,用户的行为发生在台式机和笔记本电脑上,比如页面浏览和链接点击,而实际上用户在移动设备上开发应用程序的时间越来越长。然而,我的免费云,没有人开发出能够解释这种范式转变的分析解决方案。结果,产品经理使用的是过时的、通用的网络指标,比如页面浏览量,而不是像"播放歌曲"或"预订房间"这样更具动态性的行为跟踪这些事件给建筑商带来了更大的跟踪挑战。它迫使我们在产品经理对他们的数据提出的问题上变得更有创造性。但这最终对产品来说是正确的。现在,我们正处在另一个范式转变的边缘,是时候跟随《明镜周刊》走出困境了。不过,这里有很多洗澡水,所以抓紧宝宝。网络和移动设备仍将在互联网世界中扮演重要角色,但我们有理由相信,市场正在推动消费者购买越来越像Snap眼镜、Apple Watch或Google Home的产品。像这样的非矩形将比任何标准应用程序摄取更多的数据2016年,每一款产品都成为科技头条新闻,这证实了一点:物联网不再是两年前的科幻幻想。互联网世界已经出现了,而且还在不断增长。连接设备的数量,目前约100亿台,到2020年将增长到340亿台。但是,对于所有看似牵强附会的幻想,在线建站平台,都有一些真正的技术问题需要解决。实现这个梦想的第一部分是什么?掌握数据。体积问题物联网是当今产品界面临的最大数据挑战。连接的设备代表了一个非常文字化的信息过载,它们生成的数据量可能会让pm重新考虑它们如何处理数据。物联网解决方案所依赖的数据类型是基于时间序列和传感器的,而不是网站和应用程序所依赖的更静态的数据形式。仅仅知道FitBit或Nest恒温器已经开启并处于活动状态是不够的。项目经理想知道如何,何时,如果可能的话,云主机服务器,游戏返利,为什么要采取行动。但这会在数据中产生大量的实时粒度。从连接的设备发送的每一个动作都必须按正确的顺序进行,并伴随着一大堆其他数据。因此,大多数物联网设备发送的数据将远远超过一般的技术产品。他们已经是了。Gartner报告称,"物联网部署将产生大量需要实时处理和分析的数据。"仅自动驾驶车辆每年就可以为每辆车产生2 PB的数据,即200万GB。但与整个生态系统相比,这根本算不上什么。ABI的研究假设,到2020年,连接设备上的数据量将达到1.6兆字节,即大约1.6万亿千兆字节。太吵了。眼镜项目的产品经理很容易看到发布后的销售数字,耸耸肩,认为产品做得很好,而不必偷看引擎盖下的实际情况。但将产品分析与物联网设备相结合的机会太大了。与分析的区别那么,为什么产品经理要费心扩展海量数据呢?根据麻省理工学院斯隆管理评论(MIT Sloan Management Review)2016年的一项研究,拥有强大分析能力的公司从物联网中获得价值的可能性是没有分析能力的公司的三倍。从同一项研究中,物联网提供商报告说,除了人才或安全性外,他们组织中提升的首要任务是分析能力。在物联网军备竞赛中,无论是人员还是保密都不会成为竞争优势。数据驱动的见解将是。但是,pm要建立强大的分析能力,就需要邀请物联网数据带来的所有包袱。时间序列数据将是收集有价值见解的必要条件,这意味着随之而来的基础设施问题也将如此。在构建分析解决方案、购买解决方案或选择某种混合解决方案时,产品经理需要一个能够相应地接收物联网数据的基础设施,以及一个允许他们对设备进行细分以获得有价值见解的界面。除了定义用户与连接设备交互时的操作的数据外,店铺淘客怎么做,还有物联网附带的所有附带数据。许多这样的设备总是记录传感器数据:比如温度、遥测和速度。后矩形世界包含了计算机和移动设备无法触及的一整套属性。当未来主义者谈论物联网时,我们常常想到家庭和汽车可以自主行动,但没有强大的分析层,这种创新根本不可能实现。分析不仅仅是关于人类获得洞察力。这也是机器做出决定的能力。IoT的一个流行的想法实验是冰箱,它能够检测牛奶何时不足并订购新的纸箱。虽然令人印象深刻,但这样的用例并不十分聪明。但是,有了机器学习,物联网设备可以迈出这一步。而不是简单地问"牛奶少了吗?"冰箱可以解释主人的使用模式,并根据这种节奏订购纸箱。然而,如果没有强大的分析能力,我们的物联网梦想永远无法实现。这就是为什么对于产品领导者来说,离开有远见的顶部空间,投入到数据中是很重要的,即使这些数字一开始看起来很昂贵而且很难解释。扩展物联网产品将比之前的任何产品都要昂贵和嘈杂。这就是为什么重要的是不要畏缩在数据所涉及的地方,而是要进行大量投资并进行分析。照片来自Frederik Hermann和Sean MacEntee,根据Creative Commons Attribution 2.0通用许可证提供。

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