遠光軟件（來源：CIO時代網　作者：不詳）

　　“物聯網產生大數據。” 鄔賀銓表示，從數據量的量級來看，目前已進入大數據時代。物聯網的數據量更大，“物聯網一分鐘可以產生非常多的東西，蘋果下載2萬余次，一分鐘會上傳10萬條新微博，全世界物聯網上、虛擬網絡上產生了大量的數據。” 

    物聯網產生的大數據與一般的大數據有不同的特點。物聯網的數據是異構的、多樣性的、非結構和有噪聲的，更大的不同是它的高增長率。物聯網的數據有明顯的顆粒性，其數據通常帶有時間、位置、環境和行為等信息。物聯網數據可以說也是社交數據，但不是人與人的交往信息，而是物與物、物與人的社會合作信息。 

    “物聯網的混搭將使物聯網的數據變得更有用，將物聯網感知的數據與通過社會媒體獲得的數據結合，也就是人跟機器的社會聯網，將使決策更科學。” 鄔賀銓說，盡管這種特性的數據處理起來非常復雜，但它們對系統做出正確的決策至關重要，因此解析非結構信息是不可忽視的重要環節。此外，還可以通過統一物聯網架構設計，將非結構化的數據變得結構化，將不同系統之間不同結構的數據盡可能地統一。 

    不同部門之間數據信息的共享有助于物聯網發揮更大的價值，因此鄔賀銓認為，雖然目前看來將電力、交通、工業等不同行業合為一個物聯網不大可能，但是將不同行業的數據信息進行共享還是可行的。 

    考慮到大數據在物聯網領域應用的緊迫性和相對落后的狀況，鄔賀銓表示，加快引入大數據已經刻不容緩。對于大數據商業化進度相對滯后的問題，有專家認為，一方面物聯網的發展需要業界加快對大數據應用模式和商業模式的研究，另一方面物聯網的應用也有助于明晰大數據的商業模式，為大數據發展提供契機。 

    以商業模式創新為主要研究方向的復旦大學管理學院管理科學系副主任王安宇評價道：“物聯網實踐的快速推動給網絡技術、物流基礎設施、網絡金融等相關領域帶來了前所未有的發展機遇；而要抓住這些機遇，大物聯網的參與者需要對自身的商業模式進行重新審視和適應性變革。”