什么是物联网，什么是区块链，什么是大数据？
1.什么是物联网
物联网就是借助局网或全球 internet 等通信手段将传感器、控制器、机器设备以及人员和其他物体通过新的连接方式实现了有机融合。这种连接不仅实现了人与物体之间以及物体与物体之间的互联互操作性，并推动了信息化进程、实现了远程监控与管理，并提供智能化的操作平台。事实上而言, 物联网本质上是传统 internet 的发展延伸, 它整合并充分利用了 internet 所有的资源, 同时具备全兼容性, 但物联网中的设备均为个性化定制产品
物联网的影响
当物联网发展到成熟阶段时，“人对人、人对物、物对物”的互联互通真正实现完毕，在这个过程中世间万物都被成功地连接了起来。随着物联网的发展，“连接起来的各种终端数量”的增加呈现出指数级增长趋势，“产生出来的数据量”的同时也以同样的速度呈现出指数级增长的趋势。必将成为推动全球经济发展的重要引擎，在这一过程中不仅能带来经济效益的增长以及成本显著降低的效果；而且还能为全球经济复苏提供技术支持，在通信网的基础上进一步扩大其市场影响范围和经济价值。”
将物联网比作人体的一个简单模型，在这个模型中传感器类似于人体的眼睛、鼻子和皮肤等感觉器官。其中传感器类似于人体的感觉器官去接收各种数据与信号。网络如同神经系统传输信息的过程而嵌入式系统则类似于大脑接收并分类处理这些信号。
2.什么是区块链
区块链即为分散式数据存储与直接连接传输等计算机技术共同作用下形成的新兴的应用模式。即为区块链系统中负责多个节点达成信任关系并分配权益的数学算法。
区块链的特点
从广义上讲,区块链技术基于块链式数据结构来进行数据验证与存储,依靠分布式节点共识算法来进行数据生成与更新,依靠密码学手段保障数据传输与访问的安全性,并且由预设的自动化脚本代码构成的智能合约来进行数据编程与操作,从而构建出一种全新的分布式基础架构与计算范式
区块链运用分布式数据存储技术和点对点传输技术，并结合共识机制与加密算法等核心组件；具备去中心化特征及开放属性，并赋予系统高度自治权；同时确保数据不可篡改性和账户匿名性；能够在各节点间可靠地构建互信关系，并实现资源的有效分配与权益的合理分配。
区块链的应用
区块链技术最初的应用主要集中在数字货币领域，在这一领域中，比特币是最具代表性的一种币种。当前1枚比特币的价值已经超过4万元人民币，在此基础上还包括litecoin、dogecoin和dashcoin等多种币种。
当前区块链技术在各个领域的应用中最为广泛的就是金融行业，在智能合约证券交易电子商务物联网社交通讯文件存储存在性证明身份验证股权众筹以及版权保护等多个方面都有较为广泛的运用
3.什么是大数据
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简单来说，大数据即通过分析与挖掘全体非抽样数据来辅助决策。
大数据的特征
大数据指的是为支持决策而产生的大量信息。这些信息必须通过新型数据处理模式来进行采集、存储以及分析与管理。它们包括庞大的数量（规模）、快速增长的速度以及丰富多样的类型的数据集合。
大数据具有如下本质特征：
主要目标是旨在服务于决策。大数据通过其强大的分析能力有效促进各类组织和个人的决策能力显著提升。从而实现更为精准的决策与判断。
规模大的大数据通常是指100T以上的数据量，在传统计算手段下难以有效地处理这些数据信息,因此需要借助先进的计算技术和数据分析工具来进行处理
3.频率较高的是大数据分析的核心基础之一。它是由用户参与和互动所生成的数据资源库，在实时追踪用户的网络行为时能够快速获取其相关特征信息。这种高频度的数据通常以每天或每小时为单位记录下来。相比之下，在传统数据分析中大量统计数据通常是以月度或年度为周期进行汇总统计
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速度极快。实现实时性特征的大规模数据具有即时反映的能力。例如，在百度搜索栏中输入一个关键词时，立刻显示结果；而传统的数据收集方式则存在明显的滞后性。
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持续在线。在数据时代背景下，在线技术成为支撑大数据发展的基础条件之一。从这一角度来看，在线技术是支撑大数据运行的核心要素。为了深入挖掘用户的深层需求，在整合来自各类网络设备产生的数据流的基础上，系统会自动提取并分析用户的各项行为特征、情感状态、思想动态以及兴趣偏好等多维度信息，并基于此帮助企业实现精准的数据驱动决策
大数据的三大关键点
首先, 获取难度. 当前在中国境内, 大规模数据分析面临诸多制约因素, 其中一个显著问题是政府信息公开程度较低, 导致大量原始数据难以获取, 这使得大规模的数据挖掘与分析无法真正实现. 因此, 政府部门应当尽快提供更多公开的数据资源, 从而进一步提升获取难度.
其次，在构建科学化的模型体系方面也需下足功夫。该模型体系的质量在很大程度上反映了数据分析能力，并对后续分析结果具有重要参考价值；这需要具备较高水平的数据建模能力；此外，在数据量充足的条件下能够更好地支持模型系统的完善
通过专业领域内的资深人士对关键论点进行提炼，形成一批能够为决策提供依据的基于数据挖掘方法形成的具有独特性和较高可信度的新见解。这些见解的高度可靠性很大程度上受限于对高质量原始数据进行深入解析的能力。