021-39882182 因为大数据是机器生成的数据，而不是人工生成的数据，所以智能家居生成的数据会越来越多。大数据是一种规模和数据类别特别大的数据，传统的数据库工具无法捕获、管理和处理其信息。大数据是指数据的规模。（volumes）大数据是指大数据，通常是10。TB虽然规模有上有下，但是在实际应用中，很多企业客户把多个数据放在一起，形成PB级的信息量。未来智能家居领域有很多这样的公司。现在国内智能家居领域的数据总和已达100。TB以上，非结构化数据的规模正在以更快的速度增长
第二，指数据类别（variety）大数据来自各种数据库，数据的类型和格式越来越丰富，已经突破了包括半结构化和非结构化数据在内的限制结构化数据范围；数据处理速度（velocity）快速，在信息量大的情况下，还可以实时处理数据；数据的真实性（veracity）伴随着社会数据、企业内容、交易和应用数据等新数据库的兴起，传统数据库的局限性被打破，企业越来越需要有效的信息力量来保证其真实性和安全性。
大数据和云计算是智能家居的灵魂，也是实现智能家居的技术基础。大数据重要的变化是处理目标从结构化数据扩展到半结构化和非结构化数据。数据主要从用户端和设备端获取平台和服务运营商，终反馈给用户和设备。智能家居是多领域融合的切入点，是社会家庭管理的支点，是民生服务的新亮点。物联网生产大数据，大数据支持智能家居，从智能家居到数据再到智能，构成从感知到理解的全过程。
智能家居应用中大数据面临的问题和挑战
与智能家居的普及一样，资本普及程度也高于企业普及程度。一般来说，传统智能家居企业谈云变，不敢将自己的产品全部连接到云中。大多数企业解释云安全问题。由于PC网络时代，互联网连接数千万，移动互联网时代连接数百亿，而智能家居则面临数千亿甚至数万亿的设备。举例来说，在云安全部署不成熟的前提下，盲目地将这些设备连接到云中，会造成难以想象的灾难。不但控制端安全，而且安全数据隐私端安全。但是，目前智能单品正处于爆发时代。与传统的智能家居企业不同，新的智能家居硬件企业愿意进入云中，每一件物品都有一般的数据收集功能。例如，家庭移动医疗诊断设备，如黑客入侵，促使被检测者的检测值设置***不正常，会给用户带来多大的心理压力？这是一个控制端问题。例如，黑客会随意传播被测客户的疾病信息，会给用户带来多少隐私问题？比如在燃气控制方面，黑客可以控制电磁阀，让燃气在厨房自由泄漏，然后用微波炉点燃燃气，会造成多大的安全隐患？比如黑客可以操纵燃气统计数据监控，随意增加每个家庭的燃气成本一点。每年多收集的整个小区燃气黑洞有多大？
比如在燃气控制方面，黑客可以控制电磁阀，让燃气在厨房自由泄漏，然后用微波炉点燃燃气，会造成多大的安全隐患？比如黑客可以控制燃气统计数据的监控，每个家庭的燃气成本可以随意增加一点。整个社区每年收集的燃气黑洞有多大？除了控制端和云安全问题，现在很多设备，比如手机，都可以作为入口，但是在实际应用中没有出口。比如手环的健康睡眠监测收集了大量数据，但是出口需要和其他设备对接，比如监控显示昨晚睡眠不好，早上喝水。
面板采集到传感器采集，前期主要控制智能终端，后期主要转化为数据采集和智能使用。智能家居大数据采集内容，包括APP应用、故障自诊断信息、服务运营信息、用户画像、设备使用状态、用户行为、APP用户资料，设备功能资料，设备日志，交互行为，APP其它数据，如日志、子设备参数和运行状态。
智能家居系统产生的数据范围很广，包括硬件传感器的数据、硬件本身的数据运行状态、客户与硬件互动的数据、客户APP等客户端产生的数据、客户自身的使用习惯和生活场景的数据等。，这使得整个智能家居的数据积累速度非常快，数量也非常大。与此同时，数据也是企业的战略资产。因此，选择大型分布式云存储架构是满足企业快速发展和创新需求的必然趋势。