*数据来源与承载方式变革**：随着物联网（IoT）、云计算等技术的广泛应用，数据不再局限于传统数据库或人工录入

1. 数据来源与承载方式变革：随着物联网（IoT）、云计算等技术的广泛应用，数据不再局限于传统数据库或人工录入。用户在使用互联网时产生的点击、浏览、评论、点赞等行为，以及各类智能终端（如智能手机、可穿戴设备、环境传感器、车联网设备）实时采集的信息，都成为海量数据的重要来源。这种“大连接 + 大交互”的模式极大拓展了数据获取的广度和深度，推动社会进入全面数字化阶段。

2. 数据量爆炸式增长：由于视频监控系统、电商平台、社交媒体、在线视频服务等的普及，全球数据生成速度呈指数级上升。例如，2010年全球企业与消费者存储的数据已分别超过7EB和6EB；根据国际数据公司（IDC）预测，到2020年全球电子化存储的数据总量将达到32ZB（即32万亿GB），显示出前所未有的增长趋势。

3. 成为自然资源：数据已被视为继土地、能源之后的关键战略资源，被誉为“未来的新石油”。它不仅是企业优化运营、提升用户体验的核心资产，也成为国家层面提升治理能力、增强科技竞争力的基础支撑。一个国家对数据的掌控规模、处理能力和应用水平，正日益成为衡量其综合国力的重要指标。

4. 价值与成本属性并存：尽管大数据蕴含巨大潜在价值，可用于精准营销、风险控制、智能决策等领域，但若缺乏有效的采集、存储、清洗、分析与管理机制，大量未被利用的数据反而会转化为企业的存储负担和运维成本。因此，如何实现数据资产化、提升数据利用率，是当前组织面临的关键挑战。
   物联网（Internet of Things, IoT）通过将物理世界中的设备、传感器、终端等连接到互联网，实现了对现实环境的实时感知与数据采集，从而深刻改变了大数据的采集方式。其具体影响体现在以下几个方面：

5. 数据来源多样化
   物联网设备覆盖广泛，包括智能家居、工业传感器、车联网、可穿戴设备、农业监测系统等。这些设备持续采集温度、湿度、位置、速度、心率、能耗等多维数据，极大丰富了数据类型和来源，使数据从传统的结构化信息扩展到半结构化和非结构化数据。

6. 实时性与连续性增强
   传统数据采集多为周期性或事件触发式（如人工填报、定期报表），而物联网设备能够实现7×24小时不间断地自动采集和传输数据，显著提升了数据的时间分辨率和动态响应能力，支持实时监控与即时决策。

7. 数据量呈指数级增长
   每个物联网终端每秒可能产生大量小数据包，成千上万设备并发运行时，汇聚成海量数据流。例如，一台智能电表每天生成数条记录，百万级部署即可带来PB级日增数据，直接推动“大数据”规模的膨胀。

8. 边缘计算与分布式采集兴起
   为应对带宽压力和延迟问题，物联网推动了“边缘计算”的发展——在靠近数据源的网络边缘进行初步处理和过滤，仅上传关键信息至云端。这种方式优化了数据采集路径，减少了冗余传输，提高了效率。

9. 自动化与低干预采集
   物联网实现无人值守的数据采集，无需人工参与，降低了出错率，提升了数据的一致性和可靠性。同时，通过协议标准化（如MQTT、CoAP），不同设备间的数据集成更加高效。

10. 高时空精度的数据获取
    借助GPS、RFID、蓝牙信标等技术，物联网可精确记录数据发生的时间与地理位置，使得数据分析具备更强的空间关联性和情境感知能力，广泛应用于智慧城市、物流追踪、环境监测等领域。

综上所述，物联网不仅扩大了数据采集的广度和深度，还推动了采集模式向实时化、自动化、智能化方向演进，是驱动大数据时代到来的核心力量之一。