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汽车衡+物联网产生的数据分类及相应的产权关系。

汽车衡+物联网可能产生三种数据，各自的产权不同。为了便于分析，我们将产权分为所有权和使用权。

①称重结果数据简称商业数据。

称重物体的重量数据和附属于称重物体的相关数据:如称重载体的车号、货号、称重物体的属性、货名等。，可以统称为业务数据。这类数据的所有权和使用权没有争议，属于衡器终端用户。

②衡器状态数据简称健康数据。

感应器电压、电流、阻抗等性能指标，以及称重过程中这些指标的变化值，都可以称为健康数据，这种数据产权应该归衡器所有者，即终端用户。

但由于衡器制造商为终端用户提供服务，需要了解衡器配件的使用状态和质量，重庆衡器制造商也可以免费获得此类数据的使用权，或者衡器终端用户可以免费使用此类数据，因为他们需要接受衡器制造商对衡器的相关服务。由于衡器配件制造商还需要为衡器配件制造商提供维护和售后服务，衡器配件制造商也可以获得此类数据的使用权。

③衡器衍生数据。

附属于衡器的信息，如终端用户的行业、地址、联系人、业务人员、区域等。以及衡器服务过程中产生的信息:服务次数、服务对象、服务联系人、衡器附件的健康状况等。，可以统称为衡器衍生数据。

因为这些数据是在衡器销售和服务过程中获得的，所有权和使用权应该归衡器制造商所有。汽车衡+物联网使衡器制造商获取这些数据更加方便和低成本。

衡器配件制造商能否获得此类数据和数量取决于其+物联网的技术路径选择。如果衡器制造商有物联网的Zui高使用权，衡器配件制造商获得的信息很少；因为衡器终端用户的信息可以有选择地发送，或者直接存储在本地服务器或手机上。

④用图表表示数据类别和相应的产权关系如下:

所有权使用权。

商业数据衡器终端用户。

健康数据衡器终端用户衡器用户、衡器附件制造商和衡器制造商(服务提供商)

衍生数据衡器制造商(服务提供商)

数据特征及大数据分析的可行性分析。

1.基于业务数据和衍生数据的大数据分析的不可能性。

①衡器是一个产品而不是特定的应用行业，涉及的应用领域太多，不利于大数据分析结果的价值。

衡器应用领域广泛，涉及各行各业。越集中在特定的应用行业，大数据分析的价值越高，越符合大数据的数据特征。

②衡器在许多应用领域的业务数据，其终端客户在各行业的代表性不强，不符合大数据需求的所有数据特征。

大数据的另一个特点是数据不再是样本，而是整体，收集的数据越多越好，越有代表性。目前，中低端衡器的目标客户群在各个领域都不具有代表性。

③业务数据对中高端或集团客户隐私，限制了可收集的业务数据范围。

业务数据是终端用户的内部数据，可能涉及公司的年销售额、销售额、年购买量和购买额，也可能涉及公司产品的成本结构、产品BOM等。