物聯(lián)網正日益成為許多公司數(shù)據(jù)驅動轉型戰(zhàn)略的關鍵組成部分。

事實上，已經采用物聯(lián)網的企業(yè)已經看到了一些好處，例如改進的操作流程、更好的庫存管理和增強的設備維護等等。

但是，一個成功的物聯(lián)網戰(zhàn)略不僅僅是將一堆設備和傳感器連接到互聯(lián)網，并從這些“東西”中收集數(shù)據(jù)，它必須建立有效分析物聯(lián)網產生的大量數(shù)據(jù)的能力，以便理解它并獲得真正的商業(yè)洞察力。

因此，對于希望充分利用所有連接性的任何公司來說，物聯(lián)網分析策略都應該是重中之重。

高德納（Gartner）高級董事、研究和咨詢主管卡爾頓·薩普（CarltonSapp）表示，企業(yè)在利用所收集的物聯(lián)網數(shù)據(jù)方面可以享有許多優(yōu)勢。

這些包括對設備和系統(tǒng)的背景認識；改進設備和資源的決策、優(yōu)化和監(jiān)督控制；降低與數(shù)據(jù)管理相關的成本；設備的主動、預測和規(guī)定性管理；以及環(huán)境合規(guī)性。

Sapp說，這些機會普遍存在于諸如車隊優(yōu)化和管理、資產管理、財務風險管理和智慧城市等用例中。

但是它們需要一種可靠，簡化的方法來連接物聯(lián)網數(shù)據(jù)端。這里是一些處理IoT數(shù)據(jù)并充分利用這些資源的技巧。

構建物聯(lián)網分析組織和基礎架構

IDC物聯(lián)網研究總監(jiān)StacyCrook說，一旦一個組織對其物聯(lián)網分析業(yè)務目標有了概念，它就需要確定將參與其中的關鍵利益相關者，并確定這些利益相關者是否需要額外的技能才能使項目成功。

Crook說：“眾所周知，業(yè)界缺乏數(shù)據(jù)科學技能，但這對于物聯(lián)網分析項目至關重要?！??！耙虼?，如果內部數(shù)據(jù)科學技能薄弱，項目可能需要雇傭新員工，或將項目的某些部分外包給第三方。”。

Crook說，企業(yè)還應考慮任命一名首席數(shù)據(jù)官（CDO）來支持物聯(lián)網數(shù)據(jù)分析工作，并領導數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略。

由于物聯(lián)網本質上是一個大數(shù)據(jù)問題，IDC建議各組織考慮如何將其現(xiàn)有基礎設施也服務于物聯(lián)網使用案例?！氨M管較舊的大數(shù)據(jù)架構可能側重于面向批處理的工作負載，但越來越多的工具可用于在同一主干上運行實時工作負載，”Crook說。

Crook說，針對各種物聯(lián)網工作負載使用相同的基礎架構可以帶來好處，防止數(shù)據(jù)孤島，并能夠跨這些工作負載更輕松地運行跨功能數(shù)據(jù)分析。她說：“它還可以提供數(shù)據(jù)治理和安全優(yōu)勢?！?/p>

部署支持物聯(lián)網數(shù)據(jù)增長的架構

公司需要從正確的物聯(lián)網數(shù)據(jù)架構開始，并了解如何在不同位置管理物聯(lián)網數(shù)據(jù)。

“來自物聯(lián)網端點的數(shù)據(jù)提供了新的和獨特的挑戰(zhàn)，例如不可靠的網絡訪問和組合設備，這些設備可能分布在遠距離，并在多個協(xié)議上以多種格式生成數(shù)據(jù)，”Sapp說。

Sapp說，如今，大多數(shù)物聯(lián)網數(shù)據(jù)都是遙測數(shù)據(jù)，但終端越來越多地發(fā)出圖像和音頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)應該由持久性數(shù)據(jù)存儲處理。“從一個合適的物聯(lián)網數(shù)據(jù)架構開始，它將支持物聯(lián)網容量的預期增長，”他說。

由于缺乏靈活/彈性的數(shù)據(jù)架構，組織往往無法有效地管理物聯(lián)網數(shù)據(jù)?！皵?shù)據(jù)將繼續(xù)增長，因此設計一種架構，利用分析和數(shù)據(jù)挖掘技術，識別可用于改進流程、改進決策或降低成本的關鍵信息，Sapp說。

例如，電信公司通過利用網絡邊緣的物聯(lián)網分析，成功地降低了通過網絡移動數(shù)據(jù)的成本，從而減少了“噪音數(shù)據(jù)”

“這些組織專注于可擴展的以邊緣為中心的數(shù)據(jù)架構，旨在快速發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網數(shù)據(jù)中的知識，”Sapp說。

跨數(shù)據(jù)管道提供分析

Sapp說，物聯(lián)網數(shù)據(jù)架構還應支持跨數(shù)據(jù)管道（通過流媒體）和本地數(shù)據(jù)存儲的分析，以利用更快的決策和降低的成本。

組織可以通過在創(chuàng)建和部署物聯(lián)網分析時關注以數(shù)據(jù)為中心的設計模式來做到這一點，包括使用事件驅動架構。

“首先在邊緣、流媒體管道、平臺和企業(yè)中分發(fā)分析，”Sapp說。組織應該利用流式IoT數(shù)據(jù)管道作為部署分析的來源，以改善延遲，降低成本和安全漏洞，他說。

例如，美國國防部（U.S.DepartmentofDefense）經常通過流式數(shù)據(jù)管道執(zhí)行分析，以減少網絡上的數(shù)據(jù)吞吐量，Sapp說。它還利用物聯(lián)網邊緣分析避免通過網絡發(fā)送任何數(shù)據(jù)，使用更接近數(shù)據(jù)源的操作分析。

Sapp說，很可能會部署多個分析環(huán)境來支持不同的分析。

“環(huán)境可能從操作系統(tǒng)到嵌入式分析軟件，”他說，“準備好在從網絡邊緣擴展到企業(yè)的整個環(huán)境中部署物聯(lián)網分析。例如，公用事業(yè)組織利用分布在各種基礎設施上的物聯(lián)網分析來支持車隊管理?！?/p>

利用人工智能

Sapp說，組織應該通過利用人工智能來增強對物聯(lián)網數(shù)據(jù)的處理能力。

Sapp說：“邊緣智能是一個新興領域，它使用人工智能作為部署在網絡邊緣的分析方法，從物聯(lián)網數(shù)據(jù)開發(fā)智能應用。”

這些智能應用范圍從視頻監(jiān)控到智能監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)。例如，環(huán)境組織使用物聯(lián)網數(shù)據(jù)構建智能控制系統(tǒng)，以保持環(huán)境合規(guī)性。

Sapp說，將人工智能添加到物聯(lián)網架構中正成為一種操作上的當務之急。物聯(lián)網系統(tǒng)，包括終端設備，必須變得更加智能和自主，以應對不斷增長的數(shù)據(jù)量。為了使這些系統(tǒng)更智能，組織需要部署人工智能和機器學習。

成為云原生

鑒于物聯(lián)網應用程序產生的大量數(shù)據(jù)，對于許多組織來說，云將是獲得數(shù)據(jù)管理（包括分析）的唯一答案。

生產農用化學品和種子的先正達集團首席信息官兼首席數(shù)字官格雷格·邁耶斯(GregMeyers)表示：“建立真正實時管理這一數(shù)量所需的規(guī)模和速度是不值得的。”

Meyers說："嘗試在您自己的數(shù)據(jù)中心或自己的基礎架構上自行管理它，這非常自欺欺人。

物聯(lián)網使先正達有能力管理其客戶的農場和田地，這些農場和田地通常被任意地聚合成小的微型細分市場。Meyers說：“人類擅長管理平均值，但計算機更擅長管理變異性?！薄拔锫?lián)網讓我們了解了為什么在一個區(qū)域發(fā)生的事情與可能在100米外發(fā)生的事情有所不同的原因?！?/p>

領先的公共云供應商正在提供服務，幫助企業(yè)進行物聯(lián)網分析。例如，亞馬遜網絡服務（AmazonWebServices，AWS）提供物聯(lián)網分析（IoTAnalytics），這是一種托管服務，使公司能夠對海量的物聯(lián)網數(shù)據(jù)運行和操作復雜的分析，而不必擔心構建物聯(lián)網分析平臺通常需要的成本和復雜性。

微軟提供了AzureIoT，其中包括一個名為AzureIoTCentral的數(shù)據(jù)分析服務，提供分析功能，以檢查歷史趨勢并關聯(lián)來自連接設備的各種遙測。谷歌還提供了云物聯(lián)網，一套在網絡邊緣和云中連接、處理、存儲和分析數(shù)據(jù)的工具。

優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)治理、安全性和隱私

組織需要確保他們?yōu)槲锫?lián)網數(shù)據(jù)分析流程建立了治理、安全和隱私機制。物聯(lián)網產生的大部分數(shù)據(jù)將是敏感的或具有競爭價值的，需要仔細管理和保護。

AveryDennison公司副總裁兼首席信息官尼古拉斯?科利斯托（NicholasColisto）表示：“重新評估當前的數(shù)據(jù)治理做法，包括機器數(shù)據(jù)?！薄?/p>

“根據(jù)我的經驗，物聯(lián)網管理是一個不成熟的領域，”科利斯托說，“在以前的一家公司，我曾面臨這樣的情況：一個業(yè)務部門在沒有尋求IT參與的情況下部署了物聯(lián)網系統(tǒng)，而且不考慮審核設備和應用固件的簡單操作任務和工具?！?/p>

Colisto說，公司需要考慮基于保密性、隱私和保留要求的物聯(lián)網數(shù)據(jù)風險。他說：“例如，如果你正在處理個人數(shù)據(jù)，請考慮可能由于算法偏差或無法遵守GDPR（通用數(shù)據(jù)保護條例）等法規(guī)而產生的問題，這些法規(guī)可能導致法律訴訟并損害你公司的聲譽。”。

利用物聯(lián)網數(shù)據(jù)創(chuàng)造新的收入機會

物聯(lián)網產生的數(shù)據(jù)在公司內外都有價值。

化工制造公司TexmarkChemicals通過部署傳感器泵啟動了其工廠現(xiàn)代化操作的工作。該公司利用惠普企業(yè)和ArubaNetworks的技術，從測量溫度，壓力，振動，流量和功率的泵傳感器收集運行數(shù)據(jù)。對這些數(shù)據(jù)進行分析，以在設備發(fā)生故障之前進行預測。

Texmark首席執(zhí)行官道格·史密斯（DougSmith）說，通過“車間”流程，Texmark意識到擁有支持傳感器的設備不僅可以幫助公司監(jiān)控其資產和流程，而且還為新的商業(yè)模式打開了可能性。

史密斯說，在合同談判之前，物聯(lián)網的使用已成為一個額外的銷售因素。他說：“客戶開始意識到從承包商資產中獲取數(shù)據(jù)的價值?！薄？蛻羧缓笠骉exmark在他們的泵上添加傳感器，并向他們提供數(shù)據(jù)。

“本質上，我們正在開發(fā)一個歷史性能屬性庫，可以使用類似設備對其進行編目并與其他公司共享，”史密斯說，“當部署機器學習分析模型時，獲得的數(shù)據(jù)越多，分析預測的準確性就越高?！?/p>

史密斯說，通過與泵制造商或其他供應商共享物聯(lián)網數(shù)據(jù)，“我們可以證明新的商業(yè)模式，只要文檔清晰、準確?！迸c此同時，客戶對我們部署儀器和軟件分析來捕獲、分析和報告此類數(shù)據(jù)印象深刻，從而實現(xiàn)更具成本效益決定?！?/p>

史密斯說，物聯(lián)網提供的這種新的數(shù)據(jù)即服務產品可以將Texmark與競爭對手區(qū)分開來，并與客戶建立更牢固的聯(lián)系，同時使員工能夠在工作中取得更多成就。