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當(dāng)前位置:智慧城市網(wǎng)資訊中心企業(yè)關(guān)注

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你對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的認(rèn)識(shí)和理解到位嗎?
2017年12月01日 09:24:07來(lái)源:與非網(wǎng)點(diǎn)擊量:39860
導(dǎo)讀ABIResearch的研究顯示,該國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入增速高于任何其他大國(guó),將在2020年超過(guò)410億美元。那你對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的認(rèn)識(shí)和理解到位嗎?接下來(lái)小編將帶你解讀物聯(lián)網(wǎng)的真正面貌。
  【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】ABIResearch的研究顯示,該國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入增速高于任何其他大國(guó),將在2020年超過(guò)410億美元。那你對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的認(rèn)識(shí)和理解到位嗎?接下來(lái)小編將帶你解讀物聯(lián)網(wǎng)的真正面貌。
 
  關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)言、觀(guān)點(diǎn)
 
  我們或許都聽(tīng)過(guò)這樣的預(yù)測(cè):物聯(lián)網(wǎng)將會(huì)憑借不計(jì)其數(shù)的物件和不計(jì)其數(shù)的資金,在2050年之前成為不可阻擋的趨勢(shì)。然而,在Gartner預(yù)測(cè)聯(lián)網(wǎng)“物”的使用量將在2020年達(dá)到250億件的背景下,人們已經(jīng)開(kāi)始密切關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步給企業(yè)帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
 
  但僅憑這些預(yù)測(cè),您無(wú)法看到故事的全貌。要真正釋放物聯(lián)網(wǎng)的潛力,您必須克服數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),這比解決“物”本身的問(wèn)題更為重要。
 
  此類(lèi)挑戰(zhàn)的佳示例莫過(guò)于“后一英里”數(shù)據(jù)問(wèn)題,例如如何從設(shè)備或遠(yuǎn)程平臺(tái)提取數(shù)據(jù),如何通過(guò)解讀數(shù)據(jù)分析來(lái)提高生產(chǎn)力和實(shí)現(xiàn)高績(jī)效。無(wú)論是聯(lián)網(wǎng)住房還是工業(yè)級(jí)解決方案,在收集數(shù)據(jù)后,人們往往難以通過(guò)易于使用的方式,將數(shù)據(jù)中的信息展示出來(lái)進(jìn)行探索。
 
  對(duì)物聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō),要真正看到數(shù)據(jù),與數(shù)據(jù)交互
 
  回想一下史蒂夫?喬布斯介紹iPhone時(shí)的情形。他為使用大尺寸觸屏提供了一個(gè)理由:每個(gè)應(yīng)用都需要自己的用戶(hù)界面。類(lèi)似的理由同樣適用于分析。
 
  我們提出的每一個(gè)數(shù)據(jù)問(wèn)題都需要自己的圖表和可視化視角;構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)的傳感器數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)趨勢(shì),更加需要不同的圖表和視角。不幸的是,多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序采用了一成不變的視圖,或“閉端式儀表板”。除了回答一組預(yù)先確定的問(wèn)題外,它們?cè)贌o(wú)其他用途。
 
  這些工具的靈活性遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。“可鉆性”對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的使用價(jià)值至關(guān)重要。例如,您或許能夠使用一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的故障引擎數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)今后的故障頻率和類(lèi)型。但是,如果您希望查看出現(xiàn)故障的具體部件,情況又會(huì)如何?要回答這個(gè)非常自然的后續(xù)問(wèn)題,交互性和共享能力至關(guān)重要。
 
  理想的情況是,用戶(hù)與數(shù)據(jù)―以及其他數(shù)據(jù)探索者―進(jìn)行隨意而深入的對(duì)話(huà),讓每個(gè)人都可以發(fā)現(xiàn)引起變化的排列及模式。
 
  物聯(lián)網(wǎng)中,組合可以提高數(shù)據(jù)品質(zhì)
 
  與這些深層問(wèn)題密切相關(guān)的是物聯(lián)網(wǎng)成功的第二個(gè)關(guān)鍵因素:集成。交互式數(shù)據(jù)分析可以提供答案,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與其他上下文信息的組合同樣可以提供答案。
 
  我們從一個(gè)消費(fèi)者示例說(shuō)起,例如通過(guò)組合Fitbit數(shù)據(jù)來(lái)探索健身方案與睡眠模式之間的潛在關(guān)聯(lián)。
 
  現(xiàn)在,想象通過(guò)混合不同數(shù)據(jù)來(lái)尋找企業(yè)級(jí)見(jiàn)解。噴射引擎中的嵌入式傳感器有助于預(yù)測(cè)引擎何時(shí)需要維護(hù)。它可以預(yù)防故障,節(jié)省數(shù)十億美元的資金,甚至挽救生命。與其他信息組合后,它還可以幫助我們?yōu)槊總€(gè)產(chǎn)品或區(qū)域制定更好的預(yù)算決策。
 
  對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的認(rèn)知要抓住迭代和優(yōu)化
 
  在我們生活的世界,“數(shù)據(jù)”這種說(shuō)法越來(lái)越顯得自相矛盾。無(wú)論數(shù)據(jù)的構(gòu)建方式有多么完善,這些數(shù)據(jù)很可能存儲(chǔ)在您無(wú)法連接的數(shù)據(jù)源中,缺少關(guān)鍵元素,或者不具有支持深度分析的格式。這些缺點(diǎn)同樣存在于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中,特別是在設(shè)備互操作性支持標(biāo)準(zhǔn)方面未達(dá)成共識(shí)的情況下。
 
  為了避免不完整數(shù)據(jù)造成企業(yè)無(wú)法正常運(yùn)轉(zhuǎn),您必須通過(guò)迭代來(lái)找出正確答案。這尤其適用于不具備大體量數(shù)據(jù)可供挖掘的公司。一些組織重點(diǎn)使用基于傳感器的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)流來(lái)推動(dòng)尋找簡(jiǎn)單見(jiàn)解的項(xiàng)目,并通過(guò)這些項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)分析的早日采用。此類(lèi)小規(guī)模舉措的門(mén)檻較低,有助于集蓄力量,以便應(yīng)對(duì)更大的挑戰(zhàn)。
 
  在迭代過(guò)程中,您發(fā)現(xiàn)“足夠好”的數(shù)據(jù)通常足以定向性地回答幾乎所有問(wèn)題。此外,通過(guò)更好地了解數(shù)據(jù)缺口,您可以解決流程問(wèn)題,改進(jìn)數(shù)據(jù)的捕獲和攝取方式,更加接近可以付諸行動(dòng)的見(jiàn)解。
 
  物聯(lián)網(wǎng)需要擁抱數(shù)據(jù)引力
 
  您是否有跟蹤網(wǎng)站點(diǎn)擊流或測(cè)量消費(fèi)者情緒?如果您在這樣做,那么您就擁有外部數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)正在云端生成和存儲(chǔ)。為什么這么說(shuō)呢?降低日常開(kāi)支,縮短啟動(dòng)時(shí)間,以及進(jìn)行無(wú)限擴(kuò)展。據(jù)ConstellationResearch預(yù)計(jì),到2020年,60%的任務(wù)關(guān)鍵型數(shù)據(jù)都將位于公司外-短短三年之內(nèi),超過(guò)一半的數(shù)據(jù)會(huì)在外部生成。
 
  這對(duì)物聯(lián)網(wǎng)分析而言意味著什么?過(guò)去,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在內(nèi)部防火墻后方生成―因此,本地?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、管理員和分析工具的存在都是合理的?,F(xiàn)在,您的組織必須積極采用順應(yīng)數(shù)據(jù)引力的平臺(tái),在數(shù)據(jù)所在的位置執(zhí)行和管理分析。只要看到云中托管的工具能夠以多快的速度生成數(shù)據(jù),您就會(huì)開(kāi)始理解數(shù)據(jù)引力。
 
  但轉(zhuǎn)換為基于云的BI并不意味著一蹴而就。請(qǐng)記住,數(shù)據(jù)引力會(huì)影響分析的位置。因此,如果數(shù)據(jù)跨云端和本地存儲(chǔ),分析需要提供混合解決方案。云服務(wù)是根據(jù)您的業(yè)務(wù)需求提供相應(yīng)支持,而不是一種非此即彼的解決方案。
 
  物聯(lián)網(wǎng)的潛力不要考慮工具,考慮平臺(tái)
 
  物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)常常來(lái)源不同,并且分散在多個(gè)相關(guān)和非相關(guān)的系統(tǒng)中,例如Hadoop群集、云倉(cāng)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。因此,如果您認(rèn)為自己可以憑借一款一成不變的物聯(lián)網(wǎng)工具就能完成從數(shù)據(jù)到見(jiàn)解的整個(gè)過(guò)程,請(qǐng)摒棄這種想法。
 
  要實(shí)現(xiàn)理想的分析效果,您需要可靠的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和擴(kuò)充方法、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)、為管控提供支持的目錄,后還需要為終用戶(hù)提供有助于發(fā)現(xiàn)見(jiàn)解的直觀(guān)分析平臺(tái)?,F(xiàn)代組織將佳解決方案組合成一個(gè)敏捷的堆棧,以便根據(jù)需求的變化對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。這些需求取決于多種因素,包括用戶(hù)角色、數(shù)量、訪(fǎng)問(wèn)頻率、數(shù)據(jù)速度等。此堆棧采用適合該用例的架構(gòu),并構(gòu)成您的數(shù)據(jù)策略基礎(chǔ)。其靈活性終將驅(qū)動(dòng)技術(shù)選擇。
 
  總結(jié)
 
  那么,對(duì)于正準(zhǔn)備實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)分析計(jì)劃的分析領(lǐng)導(dǎo)人或信息官而言,重要的結(jié)論是什么?定義平臺(tái)愿景。這種思維方式初可能讓人覺(jué)得難以招架,但請(qǐng)記住,您可以根據(jù)自己的需要擴(kuò)展堆棧:構(gòu)建堆棧模塊,以集腋成裘的方式逐步實(shí)現(xiàn)您的計(jì)劃。許多決定和行動(dòng)都可以撤銷(xiāo),您可以在掌握更多信息后修正自己的做法。您很快就可以在平臺(tái)分析中看到可測(cè)量的效果。(原標(biāo)題:看這五點(diǎn)對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)的認(rèn)識(shí)和理解,簡(jiǎn)直顛覆你的想象)
關(guān)鍵詞 物聯(lián)網(wǎng)智能化大數(shù)據(jù)
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