怎样将物联网的数据价值最大化

如何从设备产生的大量数据中提取价值是至关重要的。换句话说，企业需了解不同的数据源及其对存储的影响，以及自动化如何从数据中获得更多的价值。

Gartner在2017年预测，到2020年，将有200亿个联网的设备。而今，技术的应用达到并超过了这个预期。随着技术的进步，很多企业都生产出了体积更孝成本更低、功耗更低的传感器，这将促进在领域进行投资的公司数量持续快速增长。

挑战不再在于技术，而在于组织是否可以从收集的数据中提取价值。部署新的解决方案的IT团队需要实现ROI，并且在完成这一任务时会遇到障碍。

从数据中快速、轻易地获取洞察力来提取价值总是很困难的，通常就像大海捞针一样。将更多的数据、数据源、数据类型和流数据混合在一起，使用现有的数据处理、存储和分析方法几乎无法获得所需的价值。为了充分利用他们在领域的投资，组织需要在战略中整合一些重要的内容。

展望自动化

由于连接设备的数量巨大以及它们会产生海量的数据，，应对大量数据的唯一解决方案是自动化。自动化可帮助组织实时摄娶转换和传递数据和洞察力。它可以确保IT团队能够吸收庞大的数据量，并能够以一种组织可以使用和从中提取价值的方式提供洞察力。

自动化为数据存储团队消除了手工编码数据基础设施项目的数据基础设施项目的重复性和时间密集型方面的负担，从而带来了几个关键的优势，从数据中获取的洞察力可以在更短的时间内以更低的成本进行交付，大大提高了结果的质量和可靠性。，还解放了数据存储团队，使他们将精力集中在分析和数据输出这一更具战略性的工作上。，仅仅自动处理数据是不够的。实地处理数据的唯一方法是，在设备刚被创建时就以流的方式从现场发送数据，而不是在将来的某个时间点。

，自动化在数据处理中也扮演着至关重要的角色。在处理来自现场设备的数据时，流式数据自动化可使数据管理人员即时处理在现场创建的数据，从而缩小了从数据到洞察力之间的时间差。

例如，一家每天都有数百辆公交车在路上行驶的巴士公司希望尽可能实时地了解它的车队的运作情况，以便最大限度地提高服务效率。通过利用车载传感器采集数据，公交公司可实时分析这些数据，从而立即诊断和检测问题。

传统上，数据是在结束一天的运作时从传感器下载的，事实证明这是可能存在问题的，因为巴士可能已经出现问题了，或者可能整天落后于运行计划，根本就没有办法实时解决这个问题。，在流数据自动化的情况下，如果一辆公共汽车有抛锚的危险，传感器就可以实时发现问题，然后相关工作人员采取措施加以预防。通过实时处理数据，巴士公司可以立即识别刹车垫是否磨损，然后通知修理工，以便在汽车发生故障前将其更换。

了解数据源

设备创建和利用了许多不同类型的数据源和格式---公交车刹车上的传感器、飞机上的数千个传感器、一家工厂的视频监控摄像机和机器。其中一些是传统的结构化数据，但产生的半结构化和非结构化数据量也在不断增加，这些数据也需要实时处理。在将这些数据转换为洞察力之前，需要将其进行整理成更易于管理的形式。考虑到数据量和复杂性，尝试手动执行这一复杂任务是不可能完成的。自动化是有效实现这一目标的唯一途径。

在某些情况下，可通过使用整个数据流来获得价值。可以完整地保存这些数据集，以便在以后的某个时间点进行分析，以确定趋势。，通常情况下，在提取数据过程中过滤掉无效的数据是更明智的做法。要确切地了解如何处理不同的数据流，组织需要建立一个信息流，以创建一个对组织最有价值的关键、对时间敏感的信息的全景视图。

，组织需要确定他们应该存储的历史信息，这些信息可显示某一事件的长期趋势。诸如数据湖体系结构之类的东西可用作存储库，以本机格式存储大量结构化、半结构化和非结构化数据。，自动化工具将需要把数据从一堆混乱的数据转换成有价值的洞察力。

对存储的影响

当涉及到支持体系的基础设施时，面对设备产生的数据的大幅增长，人们的反应是购买更多的存储空间。，在这种增长呈指数增长的情况下，这是一项代价高昂的短期战略。相反，企业需要考虑如何在存储过程中转换数据，通过这样做，可减少存储过程中的数据。实时分析数据意味着组织可以保存数据精华，而不是保存大量数据，以便将来进行分析。

这不仅节省了存储成本，还加快了未来的报告流程 ，并提高了洞察力的质量和可靠性。这是一个筛选出哪些数据有价值，哪些数据没有价值的问题，也就是说，将原始数据存储一段时间来测试探索性工作负载通常是有价值的。，作为数据湖基础设施的一部分，云存储可以是一种具有成本效益的短期选择。，部署自动化工具来组织这些信息、管理模式并允许以最有效的格式对数据进行分析、查询和搜索也是至关重要的。

市场正在增长

用于各种应用的传感器的成本已经非常低廉，并且，正迅速成为主流。到2025年，的市场经济价值有望达到11.1万亿美元。它不再局限于拥有庞大预算的大企业，很多小公司也在寻找基于应用所能提供的信息来改善其业务的方法。

，对于传感器和其他应用程序，成熟的自动化工具可缩短实现价值的时间并立即产生影响。对于许多公司而言，管理和从数据中获取价值的下一步将是实施人工智能、深度学习和。我们将看到，公司处理数据的局限性将不再来自于应用技术的成本，而是来自对数据分析结论的创造性应用。

对于大大小小的企业来说，数据是他们可以用来超越竞争对手的最宝贵的资产之一。应用于应用的传感器成本已经降低了很多，可以为组织提供所有可能的数据集。，如果组织无法为其业务获得实际的洞察力和价值，那对的投资就是毫无意义的。，自动化工具对于最大化利用投资的价值是至关重要的。

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