对物联网的认识和理解到位吗看这五点颠覆想法

接下来，让我们一起揭开物联网的神秘面纱。据ABI Research的研究显示，该国的物联网服务收入增速迅猛，预计到2020年将超过410亿美元。物联网究竟是何方神圣？让我们一起解读。

关于物联网，有许多预测和观点。有人预测，到2050年，物联网将凭借数以亿计的连接物件和庞大的资金投入，成为一股不可阻挡的趋势。与此全球知名咨询公司Gartner预测，到2020年，全球联网的“物”的使用量将达到惊人的250亿件。这些数字足以让我们对物联网的潜力产生无限遐想。除了这些惊人的数字预测之外，物联网还带来了哪些机遇和挑战呢？我们又该如何应对这些挑战呢？

要真正了解物联网的潜力，我们必须关注数据挑战，这比解决物件本身的问题更为重要。以“最后一英里”数据问题为例，如何从设备或远程平台提取数据、如何通过解读数据分析来提高生产力和实现最高绩效等，都是我们需要解决的问题。无论是用于联网住房还是工业级解决方案的数据，在收集后，如何将其转化为有价值的信息并展示出来进行探索则更为关键。

为了真正看到并更好地与数据进行交互，我们可以借鉴史蒂夫·乔布斯首次介绍iPhone时的理念。每一个应用都需要一个直观的用户界面来展示数据和分析结果。在物联网领域，我们提出的每一个数据问题都需要与之相对应的图表和可视化视角。由于构成物联网基础的传感器数据呈现出爆炸式增长趋势，我们需要更加多样化的图表和视角来解读这些数据。大多数物联网应用程序提供的都是一成不变的视图或“闭端式仪表板”，难以满足用户的多样化需求。

除了视图的问题外，如何组合数据以提高其品质也是物联网成功的关键因素之一。将物联网数据与其他的上下文信息进行组合可以提供更多有价值的见解。想象一下通过混合不同数据来寻找企业级见解的场景。例如，通过组合引擎中的嵌入式传感器数据，我们可以预测引擎何时需要维护，这有助于预防故障、节省资金并避免潜在的生命危险。与其他信息的组合还可以帮助我们为每个产品或区域制定更明智的预算决策。

完美的数据并不真实存在。无论数据构建得多完善，都可能存在缺失的关键元素或格式问题，导致无法进行深入的分析。在物联网领域，特别是在设备互操作性支持标准尚未达成共识的情况下，这些问题尤为突出。为了避免因不完整数据而导致的企业运营问题，我们需要通过迭代和优化来寻找解决方案。一些组织通过基于传感器的简单数据流来推动寻找简单见解的项目，并通过这些项目实现分析的早日采用。在迭代过程中，“足够好”的数据通常足以回答大多数问题。通过更好地了解数据缺口，我们可以改进数据的捕获和摄取方式，更接近可付诸行动的见解。

随着外部数据的生成和存储日益增多，物联网需要拥抱数据引力。如今，许多公司都在跟踪网站点击流或测量消费者情绪，这些数据正在云端生成和存储。为了充分利用这些数据，组织需要在数据所在的位置执行和管理分析。顺应数据引力的平台将在物联网分析中发挥越来越重要的作用。

物联网是一个充满机遇和挑战的领域。为了更好地应对这些挑战并把握机遇，我们需要克服数据挑战、采用交互式数据分析、集成多样化数据、进行迭代和优化、并拥抱数据引力。只有这样，我们才能真正揭开物联网的神秘面纱并发挥其巨大的潜力。物联网的潜力：超越工具，聚焦平台

物联网的数据源头五花八门，遍布于多个相关乃至不相关的系统之中，如Hadoop集群、云仓库和NoSQL数据库。千万别幻想仅凭一款一劳永逸的物联网工具，就能完成从数据到洞察的全程转化。要想实现卓越的分析效果，你需要的是一套完备的数据准备和扩充方法，一个具备扩展能力的存储系统，一个为管控提供支持的目录，以及一个能为用户带来直观分析体验的先进平台。现代组织需要构建一个灵活的分析堆栈，随时根据需求变化进行调整。这些需求因多种因素而异，包括用户角色、数量、访问频率以及数据生成速度等。这一堆栈需采用符合特定需求的架构，并构成你数据策略的核心。其灵活性最终将驱动技术选择，引领你走向成功。

关键总结

对于正在规划物联网分析项目的分析领导或首席信息官来说，最重要的结论是什么？答案是：定义你的平台愿景。这种思路初听起来可能让人望而生畏，但请记住，你可以根据自己的需求来扩展这个分析堆栈。通过构建各个模块，逐步实现你的目标。许多决策和行动都可以灵活调整，随着你对项目的深入了解，你可以随时修正自己的方法。很快，你就可以在平台上看到令人瞩目的效果，感受到物联网的巨大潜力。