物聯(lián)網(wǎng)分析：從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲取價值

物聯(lián)網(wǎng)正日益成為許多公司數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的關(guān)鍵組成部分。

事實上，已經(jīng)采用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)已經(jīng)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(shè)備維護等等。

但是，一個成功的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略不僅僅是將一堆設(shè)備和傳感器連接到互聯(lián)網(wǎng)，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(wǎng)產(chǎn)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(wǎng)分析策略都應(yīng)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(wǎng)數(shù)據(jù)方面可以享有許多優(yōu)勢。

這些包括對設(shè)備和系統(tǒng)的背景認識；改進設(shè)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(guān)的成本；設(shè)備的主動、預(yù)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(chǎn)管理、財務(wù)風(fēng)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(wǎng)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(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)分析組織和基礎(chǔ)架構(gòu)

IDC物聯(lián)網(wǎng)研究總監(jiān)StacyCrook說，一旦一個組織對其物聯(lián)網(wǎng)分析業(yè)務(wù)目標有了概念，它就需要確定將參與其中的關(guān)鍵利益相關(guān)者，并確定這些利益相關(guān)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(xué)技能，但這對于物聯(lián)網(wǎng)分析項目至關(guān)重要?！??！耙虼?，如果內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)技能薄弱，項目可能需要雇傭新員工，或?qū)㈨椖康哪承┎糠滞獍o第三方?！?。

Crook說，企業(yè)還應(yīng)考慮任命一名首席數(shù)據(jù)官（CDO）來支持物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析工作，并領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略。

由于物聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)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(chǔ)設(shè)施也服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)使用案例。“盡管較舊的大數(shù)據(jù)架構(gòu)可能側(cè)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(wǎng)工作負載使用相同的基礎(chǔ)架構(gòu)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(wǎng)數(shù)據(jù)增長的架構(gòu)

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

“來自物聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)絡(luò)訪問和組合設(shè)備，這些設(shè)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(wǎng)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(yīng)該由持久性數(shù)據(jù)存儲處理?！皬囊粋€合適的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)開始，它將支持物聯(lián)網(wǎng)容量的預(yù)期增長，”他說。

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

例如，電信公司通過利用網(wǎng)絡(luò)邊緣的物聯(lián)網(wǎng)分析，成功地降低了通過網(wǎng)絡(luò)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(gòu)，旨在快速發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)還應(yīng)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(wǎng)分析時關(guān)注以數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計模式來做到這一點，包括使用事件驅(qū)動架構(gòu)。

“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(yīng)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(jīng)常通過流式數(shù)據(jù)管道執(zhí)行分析，以減少網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)吞吐量，Sapp說。它還利用物聯(lián)網(wǎng)邊緣分析避免通過網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)邊緣擴展到企業(yè)的整個環(huán)境中部署物聯(lián)網(wǎng)分析。例如，公用事業(yè)組織利用分布在各種基礎(chǔ)設(shè)施上的物聯(lián)網(wǎng)分析來支持車隊管理?！?/p>

利用人工智能

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

Sapp說：“邊緣智能是一個新興領(lǐng)域，它使用人工智能作為部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣的分析方法，從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)智能應(yīng)用?！?/p>

這些智能應(yīng)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(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)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(wǎng)架構(gòu)中正成為一種操作上的當(dāng)務(wù)之急。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，包括終端設(shè)備，必須變得更加智能和自主，以應(yīng)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(xué)習(xí)。

成為云原生

鑒于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序產(chǎn)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(chǎn)農(nóng)用化學(xué)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?！?/p>

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

物聯(lián)網(wǎng)使先正達有能力管理其客戶的農(nóng)場和田地，這些農(nóng)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(wǎng)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(lǐng)先的公共云供應(yīng)商正在提供服務(wù)，幫助企業(yè)進行物聯(lián)網(wǎng)分析。例如，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AmazonWebServices，AWS）提供物聯(lián)網(wǎng)分析（IoTAnalytics），這是一種托管服務(wù)，使公司能夠?qū)Ａ康奈锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運行和操作復(fù)雜的分析，而不必擔(dān)心構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)分析平臺通常需要的成本和復(fù)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(wù)，提供分析功能，以檢查歷史趨勢并關(guān)聯(lián)來自連接設(shè)備的各種遙測。谷歌還提供了云物聯(lián)網(wǎng)，一套在網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)數(shù)據(jù)分析流程建立了治理、安全和隱私機制。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)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(dāng)前的數(shù)據(jù)治理做法，包括機器數(shù)據(jù)。”。

“根據(jù)我的經(jīng)驗，物聯(lián)網(wǎng)管理是一個不成熟的領(lǐng)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(wù)部門在沒有尋求IT參與的情況下部署了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，而且不考慮審核設(shè)備和應(yīng)用固件的簡單操作任務(wù)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(wǎng)數(shù)據(jù)風(fēng)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(chǎn)生的問題，這些法規(guī)可能導(dǎo)致法律訴訟并損害你公司的聲譽。”。

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

物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在公司內(nèi)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(shù)，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(shè)備發(fā)生故障之前進行預(yù)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(shè)備不僅可以幫助公司監(jiān)控其資產(chǎn)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(wǎng)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(chǎn)中獲取數(shù)據(jù)的價值?！??？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(zhì)上，我們正在開發(fā)一個歷史性能屬性庫，可以使用類似設(shè)備對其進行編目并與其他公司共享，”史密斯說，“當(dāng)部署機器學(xué)習(xí)分析模型時，獲得的數(shù)據(jù)越多，分析預(yù)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(yīng)商共享物聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)提供的這種新的數(shù)據(jù)即服務(wù)產(chǎn)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。