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我们都听过如许的猜测：物联网将会凭借弗成胜数的物件和弗成胜数的资金，在 2050 年之前成为弗成阻挡的趋势。然而，在Gartner猜测全球联网“物”的应用量将在 2020 年达到 250 亿件的背景下，人们已经开端密切存眷物联网的进步给企业带来的机会和挑衅。中国更是如斯，因为ABI Research的研究显示，该国的物联网办事收入增速高于任何其他大年夜国，将在 2020 年跨越 410 亿美元。

但仅凭这些猜测，您无法看到故事的全貌。要真正释放物联网的潜力，您必须克服数据挑衅，这比解决“物”本身的问题更为重要。

词攀类挑衅的最佳示例莫过于“最后一英里”数据问题，例如若何大年夜设备或长途平台提取数据，若何经由过程解读数据分析来进步临盆力和实现最高绩效。无论是联网住房照样工业级解决筹划，在收集数据后，人们往往难以经由过程易于应用的方法，将数据中的信息展示出来进行摸索。

为了充分实现物联网分析的潜力，您应当推敲以下五个事项：

要实现幻想的分析效不雅，您须要靠得住的数据预备和扩充办法、可扩大的存储、为管控供给支撑的目次，最后还须要为最终用户供给有助于发明看法的直不雅分析平台。现代组织将最佳解决筹划组合成一个敏捷的客栈，以便根据需求的变更对其进行调剂。这些需求取决于多种身分，包含用户角色、数量、拜访频率、数据速度等。此客栈采取合适该用例的架构，并构成您的数据策略基本。其灵活性最终将驱动技巧选择。

1. 真正看到数据，与数据交互

回想一下史蒂夫·乔布斯初次介绍 iPhone 时的情况。他为应用大年夜尺寸触屏供给了一个来由：每个应用都须要本身的用户界面。类似的来由同样实用于分析。

我们提出的每一个数据问题都须要本身的图表和可视化视角;构成物联网基本的传感器数据出现出爆炸式增长趋势，加倍须要不合的图表和视角。不幸的是，多半物联网应用法度榜样采取了一成不变的视图，或“闭端式仪表板”。除了答复一组预先肯定的问题外，它们再无其他用处。

这些对象的灵活性远远不足以知足用户的需求。“可钻性”对于物联网数据的应用价值至关重要。例如，您或许可以或许应用一个物联网应用法度榜样的故障引擎数据来猜测往后的故障频率和类型。然则，如不雅您欲望查看竽暌箍现故障的具体部件，情况又会若何?要答复这个异常天然的后续问题，交互性和共享才能至关重要。

幻想的情况是，用户与数据 — 以及其他数据摸索者 — 进行随便而深刻的对话，让每小我都可以发明引起变更的分列及模式。

如今，想象经由过程混淆不合数据来寻找企业级看法。喷射引擎中的嵌入式传感器有助于猜测引擎何时须要保护。它可以预防故障，节俭数十亿美元的资金，甚至抢救生命。与其他信息组合后，它还可以赞助我们为每个产品或区域制订更好的预算决定计划。

2. 组合可以进步数据品德

与这些深层问题密切相干的是物联网成功的第二个关键身分：集成。交互式数据分析可以供给谜底，物联网数据与其他高低文信息的组合同样可以供给谜底。

我们年腋荷琐花费者示例说起，例如经由过程组合 Fitbit 数据来摸索健身筹划与睡眠模式之间的潜在接洽关系。

3. 迭代和优化

在我们生活的世界，“完美数据”这种说法越来越显得自相抵触。无论数据的构建方法有多么完美，这些数据很可能存储在您无法连接的数据源中，缺乏关键元素，或者不具有支撑深度分析的格局。这些缺点同样存在于物联网应用法度榜样中，特别是在设备互操作性支撑标准方面未杀青共鸣的情况下。

为了避免不完全数据造成企业无法正常运转，您必须经由过程迭代来找出精确谜底。这尤其实用于不具备大年夜体量数据可供发掘的公司。一些组织重点应用基于传感器的简单数据流来推动寻找简单看法的项目，并经由过程这些项目实现分析的早日采取。词攀类小范围举措的门槛较低，有助于集蓄力量，以便应对更大年夜的挑衅。

在迭代过程中，您发明“足够好”的数据平日足以定向性地答复几乎所有问题。此外，经由过程更好地懂得数据缺口，您可以解决流程问题，改进数据的捕获和摄取方法，加倍接近可以付诸行动的看法。

4. 拥抱数据引力

这对物联网分析而言意味着什么?以前，营业数据在内部防火墙后方生成 — 是以，本地数据仓库、治理员和分析对象的存在都是合理的。如今，您的组织必须积极采取适应数据引力的平台，在数据地点的地位履行和治理分析。只要看到云中托管的对象可以或许以多快的速度生成数据，您就会开端懂得数据引力。

您是否有跟踪网站点击流或测量花费者情感?如不雅内涵如许做，那么您就拥有外部数据，这些数据正在云端生成和存储。为什么这么说呢?降低日常开支，缩短启动时光，以及进行无穷扩大。据 Constellation Research 估计，到 2020 年，60% 的义务关键型数据都将位于公司外 - 短短三年之内，跨越一半的数据会在外部生成。

但转换为基于云的 BI 并不料味着一蹴而就。请记住，数据引力会影响分析的地位。是以，如不雅数据跨云端和本地存储，分析须要供给混淆解决筹划。云办事是根据您的营业需求供给响应支撑，而不是一种非此即彼的解决筹划。

5. 不要推敲对象，推敲平台

物联网数据经常来源不合，并且分散在多个相干和非相干的体系中，例如 Hadoop 群集、云仓库和 NoSQL 数据库。是以，如不雅您认为本身可以凭借一款一成不变的物联网对象就能完成大年夜数据到看法的┞符个过程，请摒弃这种设法主意。

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本文标题：释放物联网数据潜能的5种方法

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