物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量如今正在以驚人的速度增長，所有這些設(shè)備都在捕獲和轉(zhuǎn)發(fā)不同的數(shù)據(jù)集，這為公共和私有組織提供了以前未知的見解。而為了利用這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，組織需要一個有效的實時響應(yīng)分析策略。

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量不斷激增，組織需要了解物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析的融合。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量如今正在以驚人的速度增長，所有這些設(shè)備都在捕獲和轉(zhuǎn)發(fā)不同的數(shù)據(jù)集，這為公共和私有組織提供了以前未知的見解。而為了利用這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，組織需要一個有效的實時響應(yīng)分析策略。

全球網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)導廠商Forcepoint公司首席技術(shù)官Nico Fischbach解釋說：“物聯(lián)網(wǎng)是通過數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)近乎實時的測量和遙測，以推動期望的業(yè)務(wù)成果。”

四位行業(yè)專家對組織如何利用物聯(lián)網(wǎng)提供的數(shù)據(jù)進行了探討。

利用物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析

Zizo公司首席執(zhí)行官Peter Ruffley表示，該公司可以通過許多實際流程來確定他們是否可以利用物聯(lián)網(wǎng)提供的數(shù)據(jù)。

他說，“組織可以檢查他們是否有能力進入物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析的一個方法是尋找第三方數(shù)據(jù)，這可能會增強他們已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)。一旦獲得數(shù)據(jù)來源，他們就需要查看是否可以輕松地將這些數(shù)據(jù)與原始存儲的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，并將其放入分析平臺來測試功能。”

找到合適的合作伙伴后，組織可以開始查看是否從中獲得了實際的業(yè)務(wù)收益。

Ruffley解釋說，“組織不需要大量投資。實際上，這可以在谷歌公司提供的通用物聯(lián)網(wǎng)平臺上完成，該平臺的原始投資非常低。通過這樣簡單的實踐和練習，組織就可以了解他們利用物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析需要的準備，以及這樣做是否會帶來商業(yè)利益。”

管理數(shù)據(jù)：5G和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

NetApp公司總經(jīng)理兼首席技術(shù)官Matt Watts說：“物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)分析融合的重點是成功管理數(shù)據(jù)。”

他指出，5G技術(shù)的推出是無限水平的數(shù)據(jù)流和新的邊緣計算功能的巨大增長的推動力。這意味著組織數(shù)據(jù)并使其有價值的挑戰(zhàn)從未如此巨大。

Watts以一家著名的汽車生產(chǎn)廠商為例，他解釋說“這家汽車生產(chǎn)商在幾年內(nèi)積累了約14 PB的數(shù)據(jù)，但是在短短的幾個月內(nèi)，其新部署的無人駕駛汽車程序又產(chǎn)生了4.5PB的數(shù)據(jù)。正是由于潛在的部署媒介、互操作性和數(shù)據(jù)格式化障礙的廣泛性，使得分析成為一個真正令人頭疼的問題。由于分布式計算的特性，以可操作且可訪問的方式無縫連接邊緣到核心到云平臺的任務(wù)至關(guān)重要。”

他將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)確定為潛在的解決方案，這使單一的、標準化的數(shù)據(jù)管理和存儲解決方案可以在不同的體系結(jié)構(gòu)和平臺上工作，深思熟慮的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)策略促進了數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)湖、API和密鑰之間的鏈接分析產(chǎn)品，這些產(chǎn)品將在更高的層次上使用以產(chǎn)生有意義的物聯(lián)網(wǎng)見解和行動。

邊緣的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

CGI公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型總監(jiān)Suman Kumar說：“在將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集中存儲在云平臺之前，有一種新興的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理模式，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)進一步將這些數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為可操作的見解。”

他繼續(xù)說：“一些用例是制造中的預測性維護警報、實用程序以及機器學習算法，可自動執(zhí)行維護任務(wù)的計劃。保險行業(yè)正在尋求收集越來越多的實時數(shù)據(jù)(例如遠程信息處理或智能建筑)，以使用人工智能更好地理解風險。物流行業(yè)正在實施舉措，以實時查看供應(yīng)鏈中的產(chǎn)品。很多國家和地區(qū)的政府也希望開發(fā)智慧城市，以改善交通管理、停車和其他服務(wù)。”

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)推動價值

TIBCO Software公司首席技術(shù)官 Nelson Petracek表示，物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析的融合將是組織如何利用物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動計算和邊緣計算的關(guān)鍵方面。

他說：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括根據(jù)場景及時做出相關(guān)決策的能力，并且物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)與分析數(shù)據(jù)的結(jié)合可以幫助提供這一功能。然而，只是收集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是不夠的。組織需要在批量(使用傳統(tǒng)分析)和實時場景中將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值。在企業(yè)級(例如在云平臺或數(shù)據(jù)中心)執(zhí)行所有處理也是不可取的，在某些情況下也是不可能的。”

正如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性質(zhì)一樣，其決策通常需要以本地化的方式做出，包括在設(shè)備本身上做出決策，而這些決策很大程度上將取決于從分析過程和歷史數(shù)據(jù)得出的模型。

Petraracek繼續(xù)說，“使邊緣更智能，將計算工作負載轉(zhuǎn)移到邊緣以進行更有效的處理，支持本地化或獨立/斷開連接的處理，減少決策等待時間，以及減少數(shù)據(jù)傳輸需求的能力都是幾乎可以應(yīng)用于任何垂直領(lǐng)域的優(yōu)勢。分析以及分析模型和管道的運營為組織提供了巨大的機會，特別是考慮到物聯(lián)網(wǎng)能夠提供的實時信息和背景。”

面臨的挑戰(zhàn)

人們需要認識到物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)，Software AG公司首席技術(shù)官Bernd Gross表示：“對于數(shù)據(jù)，仍然有一些組織采用傳統(tǒng)的思維方式，他們將數(shù)據(jù)視為每周例會中看到的東西或是看到的有趣模式，僅此而已。不僅所有組織都需要具備盡快處理數(shù)據(jù)的能力，而且也越來越緊迫。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價值容易隨著時間而下降。人們需要清楚地看到這一點，以便能夠果斷地采取行動。

面臨的挑戰(zhàn)在于，這些數(shù)據(jù)很少存放在一個地方。這可能是因為基礎(chǔ)設(shè)施在歷史上是孤立的，或者組織是在多云環(huán)境中操作的。無論采用哪種方式，組織都需要整合他們的數(shù)據(jù)。這是分析能夠看到它所需要的所有數(shù)據(jù)的唯一方法，而如果沒有分析，任何數(shù)據(jù)都是無用的。”

尋求與多個供應(yīng)商合作

DevicePilot公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Pilgrim Beart表示，“物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析是互補的技術(shù)。盡管有一些專門針對物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的分析工具(例如服務(wù)監(jiān)控工具)，但大多數(shù)分析工具本身并不了解物聯(lián)網(wǎng)遙測技術(shù)，這些工具有助于保持設(shè)備狀態(tài)良好并確保為客戶提供價值。”

他以自動售貨機為例，分析可以獲取遙測數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為需要補充的商品清單，還可以安排服務(wù)技術(shù)人員的維護。

Beart解釋說：“包括分析在內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)一體化平臺的時代似乎已經(jīng)過去。沒有一個物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)能勝任所有工作，因此，如今的集成商將多家供應(yīng)商的混合服務(wù)和解決方案整合在一起。每個物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)商可以專注于其設(shè)備、通信或云平臺，然后可以提供包括分析在內(nèi)的其他服務(wù)。”