企業(yè)比以往任何時(shí)候都更受數(shù)據(jù)所驅(qū)動(dòng)，物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是這種轉(zhuǎn)變的原因之一。

如今，許多企業(yè)都在使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)決策。

據(jù)專家預(yù)測(cè)，到2020年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將超過(guò)300億臺(tái)，其中一個(gè)主要趨勢(shì)是數(shù)據(jù)貨幣化。

但有一個(gè)問(wèn)題：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并沒(méi)有被充分利用。

盡管從這些設(shè)備收集的數(shù)據(jù)有可能非常有價(jià)值，并與業(yè)務(wù)相關(guān)，但大部分潛力并沒(méi)有被挖掘出來(lái)。相反，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在很大程度上沒(méi)有得到開(kāi)發(fā)、充分利用和重視。

最明顯的原因是因?yàn)閿?shù)據(jù)收集量大、頻率高，以至于太多的原始信息難以分類或評(píng)估。雖然隨著人工智能技術(shù)的的發(fā)展，這個(gè)問(wèn)題正在慢慢得到解決，但其他問(wèn)題依然存在。

以下是物聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有發(fā)揮其潛力的四個(gè)原因——以及企業(yè)可以采取哪些措施。下面隨著iBeacon廠家云里物里科技一起來(lái)看下。

1、未檢查到數(shù)據(jù)異常

移動(dòng)設(shè)備并不總是完美運(yùn)行，因此它們和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也不會(huì)完全正確。由于設(shè)備出現(xiàn)故障或BUG，因此物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序有時(shí)會(huì)限制數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間、地點(diǎn)和內(nèi)容。它們還可能會(huì)遇到丟失數(shù)據(jù)和異常值。

這就是為什么必須實(shí)時(shí)持續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)流的原因所在。

小心數(shù)據(jù)丟失。如果數(shù)據(jù)流由于某種原因中斷，聰明的算法或冗余傳感器可以幫助找到解決辦法。

利用人工智能和其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有助于糾正錯(cuò)誤和不完整的數(shù)據(jù)，從而提高物聯(lián)網(wǎng)效用。即使技術(shù)上不需要，也可以捕獲良好數(shù)據(jù)的樣本。

我們經(jīng)常聽(tīng)到客戶希望在“一切正?！睍r(shí)不傳輸數(shù)據(jù)，從而降低帶寬或存儲(chǔ)成本。其實(shí)，“良好”的數(shù)據(jù)對(duì)于構(gòu)建能夠檢測(cè)“不好”的機(jī)器學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要。

2、傳感器布置不完整

物聯(lián)網(wǎng)尚未發(fā)揮其潛力的第二個(gè)原因是，許多企業(yè)沒(méi)有布置足夠多的傳感器來(lái)收集數(shù)據(jù)。

如果你的傳感器布置不足或不合理，或者你沒(méi)有全面了解每個(gè)變量，那么很容易影響基于數(shù)據(jù)所作出的決策。

3、不能導(dǎo)致行動(dòng)的數(shù)據(jù)和分析

物聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有發(fā)揮出它的潛力，因?yàn)閺倪B網(wǎng)設(shè)備上獲得的數(shù)據(jù)沒(méi)有被用于持續(xù)改進(jìn)。

一旦數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化，它就需要與產(chǎn)品和部件數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，以了解是否需要為設(shè)備更換部件，例如預(yù)測(cè)性維護(hù)。

物聯(lián)網(wǎng)的主要好處之一是能夠?qū)奈锫?lián)網(wǎng)設(shè)備接收的數(shù)據(jù)做出快速、直接的響應(yīng)，從而不斷改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)。但是公司沒(méi)有充分利用這一好處。

4、有限的數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性

最后，如果數(shù)據(jù)和見(jiàn)解不能到達(dá)最終用戶，它們都是無(wú)效的。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供的大量有意義數(shù)據(jù)并沒(méi)有惠及那些希望從中受益的人。

這有幾個(gè)原因。一是員工缺乏數(shù)據(jù)素養(yǎng)，許多企業(yè)沒(méi)有對(duì)員工進(jìn)行良好的數(shù)據(jù)使用培訓(xùn)。

第二個(gè)也是更普遍的原因是“隱藏”數(shù)據(jù)，使其不容易訪問(wèn)。

將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)完全放到“黑匣子”里可能會(huì)使你難以從數(shù)據(jù)中獲得額外和/或意外的價(jià)值。相反，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到基于云的數(shù)據(jù)湖中可以避免這種情況發(fā)生。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以為那些愿意采取關(guān)鍵、全面方法來(lái)釋放其潛力的企業(yè)提供了很多東西。有了能夠收集、分析、處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的技術(shù)，就可以充分利用物聯(lián)網(wǎng)所提供的好處。