企业比以往任何时候都更受数据驱动，物联网(IOT)是造成这种转变的原因之一。如今，许多企业都在使用物联网数据来推动决策制定。专家预测，到2020年，物联网设备将超过300亿台，其中一大趋势是数据货币化。但存在一个问题：物联网数据未得到充分利用。物联网尚未普及的四个原因虽然从这些设备收集的数据可能非常有价值并且与业务相关，但它的大部分潜力尚未开发。相反，物联网数据在很大程度上未被充分利用、利用和重视。最明显的原因是因为数据收集的数量和频率如此之大，原始信息太多以至于难以分类或评估。虽然这个问题随着人工智能技术的发展正在慢慢解决，但其他问题依然存在。以下是物联网未能发挥其潜力的四个原因，以及企业可以采取的措施。1.未检测到的数据异常移动设备并不总是完美运行，因此它们和其他物联网设备产生的数据不会完全正确。IoT应用程序有时会因设备故障或错误而限制传输数据的时间、地点和内容。他们也可能会遇到数据丢失和异常值的情况。这就是必须实时持续监控数据流的原因。当心数据丢失。如果数据流因任何原因中断，聪明的算法或冗余传感器可以帮助找到解决方案。使用人工智能和其他传感器数据进行处理可以帮助纠正错误和不完整的数据，从而提高物联网的实用性。即使在技术上不需要，也可以捕获良好数据的样本。我们经常听到客户说他们希望通过在“一切正常”期间不传输数据来降低带宽或存储成本。事实上，“好”数据对于构建可以检测“坏”的机器学习模型至关重要。2.传感器部署不完整物联网尚未发挥其潜力的第二个原因是许多企业没有部署足够的传感器来收集数据。如果您没有足够或合适的传感器，或者您没有了解每个变量的完整情况，就很容易影响基于数据的决策。3.不会导致行动的数据和分析物联网没有发挥其潜力，因为从连接设备获得的数据没有用于持续改进。数据结构化后，需要将其与产品和零件数据相关联，以了解是否需要为设备更换零件，例如预测性维护。物联网的主要优势之一是能够快速直接地响应从物联网设备接收到的数据，从而不断改进产品和服务。但公司并没有充分利用这一优势。4.有限的数据可访问性***如果最终用户无法访问数据和见解，它们将毫无用处。物联网设备提供的大量有意义的数据并没有到达那些希望从中受益的人。有几个原因。一是员工缺乏数据素养，很多企业没有为员工提供良好的数据使用培训。第二个也是更普遍的原因是“隐藏”数据，使其不易访问。将IoT数据完全放入“黑匣子”可能会导致难以从数据中获取额外和/或意想不到的价值。相反，将数据存储在基于云的数据湖中可以防止这种情况发生。物联网数据可以为那些愿意采取关键的、全面的方法来释放其潜力的企业提供很多帮助。借助能够收集、分析和处理IoT数据的技术，可以充分利用IoT提供的优势。
