随着科技的发展，企业对一切都越来越依赖数字化。在技??术普及之前，许多组织制定了物联网战略，希望打造智能化、数据驱动的产品和服务，但迄今为止，被广泛应用的产品和服务寥寥无几。为了迎接新技术的挑战，企业希望更多地专注于使用成熟的物联网技术，这对企业来说还是非常困难的。根据Forrester的一份报告，物联网试点的快速大规模应用有五个关键因素。报告认为，这五个关键因素按重要性排序，即：组织授权；基础设施、技术；一体化;战略;数据，分析。虽然许多人同意数据/分析将对应用程序产生最大的影响，但它的重要性排在其他因素之后，因为它的影响才刚刚开始。随着物联网应用变得越来越普遍，数据/分析的影响将逐渐显现。一旦组织、基础设施、集成和战略到位以在分析和海量物联网数据之间建立富有成效的联系，数据和/和分析的价值就会显现出来。数据挑战与机遇当企业物联网的发展重心不再是采集数据，而是在运营和服务中及时挖掘相关数据，不仅可以通过数据了解发生了什么、为什么发生，还接下来可能的步骤发生的事情。这使决策者能够以最小的风险快速做出最佳决策。为了成为这样一个“响应迅速”的企业，企业需要从所有相关来源获得数据。随着智能产品时代的到来，企业不仅要能够收集数据，还要管理其规模和安全性。在消费者和工业环境中，公司的数据管理策略将决定其互联生态系统的成功。“服务化”通过基于智能互联产品的新商业模式带来新机遇，即企业围绕现有产品组合打造知识型服务产品。一个例子是一家全球水泵制造商通过物联网技术升级为供水数据提供商。随着创新型公司寻求新的商业模式，以相对较低的资本支出创造新的收入机会，以应对缺乏智能的实体产品利润率下降，服务化将继续存在。开发实时洞察力以下示例展示了物联网数据分析对创建实时感知操作、产品、运营和服务的影响：一家工业和消费水泵制造商遇到了一个问题：其产品非常可靠且经久耐用-持久如此持久以至于公司正在失去销售。该公司是业内首家集成电子和远程监控的公司，力求从水泵制造商转型为可持续供水和智能领域的领导者。我们帮助企业构建了一个基于MicrosoftAzure的物联网平台，最终使企业能够每年从1600万台泵中收集结构化和非结构化数据，使用算法在边缘执行分析，并通过云数据安全地共享有意义的见解。一家消费品制造商试图彻底改革其全球业务。其资产中几乎没有安装传感器来支持数据分析，而且该公司甚至无法了解基本的生产指标。与此同时，公司在设施之间的沟通和协调方面面临着局限性。该公司实施了一个工业物联网(IIoT)数据平台，从配备传感器的设备和系统收集数据，并为管理人员创建仪表板，以监控其100多个制造业务中的生产机械。整合其功能是一个中央设施，现代工业过程管理软件在将其推广到全球运营、提高产品质量、提高生产力和创造新效率之前验证现实世界的IIoT解决方案。IoTNerveHub使组织能够探索、演示和测试流程，并试验和实施务实的、真实的解决方案，从而提高投资回报率并实现实时故障排除。物联网的下一步是什么重要的是不要低估从物联网数据中生成可操作的见解的难度。在Forrester研究中，企业（根据其IoT工作的可扩展性分为新手、有意识和领导者类别）被问及在扩展IoT时他们最大的数据分析挑战是什么。基于每个类别，我们为成为有意识的企业的后续步骤制定了建议。物联网新手应该确保他们有一个明确的目标和向关键用户分发物联网数据的方法。这些组织需要为其物联网数据确定强大的内部机会，以及与潜在第三方的货币化战略。还需要一种策略来为提供近期和长期价值的用例捕获和归档数据。具有物联网意识的企业应专注于与利益相关者确定结构化、非结构化和分析需求，同时在内部和第三方巩固和调整其物联网战略。这些组织还需要将新兴的第三方生态系统正规化并研究货币化模型。领先的物联网组织可以积极探索物联网数据的货币化模式。需要制定产品和服务路线图，以利用机会并扩大第三方合作伙伴的影响范围。虽然数据/分析尚未成为物联网价值的主要来源，但它是从物联网部署中获取价值的必要元素。尽管这些挑战并不容易，但寻求最大化物联网数据分析的企业可以从更成熟的组织那里获得见解，尤其是加速他们的现代决策能力。
