干货 | 物联网数据泛滥 企业该如何应对

全球每秒接入物联网的设备将达63台，也就是每天550万台，预计2015-2020年间物联网市场规模将达千亿量级。有物联网平台分析显示，截至2020年，全球将有400-800亿设备接入物联网，其中政府设备至少占77亿，总金额约21亿美元，预计投资回报为47亿美元，人均拥有的物联网设备将有10台。

如何避免被物联网数据淹没

如此庞大的市场规模，许多企业都在奋力应对由此带来的挑战。虽说大数据分析是推动物联网部署的首要驱动力，但企业仍不可避免地面临被数据淹没之风险。一方面，企业不知应如何处理庞大的数据量，以便能更好地利用不至于浪费数据带来的价值;另一方面，企业试图去分辨哪些数据是有益的，哪些数据是冗余的，而这往往很困难。

关于企业如何防止被物联网数据淹没这个问题，下文介绍了公司在面对物联网产生的海量数据时应该如何调整其客户、价值链和组织结构策略。

数据带来的困扰

随着越来越多的产品嵌入IT技术，具备智能互联的特性，其实时产生的数据，容量之大和种类之丰富都前所未有，这些数据的格式五花八门，包括传感器数据、地理位置、温度、交易以及保修记录等。工厂、营销、销售和产品本身都在产生数据流，大家都还在学习如何从数量如此庞大的数据中获得价值。

大数据分析为企业带来一系列新的技术工具，帮助企业掌握这些规律;然而企业面临的挑战是，智能互联产品本身产生的数据以及相关的内外部数据往往都是非结构化的。

举个详细的例子来说明数据带来的困扰。传统的数据汇总和分析工具，例如电子表格和数据库工具都无力管理格式如此繁杂的数据;另一方面，产品物联产生的数据量也是巨大的。例如GE在飞机引擎上安装了数百个传感器，基于收集的数据，公司可以分析引擎实际表现与预期的差距，进一步优化引擎性能，其下一代GEnX引擎中将会保留每次飞行的所有运行数据，而且会从飞机实时传输。这样一台引擎一年产生的数据量甚至会超过GE之前历史上所有的数据。

要想满足这些数据流的要求，工程技术就必须进行更新调整。工程师们已经了解了机械、电子乃至内嵌软件，但是他们还不了解云架构、安全技术以及其他攸关智能互联产品能否取得成功的关键因素，而这就需要IT参与进来。

企业该如何应对?

企业想要更好地处理物联网数据，不仅需要新型技术和解决方案的支撑，还需要从企业内部，包括组织结构、经营模式等去进行变革以适应这种变化。

由于数据的容量、格式和管理要求都发生了巨大的变化，一种名为“数据湖”(DataLake)的解决方案正日趋流行，它可以将各种不同的数据流以原始的格式储存起来。在数据湖中，人们可以用一系列新型数据分析工具对这些数据进行挖掘。

为了更好地理解和应用智能互联产品产生的数据，还有一些企业开始应用名为“数字化映射”(digitaltwin)的新型技术，实际上是物理产品的三维虚拟现实的数字化复制。物理产品持续运行，其状态和运行环境不断变化，而产品的数字化映射也伴随着数据的流入而不断反映实际产品的变化。作为实际产品的数字化身，公司可以通过它掌握千里之外的产品状态和环境条件。数字化映射还能提供新的产品洞见，帮助企业更好地设计、制造、运行和维护产品。

另外，除了技术基础的构建，企业还要在组织结构、协作方式和治理架构上进行变革，以应用数据时代的挑战，如设立专门的数据管理部门、研发和IT的融合、数据安全机制的建立等。

如何让数据变得更有益?

智能互联产品带给我们的是一个数据宝库，里面储存着最有价值且所有企业都梦寐以求的数据。我们能从中了解到产品的运转情况——它正在运转吗?是开着还是关着?出故障了吗?是什么样的故障?”

“企业利用数据、发挥数据全部价值的能力将成为公司竞争优势的关键来源。”纪博士说。我们想要得出正确的判断，就必须确保能从数据中挖掘出价值。尽管单独传感器捕捉的信息也有价值，但企业若能在长时间内收集不同产品上成百上千个传感器的信息，那么它们将从中辨认出一定的运行规律，从而获得极为重要的产品洞见。

同时，大数据的应用可以极大拓展产品的边界和产品差异化能力。有智能温控器生产商的目标是在提高能效和降低能源成本方面领先，因此，公司不但收集产品使用的详细数据，还收集电网用电高峰的数据。公司根据这些数据开发了高峰时段奖励系统，该系统能在用电高峰时段自动升高空调温度，减少能耗，同时能在高峰时段来临前对房间进行提前降温。该公司还和供电公司合作，将它们提供的数据与用户数据整合，并由供电公司奖励那些减少峰时用电的客户折扣和积分。

大数据的应用也可以为企业带来新的商业模式。企业可以通过智能互联产品相互连接、收集数据并进行数据分析，从而扩展售后服务的职能，提供全新类型的服务，为企业带来新的收入和利润增长点。已经有公司在这方面做出了表率，该公司为客户提供一系列新型解决方案，帮助客户更好地管理建筑和采矿设备。公司可以对工地的每一台设备进行数据收集和分析，由服务团队为客户提供设备的分布建议，从而减少使用设备的数量，他们还可以告诉客户何时应增添设备，如何突破产能瓶颈以及如何提高整个车队的燃油效率等。

面对物联网的到来，组织需要做出怎样的变革。组织结构设计的一条基本原则就是要把不同的职能分为一个一个专责部门，但是我们还需要在不同的职能部门之间进行整合。

为了从新的数据源中获得最大价值，许多公司建立了专门的数据部门，负责数据的收集、整合以及分析，并将数据中获取的洞察传递给不同的部门和业务单元。比如福特汽车公司最近任命了首席数据和分析官，负责开发并执行全公司的数据分析计划。CDO将带领公司利用智能互联产品的数据来了解客户的喜好，指定未来的车联网战略并再造相应的内部流程。

来源： IT168