企業(yè)比以往任何時候都更受數(shù)據(jù)所驅(qū)動，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)來驅(qū)動決策。

據(jù)專家預測，到2020年，物聯(lián)網(wǎng)設備將超過300億臺，其中一個主要趨勢是數(shù)據(jù)貨幣化。

但有一個問題：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并沒有被充分利用。

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

最明顯的原因是因為數(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估。雖然隨著人工智能技術的的發(fā)展，這個問題正在慢慢得到解決，但其他問題依然存在。

以下是物聯(lián)網(wǎng)沒有發(fā)揮其潛力的四個原因——以及企業(yè)可以采取哪些措施。

1、未檢查到數(shù)據(jù)異常

移動設備并不總是完美運行，因此它們和其他物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也不會完全正確。由于設備出現(xiàn)故障或BUG，因此物聯(lián)網(wǎng)應用程序有時會限制數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間、地點和內(nèi)容。它們還可能會遇到丟失數(shù)據(jù)和異常值。

這就是為什么必須實時持續(xù)監(jiān)測數(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)進行處理，有助于糾正錯誤和不完整的數(shù)據(jù)，從而提高物聯(lián)網(wǎng)效用。即使技術上不需要，也可以捕獲良好數(shù)據(jù)的樣本。

我們經(jīng)常聽到客戶希望在“一切正?！睍r不傳輸數(shù)據(jù)，從而降低帶寬或存儲成本。其實，“良好”的數(shù)據(jù)對于構(gòu)建能夠檢測“不好”的機器學習模型至關重要。

2、傳感器布置不完整

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

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

3、不能導致行動的數(shù)據(jù)和分析

物聯(lián)網(wǎng)沒有發(fā)揮出它的潛力，因為從連網(wǎng)設備上獲得的數(shù)據(jù)沒有被用于持續(xù)改進。

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)相關聯(lián)，以了解是否需要為設備更換部件，例如預測性維護。

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

4、有限的數(shù)據(jù)可訪問性

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

這有幾個原因。一是員工缺乏數(shù)據(jù)素養(yǎng)，許多企業(yè)沒有對員工進行良好的數(shù)據(jù)使用培訓。

第二個也是更普遍的原因是“隱藏”數(shù)據(jù)，使其不容易訪問。

將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)完全放到“黑匣子”里可能會使你難以從數(shù)據(jù)中獲得額外和/或意外的價值。相反，將數(shù)據(jù)存儲到基于云的數(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鍵、全面方法來釋放其潛力的企業(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，就可以充分利用物聯(lián)網(wǎng)所提供的好處。

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