Bob Violino 沈建苗

物聯(lián)網(wǎng)正日益成為許多企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的一個(gè)關(guān)鍵部分。的確，積極采用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)組織已經(jīng)看到了諸多好處，比如改進(jìn)操作流程、改善庫存管理和加強(qiáng)設(shè)備維護(hù)等。

但成功的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略不僅僅是將一堆設(shè)備和傳感器聯(lián)接到互聯(lián)網(wǎng)上，并從這些“物件”收集數(shù)據(jù)。IT部門必須打造高效地分析物聯(lián)網(wǎng)生成的大量數(shù)據(jù)的能力，以便解讀數(shù)據(jù)，并獲得真正的商業(yè)洞察力。

這就是為什么物聯(lián)網(wǎng)的分析戰(zhàn)略應(yīng)該是任何想充分利用所有聯(lián)接企業(yè)的首要任務(wù)。

Gartner的高級主管兼研究和咨詢主管Carlton Sapp表示，若充分利用所收集的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，企業(yè)可享有諸多優(yōu)勢。

這些優(yōu)勢包括：了解設(shè)備和系統(tǒng)的環(huán)境，改進(jìn)設(shè)備和資源的決策、優(yōu)化和監(jiān)管控制，降低與數(shù)據(jù)管理有關(guān)的成本，對設(shè)備實(shí)行主動(dòng)性、預(yù)測性和規(guī)范性的管理，以及環(huán)境合規(guī)。

Sapp表示，這些機(jī)會(huì)在車隊(duì)優(yōu)化及管理、資產(chǎn)管理、金融風(fēng)險(xiǎn)管理和智慧城市等使用場景中無處不在。

但它們需要一種合理、簡化的方法來處理物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)部分。以下是處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并充分利用這些資源的幾招。

打造物聯(lián)網(wǎng)分析企業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施

IDC的物聯(lián)網(wǎng)研究主管Stacy Crook表示，一旦企業(yè)了解了物聯(lián)網(wǎng)分析業(yè)務(wù)目標(biāo)，就需要確定將參與其中的關(guān)鍵的利益相關(guān)者，并確定這些利益相關(guān)者是否需要額外的技能才能確保項(xiàng)目成功。

Crook說：“眾所周知，數(shù)據(jù)科學(xué)技能在業(yè)界很吃香，而這種技能對物聯(lián)網(wǎng)分析項(xiàng)目來說必不可少。因此，如果內(nèi)部的數(shù)據(jù)科學(xué)技能很薄弱，項(xiàng)目可能需要招聘新員工，或者將項(xiàng)目的某些部分外包給第三方。”

Crook表示， 企業(yè)組織還應(yīng)考慮任命首席數(shù)據(jù)官（CDO）來支持物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析工作，并領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略。

由于物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際上是大數(shù)據(jù)問題，IDC建議企業(yè)考慮現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施如何也能支持物聯(lián)網(wǎng)使用場景。Crook說：“雖然舊的大數(shù)據(jù)架構(gòu)可能一向?qū)Ｗ⒂诿嫦蚺幚淼墓ぷ髫?fù)載，但有越來越多的工具可以在同一個(gè)架構(gòu)上運(yùn)行實(shí)時(shí)工作負(fù)載?！?/p>

Crook表示，將同一基礎(chǔ)架構(gòu)用于不同的物聯(lián)網(wǎng)工作負(fù)載可以在這兩個(gè)方面帶來好處：一是防止數(shù)據(jù)孤島，二是提供跨那些工作負(fù)載更輕松地運(yùn)行跨職能部門的數(shù)據(jù)分析這種能力。她說：“這還帶來了數(shù)據(jù)治理和安全方面的好處。”

部署支持物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)增長的架構(gòu)

企業(yè)需要從合適的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)入手，了解如何在不同地點(diǎn)管理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

Sapp說：“來自物聯(lián)網(wǎng)終端的數(shù)據(jù)帶來了新的、獨(dú)特的挑戰(zhàn)，比如不可靠的網(wǎng)絡(luò)訪問和組合設(shè)備，這些設(shè)備可能很分散，通過多個(gè)協(xié)議生成多種格式的數(shù)據(jù)?！?/p>

他表示，如今，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是遙測數(shù)據(jù)，但終端設(shè)備在日益生成應(yīng)由持久數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)來處理的圖像和音頻數(shù)據(jù)。他說：“先要部署一個(gè)合適的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)，以支持物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的預(yù)期增長?！?/p>

由于缺乏靈活/有彈性的數(shù)據(jù)架構(gòu)，企業(yè)組織常常無法有效地管理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。Sapp說：“數(shù)據(jù)將繼續(xù)增長，因此要設(shè)計(jì)這樣一種架構(gòu)，可充分利用分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以識(shí)別可以用來改進(jìn)流程、改善決策或降低成本的關(guān)鍵信息?！?/p>

比如說，電信企業(yè)利用網(wǎng)絡(luò)邊緣減少“噪聲數(shù)據(jù)”的物聯(lián)網(wǎng)分析技術(shù)，成功降低了通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的成本。

“那些企業(yè)組織專注于可擴(kuò)展的、以邊緣為中心的數(shù)據(jù)架構(gòu)，這種架構(gòu)旨在迅速發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的知識(shí)。”Sapp說。

跨數(shù)據(jù)管道進(jìn)行分析

Sapp表示，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)還應(yīng)該支持跨數(shù)據(jù)管道（通過數(shù)據(jù)流）和本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)行分析，以利于更快速地決策和降低成本。

企業(yè)在創(chuàng)建和部署物聯(lián)網(wǎng)分析系統(tǒng)（包括使用事件驅(qū)動(dòng)型架構(gòu)）時(shí)，可以通過關(guān)注以數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計(jì)模式來做到這一點(diǎn)。

Sapp說：“從邊緣處、數(shù)據(jù)流管道、平臺(tái)和企業(yè)中分發(fā)分析入手。”企業(yè)應(yīng)充分利用流式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管道，以此部署分析工具，從而縮短延遲、降低成本和減少安全漏洞。

比如說，美國國防部常常對流式數(shù)據(jù)管道進(jìn)行分析，以減少網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。它還利用物聯(lián)網(wǎng)邊緣分析工具，避免通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送任何數(shù)據(jù)，并使用更靠近數(shù)據(jù)源的操作分析工具。

Sapp說，很可能會(huì)部署多個(gè)分析環(huán)境來支持不同的分析。他說：“從操作系統(tǒng)到嵌入式分析軟件，環(huán)境不一。要準(zhǔn)備好將物聯(lián)網(wǎng)分析工具部署到從網(wǎng)絡(luò)邊緣擴(kuò)展到整個(gè)企業(yè)的大環(huán)境中。比如說，公用事業(yè)企業(yè)利用跨各種基礎(chǔ)設(shè)施分發(fā)物聯(lián)網(wǎng)分析工具來支持車隊(duì)管理?！?h3>利用人工智能

Sapp說，企業(yè)應(yīng)充分利用人工智能以加強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

“邊緣智能是一個(gè)新興領(lǐng)域，它使用人工智能作為部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣的分析方法，利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)智能應(yīng)用?！彼f。

這些智能應(yīng)用種類繁多，從視頻監(jiān)控到智能監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)，不一而足。比如說，注重環(huán)境的組織使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)建立智能控制系統(tǒng)，以保持環(huán)境合規(guī)。

Sapp表示，將人工智能添加到物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)正成為一項(xiàng)必要的工作。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（包括終端設(shè)備）必須變得更智能更自主，以應(yīng)對不斷增加的數(shù)據(jù)量。為了使這些系統(tǒng)更智能，企業(yè)組織需要部署人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。

成為云原生組織

考慮到物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用生成的海量數(shù)據(jù)， 對于許多企業(yè)組織來說，云將是做好數(shù)據(jù)管理（包括分析）的唯一辦法。

Greg Meyers是生產(chǎn)農(nóng)藥和種子的Syngenta公司的集團(tuán)CIO兼首席數(shù)字官，他說：“打造實(shí)時(shí)管理這種數(shù)據(jù)量所需的規(guī)模和速度是不值得的?！?/p>