挖掘物联网潜力

物联网(IoT)的商业潜力可能会在关于其基础技术的无休止讨论中被忽视。那么，企业如何真正实现物联网的商业价值呢?

首先，让我们从一些基本定义开始:

• 物联网(IoT)物联网是Internet的成熟，其中日常对象或设备(事物)具有网络连接，允许这些对象或设备发送和接收有关其操作的数据。
• 万物互联(IoE)是一个更广泛的术语，指的是连接到互联网并配备了扩展数字功能的设备和消费者可穿戴产品。IoE连接设备和人类。

随着数百万不同的“连接”设备和海量数据的出现，不可避免地会出现很多混乱。用户需要决定如何处理这些丰富的数据，以及如何实现这些数据。

联网并不意味着智能

能够捕获、存储和管理连接设备和人类产生的数据，创造了惊人的可能性。这些数据本身是没有用的，除非应用分析来帮助用户看到趋势、异常值、模式和任何其他不平衡。另一个例子是“互联”城市，它由各种各样的设备(交通灯、停车计时器、气象仪器等)和摄像机(交通、行人和自行车交通流量)组成，生成有关城市运行的数据。

用户可以将这些传感器和视频生成的数据与其他数据源(如社交媒体、城市报告和当地事件)结合起来，以创建关于城市活动、问题以及整体经济和社会活力的丰富视角。

然而，拥有所有这些关于城市或个人数据的连接数据并不意味着这些数据是智能的。

利用物联网变得更聪明

要想聪明，首先要了解城市的主要商业计划或商业目标。每一组决策都等同于一个用例，或者我们将“如何”完成业务计划的“什么”。

应该考虑哪些数据?

一旦确定了决策，下一步就是对涉众需要回答的问题进行头脑风暴，以支持关键决策。

这个过程将有助于识别变量和指标，这些变量和指标可能更好地预测我们试图做出的决策。虽然大多数组织都能很好地处理“描述性”(发生了什么?)问题，但业务涉众却在“预测性”(可能发生什么?)和“说明性”(应该做什么?)问题上挣扎。

集思广益的预测性和规范性问题通常会发现许多值得考虑的新数据源。这是一个关键点:所有数据来源值得考虑。在此过程中，不要过滤数据源。

接下来，评估业务价值以及每个头脑风暴数据源的实现可行性。这是确定每个数据源的业务价值和实现可行性(未来9到12个月)的地方。

应该使用什么分析?

最后一步是测试可能产生最佳决策的不同分析模型。数据丰富技术，如RFM(活动近时性;活动频率;活动的货币价值)将被用来将基础度量标准转换为潜在的可操作度量标准。

测试10到20个不同的分析模型是很常见的，使用大量的基础和转换指标来分离出产生最佳结果的模型。

例如，可以测试下面列出的分析算法:

• 关联分析识别可能组合发生的事件或识别可能导致另一个事件的事件之间的关联
• 时间分解识别导致交通堵塞的事件
• 行为分析识别和量化对驾驶员和交通行为变化的影响
• 情绪分析分析社交媒体数据，发现选民不满和表现不佳的领域
• 聚类分析识别影响交通流量的司机群体和/或事件。

从连接到智能的过渡需要大量的前期工作，但是在识别、理解和支持支持目标业务计划所需的关键决策方面投入的工作越多，数据科学的生产力就会越高。

最后，所有这些连接的物联网数据只有在用于做出更好的决策时才有价值。

詹姆斯·诺曼现任EMC英国公共部门首席信息官。本文最初发表于商业互联网。商业互联网是CFE媒体的内容合作伙伴。Chris Vavra编辑，CFE Media制作编辑，cvavra@cfemedia.com。

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