構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)分析組織和基礎(chǔ)架構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)正日益成為許多公司數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的關(guān)鍵組成部分。

事實(shí)上，已經(jīng)采用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)已經(jīng)看到了一些好處，例如改進(jìn)的操作流程、更好的庫(kù)存管理和增強(qiáng)的設(shè)備維護(hù)等等。

但是，一個(gè)成功的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略不僅僅是將一堆設(shè)備和傳感器連接到互聯(lián)網(wǎng)，并從這些“東西”中收集數(shù)據(jù)，它必須建立有效分析物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的能力，以便理解它并獲得真正的商業(yè)洞察力。

因此，對(duì)于希望充分利用所有連接性的任何公司來(lái)說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)分析策略都應(yīng)該是重中之重。

高德納（Gartner）高級(jí)董事、研究和咨詢主管卡爾頓·薩普（CarltonSapp）表示，企業(yè)在利用所收集的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方面可以享有許多優(yōu)勢(shì)。

這些包括對(duì)設(shè)備和系統(tǒng)的背景認(rèn)識(shí)；改進(jìn)設(shè)備和資源的決策、優(yōu)化和監(jiān)督控制；降低與數(shù)據(jù)管理相關(guān)的成本；設(shè)備的主動(dòng)、預(yù)測(cè)和規(guī)定性管理；以及環(huán)境合規(guī)性。

Sapp說(shuō)，這些機(jī)會(huì)普遍存在于諸如車(chē)隊(duì)優(yōu)化和管理、資產(chǎn)管理、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理和智慧城市等用例中。

但是它們需要一種可靠，簡(jiǎn)化的方法來(lái)連接物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)端。這里是一些處理IoT數(shù)據(jù)并充分利用這些資源的技巧。

構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)分析組織和基礎(chǔ)架構(gòu)

IDC物聯(lián)網(wǎng)研究總監(jiān)StacyCrook說(shuō)，一旦一個(gè)組織對(duì)其物聯(lián)網(wǎng)分析業(yè)務(wù)目標(biāo)有了概念，它就需要確定將參與其中的關(guān)鍵利益相關(guān)者，并確定這些利益相關(guān)者是否需要額外的技能才能使項(xiàng)目成功。

Crook說(shuō)：“眾所周知，業(yè)界缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)技能，但這對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)分析項(xiàng)目至關(guān)重要?！?。“因此，如果內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)技能薄弱，項(xiàng)目可能需要雇傭新員工，或?qū)㈨?xiàng)目的某些部分外包給第三方。”。

Crook說(shuō)，企業(yè)還應(yīng)考慮任命一名首席數(shù)據(jù)官（CDO）來(lái)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)本質(zhì)上是一個(gè)大數(shù)據(jù)問(wèn)題，IDC建議各組織考慮如何將其現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施也服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)使用案例?！氨M管較舊的大數(shù)據(jù)架構(gòu)可能側(cè)重于面向批處理的工作負(fù)載，但越來(lái)越多的工具可用于在同一主干上運(yùn)行實(shí)時(shí)工作負(fù)載，”Crook說(shuō)。

Crook說(shuō)，針對(duì)各種物聯(lián)網(wǎng)工作負(fù)載使用相同的基礎(chǔ)架構(gòu)可以帶來(lái)好處，防止數(shù)據(jù)孤島，并能夠跨這些工作負(fù)載更輕松地運(yùn)行跨功能數(shù)據(jù)分析。她說(shuō)：“它還可以提供數(shù)據(jù)治理和安全優(yōu)勢(shì)?！?/p>

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

公司需要從正確的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)開(kāi)始，并了解如何在不同位置管理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

“來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)的數(shù)據(jù)提供了新的和獨(dú)特的挑戰(zhàn)，例如不可靠的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)和組合設(shè)備，這些設(shè)備可能分布在遠(yuǎn)距離，并在多個(gè)協(xié)議上以多種格式生成數(shù)據(jù)，”Sapp說(shuō)。

Sapp說(shuō)，如今，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是遙測(cè)數(shù)據(jù)，但終端越來(lái)越多地發(fā)出圖像和音頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)應(yīng)該由持久性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理?！皬囊粋€(gè)合適的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)開(kāi)始，它將支持物聯(lián)網(wǎng)容量的預(yù)期增長(zhǎng)，”他說(shuō)。

由于缺乏靈活/彈性的數(shù)據(jù)架構(gòu)，組織往往無(wú)法有效地管理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)?！皵?shù)據(jù)將繼續(xù)增長(zhǎng)，因此設(shè)計(jì)一種架構(gòu)，利用分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，識(shí)別可用于改進(jìn)流程、改進(jìn)決策或降低成本的關(guān)鍵信息，Sapp說(shuō)。

例如，電信公司通過(guò)利用網(wǎng)絡(luò)邊緣的物聯(lián)網(wǎng)分析，成功地降低了通過(guò)網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)數(shù)據(jù)的成本，從而減少了“噪音數(shù)據(jù)”

“這些組織專注于可擴(kuò)展的以邊緣為中心的數(shù)據(jù)架構(gòu)，旨在快速發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的知識(shí)，”Sapp說(shuō)。

跨數(shù)據(jù)管道提供分析

Sapp說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)還應(yīng)支持跨數(shù)據(jù)管道（通過(guò)流媒體）和本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)的分析，以利用更快的決策和降低的成本。

組織可以通過(guò)在創(chuàng)建和部署物聯(lián)網(wǎng)分析時(shí)關(guān)注以數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計(jì)模式來(lái)做到這一點(diǎn)，包括使用事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)。

“首先在邊緣、流媒體管道、平臺(tái)和企業(yè)中分發(fā)分析，”Sapp說(shuō)。組織應(yīng)該利用流式IoT數(shù)據(jù)管道作為部署分析的來(lái)源，以改善延遲，降低成本和安全漏洞，他說(shuō)。

例如，美國(guó)國(guó)防部（U.S.DepartmentofDefense）經(jīng)常通過(guò)流式數(shù)據(jù)管道執(zhí)行分析，以減少網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)吞吐量，Sapp說(shuō)。它還利用物聯(lián)網(wǎng)邊緣分析避免通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送任何數(shù)據(jù)，使用更接近數(shù)據(jù)源的操作分析。

Sapp說(shuō)，很可能會(huì)部署多個(gè)分析環(huán)境來(lái)支持不同的分析。

“環(huán)境可能從操作系統(tǒng)到嵌入式分析軟件，”他說(shuō)，“準(zhǔn)備好在從網(wǎng)絡(luò)邊緣擴(kuò)展到企業(yè)的整個(gè)環(huán)境中部署物聯(lián)網(wǎng)分析。例如，公用事業(yè)組織利用分布在各種基礎(chǔ)設(shè)施上的物聯(lián)網(wǎng)分析來(lái)支持車(chē)隊(duì)管理。”

利用人工智能

Sapp說(shuō)，組織應(yīng)該通過(guò)利用人工智能來(lái)增強(qiáng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理能力。

Sapp說(shuō)：“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，從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)智能應(yīng)用?！?/p>

這些智能應(yīng)用范圍從視頻監(jiān)控到智能監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)。例如，環(huán)境組織使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建智能控制系統(tǒng)，以保持環(huán)境合規(guī)性。

Sapp說(shuō)，將人工智能添加到物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中正成為一種操作上的當(dāng)務(wù)之急。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，包括終端設(shè)備，必須變得更加智能和自主，以應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量。為了使這些系統(tǒng)更智能，組織需要部署人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。

成為云原生

鑒于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，對(duì)于許多組織來(lái)說(shuō)，云將是獲得數(shù)據(jù)管理（包括分析）的唯一答案。

生產(chǎn)農(nóng)用化學(xué)品和種子的先正達(dá)集團(tuán)首席信息官兼首席數(shù)字官格雷格·邁耶斯（GregMeyers）表示：“建立真正實(shí)時(shí)管理這一數(shù)量所需的規(guī)模和速度是不值得的?！?/p>

Meyers說(shuō)：“嘗試在您自己的數(shù)據(jù)中心或自己的基礎(chǔ)架構(gòu)上自行管理它，這非常自欺欺人。

物聯(lián)網(wǎng)使先正達(dá)有能力管理其客戶的農(nóng)場(chǎng)和田地，這些農(nóng)場(chǎng)和田地通常被任意地聚合成小的微型細(xì)分市場(chǎng)。Meyers說(shuō)：“人類擅長(zhǎng)管理平均值，但計(jì)算機(jī)更擅長(zhǎng)管理變異性?！薄拔锫?lián)網(wǎng)讓我們了解了為什么在一個(gè)區(qū)域發(fā)生的事情與可能在100米外發(fā)生的事情有所不同的原因?！?/p>

領(lǐng)先的公共云供應(yīng)商正在提供服務(wù)，幫助企業(yè)進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)分析。例如，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AmazonWebServices，AWS）提供物聯(lián)網(wǎng)分析（IoTAnalytics），這是一種托管服務(wù)，使公司能夠?qū)Ａ康奈锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)行和操作復(fù)雜的分析，而不必?fù)?dān)心構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)分析平臺(tái)通常需要的成本和復(fù)雜性。

微軟提供了AzureIoT，其中包括一個(gè)名為AzureIoTCentral的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，提供分析功能，以檢查歷史趨勢(shì)并關(guān)聯(lián)來(lái)自連接設(shè)備的各種遙測(cè)。谷歌還提供了云物聯(lián)網(wǎng)，一套在網(wǎng)絡(luò)邊緣和云中連接、處理、存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)的工具。

優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)治理、安全性和隱私

組織需要確保他們?yōu)槲锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析流程建立了治理、安全和隱私機(jī)制。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大部分?jǐn)?shù)據(jù)將是敏感的或具有競(jìng)爭(zhēng)價(jià)值的，需要仔細(xì)管理和保護(hù)。

AveryDennison公司副總裁兼首席信息官尼古拉斯？科利斯托（NicholasColisto）表示：“重新評(píng)估當(dāng)前的數(shù)據(jù)治理做法，包括機(jī)器數(shù)據(jù)?！?。

“根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，物聯(lián)網(wǎng)管理是一個(gè)不成熟的領(lǐng)域，”科利斯托說(shuō)，“在以前的一家公司，我曾面臨這樣的情況：一個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)在沒(méi)有尋求IT參與的情況下部署了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，而且不考慮審核設(shè)備和應(yīng)用固件的簡(jiǎn)單操作任務(wù)和工具。”

Colisto說(shuō)，公司需要考慮基于保密性、隱私和保留要求的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。他說(shuō)：“例如，如果你正在處理個(gè)人數(shù)據(jù)，請(qǐng)考慮可能由于算法偏差或無(wú)法遵守GDPR（通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例）等法規(guī)而產(chǎn)生的問(wèn)題，這些法規(guī)可能導(dǎo)致法律訴訟并損害你公司的聲譽(yù)?！?。

利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)創(chuàng)造新的收入機(jī)會(huì)

物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在公司內(nèi)外都有價(jià)值。

化工制造公司TexmarkChemicals通過(guò)部署傳感器泵啟動(dòng)了其工廠現(xiàn)代化操作的工作。該公司利用惠普企業(yè)和ArubaNetworks的技術(shù)，從測(cè)量溫度，壓力，振動(dòng)，流量和功率的泵傳感器收集運(yùn)行數(shù)據(jù)。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以在設(shè)備發(fā)生故障之前進(jìn)行預(yù)測(cè)。

Texmark首席執(zhí)行官道格·史密斯（DougSmith）說(shuō)，通過(guò)“車(chē)間”流程，Texmark意識(shí)到擁有支持傳感器的設(shè)備不僅可以幫助公司監(jiān)控其資產(chǎn)和流程，而且還為新的商業(yè)模式打開(kāi)了可能性。

史密斯說(shuō)，在合同談判之前，物聯(lián)網(wǎng)的使用已成為一個(gè)額外的銷(xiāo)售因素。他說(shuō)：“客戶開(kāi)始意識(shí)到從承包商資產(chǎn)中獲取數(shù)據(jù)的價(jià)值。”?？蛻羧缓笠骉exmark在他們的泵上添加傳感器，并向他們提供數(shù)據(jù)。

“本質(zhì)上，我們正在開(kāi)發(fā)一個(gè)歷史性能屬性庫(kù)，可以使用類似設(shè)備對(duì)其進(jìn)行編目并與其他公司共享，”史密斯說(shuō)，“當(dāng)部署機(jī)器學(xué)習(xí)分析模型時(shí)，獲得的數(shù)據(jù)越多，分析預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性就越高?！?/p>

史密斯說(shuō)，通過(guò)與泵制造商或其他供應(yīng)商共享物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，“我們可以證明新的商業(yè)模式，只要文檔清晰、準(zhǔn)確。”與此同時(shí)，客戶對(duì)我們部署儀器和軟件分析來(lái)捕獲、分析和報(bào)告此類數(shù)據(jù)印象深刻，從而實(shí)現(xiàn)更具成本效益決定?！?/p>

史密斯說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)提供的這種新的數(shù)據(jù)即服務(wù)產(chǎn)品可以將Texmark與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手區(qū)分開(kāi)來(lái)，并與客戶建立更牢固的聯(lián)系，同時(shí)使員工能夠在工作中取得更多成就。