圖片來(lái)源：https://pixabay.com/images/id-3692648/

編譯：iothome

物聯(lián)網(wǎng)正迅速成為“萬(wàn)物互聯(lián)”。 Gartner預(yù)計(jì)到2020年將有200億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。這些下一代設(shè)備將開始進(jìn)入商業(yè)世界，并期望為更智能的業(yè)務(wù)流程提供全面支持。

然而，障礙在于目前還沒有物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的通用標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)讓決策者了解如何利用這些復(fù)雜設(shè)備(以及它們創(chuàng)建的數(shù)據(jù))來(lái)解決其獨(dú)特的挑戰(zhàn)。此外，許多公司仍然在最基礎(chǔ)的層面上努力進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)流，如果沒有堅(jiān)實(shí)的分析基礎(chǔ)，這將會(huì)給組織帶來(lái)沉重的挫敗感。

為了為即將到來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)革命做好準(zhǔn)備，從IT到營(yíng)銷，跨組織的執(zhí)行團(tuán)隊(duì)必須完善他們當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析流程。以下是企業(yè)如何更好地了解其數(shù)據(jù)策略，并盡可能充分利用這些數(shù)據(jù)的幾個(gè)觀點(diǎn)。

從整體上看待數(shù)據(jù)，以獲取更明智的見解

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最大的贏家將是那些能夠采取數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)行動(dòng)的企業(yè)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人現(xiàn)在必須打好基礎(chǔ)，實(shí)施技術(shù)，從他們已經(jīng)掌握的大量數(shù)據(jù)中收集、關(guān)聯(lián)和獲得可操作的見解。(來(lái)源物聯(lián)之家)如果組織今天不把這作為重中之重，那么當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)成為他們IT生態(tài)系統(tǒng)的一部分時(shí)，肯定會(huì)帶來(lái)挫敗感。

入門的關(guān)鍵是部署整體解決方案，這些解決方案不僅要可視化數(shù)據(jù)，而且還要真正分析趨勢(shì)并收集具體的后續(xù)步驟。通過(guò)深入研究從客戶數(shù)據(jù)(包括行為和上下文信息)到業(yè)務(wù)績(jī)效的所有一切，執(zhí)行團(tuán)隊(duì)可以提取能夠完全改變業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方式的智能洞察力。

在整個(gè)過(guò)程中保持?jǐn)?shù)據(jù)安全

當(dāng)今最大的業(yè)務(wù)問題之一是網(wǎng)絡(luò)安全。在探索數(shù)據(jù)策略時(shí)，不討論保護(hù)所有數(shù)據(jù)的安全是不明智的。無(wú)論是處理內(nèi)部或外部數(shù)據(jù)，企業(yè)都必須通過(guò)包含安全技術(shù)的系統(tǒng)過(guò)濾所有內(nèi)容，從開發(fā)安全網(wǎng)絡(luò)，到維護(hù)漏洞管理程序，再到實(shí)施強(qiáng)有力的訪問控制措施，等等。

構(gòu)建可隨業(yè)務(wù)發(fā)展的數(shù)據(jù)策略

商業(yè)和技術(shù)領(lǐng)域只會(huì)繼續(xù)發(fā)展和進(jìn)步，只需看看當(dāng)前進(jìn)入市場(chǎng)的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能解決方案的浪潮就可略知一二。為了跟上這些轉(zhuǎn)變，企業(yè)需要開發(fā)一種靈活的數(shù)據(jù)策略，以能夠從容應(yīng)對(duì)——這樣他們就不會(huì)在這個(gè)過(guò)程中被淘汰。

通過(guò)在一個(gè)集中管理的視圖中使用承載客戶端和服務(wù)器端信息的解決方案，企業(yè)負(fù)責(zé)人將能夠訪問他們需要的關(guān)鍵信息，從而不斷提高性能。(來(lái)自物聯(lián)之家網(wǎng))除此之外，一個(gè)完整的數(shù)據(jù)系統(tǒng)將使整個(gè)組織能夠根據(jù)其不斷發(fā)展的需求和目標(biāo)進(jìn)行漸進(jìn)式更改。

物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新無(wú)疑將為企業(yè)創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)資源。在連網(wǎng)設(shè)備完全接管之前，企業(yè)負(fù)責(zé)人必須優(yōu)先為數(shù)據(jù)分析奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考：sidebigdata