數據很多，分析很少
人們身邊的設備通過相互通信，隨時分享人們的運動、愛好以及各種生活習慣信息。物聯網(IoT，Internet of Things)已經不是科幻電影里未來的某種東西，它就在人們身邊——各種“物品”彼此連接，無需人類干預就能影響彼此的行動。然而，最近Forrester的研究表明，雖然有一半以上制造物聯網設備的公司在收集這些數據，但只有三分之一的公司會使用它。
這些設備一旦連接后，產生了非常有價值的數據，人們不僅能夠實時了解傳感器周圍環(huán)境和設備工作狀態(tài)，而且能夠基于人和設備的行為以自動或其他方式去完成確定性的動作。以汽車制造商為例，他們使用智能設備技術采集到的關于人們駕駛習慣的數據不但對自己有利，對其他公司都非常有價值。他們搜集到了用戶的數據——經常去哪里，需要多長時間，早上離開家的時間，甚至在路上會聽什么等等。甚至人們的咖啡機和冰箱也是物聯網系統(tǒng)的一部分?？Х葯C確切地知道主人每天會喝多少杯，也知道什么時候要補充咖啡豆了。把這些信息交給數字營銷人員，他們就會知道用戶什么時候咖啡不夠了，什么時候應該向用戶顯示咖啡供應商的相關廣告和價格。
這種分析還可以更深入一些。比如，一家滅蟲大公司使用物聯網相關的傳感器技術來檢測工業(yè)建筑物中的老鼠，通過無線連接與技術人員和客戶溝通害蟲的情況。例如，問題有多嚴重，大樓里的哪些區(qū)域老鼠活動最猖獗，需要采取什么行動等。物聯網給人們提供了廣闊的想象空間。但是為什么沒有更多的公司去利用這類信息?為什么還會有未連接的數據?
恰當的分析至關重要
問題的癥結在于分析的過程。只有數據與企業(yè)相關，分析數據才是最有用的。正如前文所述，智能設備能產生大量數據，但是應該從哪里開始分析?如果企業(yè)正在收集這些數據，那他們需要數據驅動的力量，這樣才能將數據轉化為洞見——這意味著尋找一種數據分析和呈現的方法，盡可能讓更多的人能夠使用，無論是在業(yè)務環(huán)境中還是別的環(huán)境中，而且非常形象、易于理解。
充分發(fā)掘物聯網數據背后隱藏的整個故事，更關鍵的是以開放的思想去理解，而不是搜尋具體的答案。通過研究和互動真正理這些數據，并獲得意料之外的洞見。這就需要更多的投入和技巧的掌握。
投入是非常關鍵的。企業(yè)決不可錯失圍繞物聯網設備進行數據分析的大量機會。目前業(yè)內已經建立了一些業(yè)務平臺，無論用戶在數據分析領域是否有經驗，都可以讓用戶以便于理解、可視化的方式實現對大量數據的分析。
盡管需要一些先期投入，已經擁抱了物聯網的公司應該不會擔心會不會“很快失敗”，因為物聯網讓企業(yè)在開始時就考慮得更仔細，先進行試驗和分析，以便知道哪些工作起來效率最高，大大降低失敗的幾率。此外，雖然數據科學家的專業(yè)技能很重要，但是從運營層面和長期發(fā)展來看，公司還是應該首先利用現有的人才盡快獲得有價值的分析結果。
為充分利用物聯網帶來的機遇，用戶需要不斷探索才能獲得深入的見解，由此才能夠針對數據分析與合作伙伴進行協(xié)作和試驗，將內部和外部的數據整合在一起，對人類(甚至動物)的行為獲得簡單直觀的理解。
未來就在腳下，那些已經采用了物聯網技術并對數據進行分析和理解的企業(yè)必能將數據點石成金。因為對分析物聯網數據有了正確的態(tài)度和投入，他們能夠確切了解用戶的好惡，讓企業(yè)內部業(yè)務變得更好，甚至通過銷售分析結果將數據轉化為收入。
作者：Jeremy Sim
Qlik亞太區(qū)行業(yè)解決方案總監(jiān)
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