《数据价值》2016盛夏刊:物联网发展境况:大写的尴尬? - (EPUB全文下载)

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《数据价值》2016年盛夏刊
物联网发展境况:大写的尴尬?
TechTarget中国 主编
浙版数媒
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《数据价值》2016年盛夏刊
物联网发展境况:大写的尴尬?

TechTarget中国 主编
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最后修订:2016年07月22日
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目 录
刊首寄语
物联网的发展:理想与现实仍有差距
HR如何让绩效管理从混乱变优雅?
预测分析:未卜先知的热门科技
CDO与CIO:相亲相爱还是相爱相杀
流分析 为数据分析带来无限可能
关于《数据价值》
刊首寄语
物联网的时代已经到来。物联网有助于降低成本,为消费者提供新的体验,但物联网技术的发展却没有想象中理想,它仍然需要一定的时间来完善,才能为公司提供持续性的价值。
不仅物联网成为大数据时代的热门话题,预测分析工具也逐渐受到企业的重视,它可以帮助企业提前预测设备故障,减少损失。预测分析工具、物联网技术和大数据系统的结合,将推动工业设备预测性维护的发展。
在本期《数据价值》2016盛夏刊中,我们臻选了关于物联网和预测分析的文章,希望以飨读者。欢迎您通过微信群(techtargetchina)、微信公众号(techtarget)、微博(@TechTarget商务智能)或者邮件(info@techtarget.com.cn)等方式与我们取得联系,分享您对它的认识。
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物联网的发展:理想与现实仍有差距
文/ Lauren Horwitz 译/杨宏玉 来源/TechTarget
物联网的时代已经到来,但物联网技术的发展却没有想象中理想。物联网的现实和愿景之间还存在着一定的差距。
尝试物联网(IoT)的公司都会理解这种矛盾。以Hexagon Manufacturing Intelligence为例,在2014年10月,Milan Kocic和他的团队曾经下大力气创建MMS Pulse——一个物联网互联的机器人,他们要在Dreamforce Salesforce的年度会议上进行演示。
机器人负责收集崩溃数据以及机械上对环境敏感的信息,如温度、湿度和振动,确保机器零件根据设计规格运转。它将收集到的数据传送到Salesforce应用,以便人类可以采取相应的行动。Milan Kocic团队展示了一个典型的物联网应用——从传感器或其他网络设备上获取信息,对这些信息进行实时分析,帮助企业根据数据做出决定。
Dreamforce上示范展示了物联网技术解决实际问题的愿景,但同时也显示了物联网技术的不成熟。“这与黑客的工作类似”,Hexagon负责用户体验和创新业务发展的经理Kocic回忆道,“我们将用电线来悬挂东西。我们经常开玩笑说,人们都会认为这是一个3D打印机,但其实它和打印机一点关系都没有。”
Kocic指出,互联机器人仍然会被认为是一项科学展览项目,它引起了大量的关注,但它仍然是一个实验。“它并不是一个没有实际用处的东西,”他补充说,“很多东西仍在处于类似于玩具的阶段,但MMS Pulse代表了物联网在制造业的应用前景。”
物联网技术为人们提供了收集和分析大量数据的机会,企业可以使用物联网来降低成本,提高运营效率和开发新产品。但物联网正在经历尴尬的渐变,缺乏行业标准,对数据安全性的担忧都阻碍着物联网的发展,此外,企业在收集数据方面同样存在着困惑,他们并不十分清楚对哪些数据进行收集将更有价值。因此,许多企业选择谨慎地开展物联网相关的项目,即使开展,这些项目也仅仅限制在试点层次。
企业对IoT的接受进度十分缓慢
即使是试点项目,物联网技术所产生的数据量也是巨大的。IDC和EMC的2014 Digital Universe研究中估计,到2020年,物联网技术产生的信息量将占嵌入式系统生成的数据总额的10%。这样的体积使得全面观察客户变得不那么容易。“仍然只能让你管中窥豹,” Forrester Research的分析师Michelle Goetz说道,“你迷失在数据的体量中,更不用说试图把所有的信息融合在一起,真正了解你的客户是谁了。”
Kocic解释说:“时间都耗费在部署上,并且我们会得到过多的数据,这超过了我们的能力范围,我们可能会陷入恶性循环,为客户提供不恰当的服务。”
尽管有很多这样的警示故事,行业分析师依然预测,物联网市场即将产生爆炸性的发展。Gartner预测到2020年将会有135亿物联网互联设备。2016年2月Gartner的一份报告指出,目前只有29%的受访企业正在使用物联网技术,而14%的人说他们计划今年实现物联网相关应用,21%的人表示会在2016年后尝试物联网。
但这些企业,尤其是那些依赖于客户数据的企业,仍受困于数据隐私以及如何深入了解信息等问题。“这是一个巨大的趋势,”West Monroe Partners咨询技术服务的主管Erik Brown表示,“但每个人都在努力尝试,想要找到其 ............

书籍插图:
书籍《数据价值》 - 插图1
书籍《数据价值》 - 插图2

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