隨著科技的發展，越來越多的裝置能夠互相間交流了。消費類和工業領域的oem都在開發連線到網際網路的「智慧型」裝置。這包括人們身上穿戴的裝置，汽車裡的裝置，家裡和工作單位的裝置，以及智慧型城市裡的各種裝置。據**，到2023年全球將有500億台互聯裝置，所以會產生很多裝置之間的對話!
資料很多，分析很少
人們身邊的裝置通過相互通訊，隨時分享人們的運動、愛好以及各種生活習慣資訊。物聯網(iot，internet of things)已經不是科幻電影裡未來的某種東西，它就在人們身邊——各種「物品」彼此連線，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，雖然有一半以上製造物聯網裝置的公司在收集這些資料，但只有三分之一的公司會使用它。
這些裝置一旦連線後，產生了非常有價值的資料，人們不僅能夠實時了解感測器周圍環境和裝置工作狀態，而且能夠基於人和裝置的行為以自動或其他方式去完成確定性的動作。以汽車製造商為例，他們使用智慧型裝置技術採集到的關於人們駕駛習慣的資料不但對自己有利，對其他公司都非常有價值。他們蒐集到了使用者的資料——經常去**，需要多長時間，早上離開家的時間，甚至在路上會聽什麼等等。甚至人們的咖啡機和冰箱也是物聯網系統的一部分。咖啡機確切地知道主人每天會喝多少杯，也知道什麼時候要補充咖啡豆了。把這些資訊交給數字營銷人員，他們就會知道使用者什麼時候咖啡不夠了，什麼時候應該向使用者顯示咖啡**商的相關廣告和**。
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感測器技術來檢測工業建築物中的老鼠，通過無線連線與技術人員和客戶溝通害蟲的情況。例如，問題有多嚴重，大樓裡的哪些區域老鼠活動最猖獗，需要採取什麼行動等。物聯網給人們提供了廣闊的想象空間。但是為什麼沒有更多的公司去利用這類資訊?為什麼還會有未連線的資料?
恰當的分析至關重要
問題的癥結在於分析的過程。只有資料與企業相關，分析資料才是最有用的。正如前文所述，智慧型裝置能產生大量資料，但是應該從**開始分析?如果企業正在收集這些資料，那他們需要資料驅動的力量，這樣才能將資料轉化為洞見——這意味著尋找一種資料分析和呈現的方法，盡可能讓更多的人能夠使用，無論是在業務環境中還是別的環境中，而且非常形象、易於理解。
充分發掘物聯網資料背後隱藏的整個故事，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資料，並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。企業決不可錯失圍繞物聯網裝置進行資料分析的大量機會。目前業內已經建立了一些業務平台，無論使用者在資料分析領域是否有經驗，都可以讓使用者以便於理解、視覺化的方式實現對大量資料的分析。
儘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，大大降低失敗的機率。此外，雖然資料科學家的專業技能很重要，但是從運營層面和長期發展來看，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，使用者需要不斷探索才能獲得深入的見解，由此才能夠針對資料分析與合作夥伴進行協作和試驗，將內部和外部的資料整合在一起，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，那些已經採用了物聯網技術並對資料進行分析和理解的企業必能將資料點石成金。因為對分析物聯網資料有了正確的態度和投入，他們能夠確切了解使用者的好噁，讓企業內部業務變得更好，甚至通過銷售分析結果將資料轉化為收入。
擁抱物聯網，將資料點石成金
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