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看這五點對于物聯網的認識和理解簡直顛覆你

2019.11.10 来源: 浏览:0次

看这五点对物联的认识和理解,简直颠覆你的想象

ABIResearch的研究显示,该国的物联服务收入增速高于任何其他大国

,将在2020年超过410亿美元那你对物联的认识和理解到位吗接下来将带你解读物联的真正面貌

关于物联的预言、观点

我们也许都听过这样的预测:物联将会凭仗不计其数的物件和不计其数的资金,在2050年之前成为不可阻挡的趋势然而,在Gartner预测全球联“物”的使用量将在2020年到达250亿件的背景下,人们已经开始密切关注物联的进步给企业带来的机遇和挑战

但仅凭这些预测,您无法看到故事的全貌要真正释放物联的潜力,您必须克服数据挑战,这比解决“物”本身的问题更为重要

此类挑战的最佳示例莫过于“最后1英里”数据问题,例如如何从装备或远程平台提取数据,如何通过解读数据分析来提高生产力和实现最高绩效无论是联住房还是工业级解决方案,在搜集数据后,人们往往难以通过易于使用的方式,将数据中的信息展现出来进行探索

对物联来讲,要真正看到数据,与数据交互

回想一下史蒂夫乔布斯首次介绍iPhone时的情形他为使用大尺寸触屏提供了一个理由:每一个应用都需要自己的用户界面类似的理由一样适用于分析

我们提出的每一个数据问题都需要自己的图表和可视化视角;构成物联基础的传感器数据出现出爆炸式增长趋势,更加需要不同的图表和视角不幸的是,多数物联应用程序采取了原封不动的视图,或“闭端式仪表板”除了回答一组预先确定的问题外,它们再无其他用处

这些工具的灵活性远远不足以满足用户的需求“可钻性”对于物联数据的使用价值至关重要例如,您或许能够使用一个物联应用程序的故障引擎数据来预测今后的故障频率和类型但是,如果您希望查看出现故障的具体部件,情况又会如何要回答这个非常自然的后续问题,交互性和共享能力至关重要

理想的情况是,用户与数据―和其他数据探索者―进行随意而深入的对话,让每个人都可以发现引发变化的排列及模式

物联中,组合可以提高数据品质

与这些深层问题密切相关的是物联成功的第二个关键因素:集成交互式数据分析可以提供答案,物联数据与其他上下文信息的组合一样可以提供答案

我们从一个消费者示例说起,例如通过组合Fitbit数据来探索健身方案与睡眠模式之间的潜伏关联

现在,想象通过混合不同数据来寻觅企业级见解喷射引擎中的嵌入式传感器有助于预测引擎什么时候需要维护它可以预防故障,节省数十亿美元的资金,甚至挽救生命与其他信息组合后,它还可以帮助我们为每个产品或区域制定更好的预算决策

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