“物聯網”巧用大數據

物聯網究竟是什么？就其本質而言，物聯網是一個廣泛的生態系統，涵蓋連接到互聯網的眾多普通物品，這些物品能夠自報身份，并將數據傳送給同一網絡上的其他物品。

物聯網的基本架構包括一項跟蹤技術，比如RFID或條形碼、傳感器、嵌入式軟件和無線互聯網連接。“應答器節點”貼在卡車和藥瓶等物品上，以獨特的方式向互聯網自報身份。通過把幾乎各種類型的產品或設備（車輛、施工設備、煤氣表及電表、家用電器和自動售貨機等）接入Web，物聯網就可以允許捕獲關于這些物品的信息，因而形成了一個“智能物品”網絡，這些智能物品可以積極參與到各種業務流程中。

無處不在的網絡連接、低成本傳感器，以及讓幾乎任何東西都可以連接到互聯網的微電子學技術，它們共同推動物聯網革命向前發展。業內曾經膚淺地認為物聯網不會成功。可現在的案例表明，物聯網大有希望改變商業，而早期涉足該領域的企業似乎找到了方向。

但如果企業正在研究物聯網的商業戰略，那就要小心了：前方面臨許多技術和管理上的挑戰。本文介紹了物聯網方面的機會、障礙以及所需的新技能——想充分利用海量數據，勢必需要新技能。

商機多多

物聯網有望讓物品之間互聯互通，并收集大量數據，這勢必給企業帶來顯著的經濟效益，有些企業已準備最大限度地利用來自聯網物理系統的源源不斷的實時數據。對它們而言，物聯網帶來了實打實的好處。

技術咨詢公司Mindtree的首席研究員Ronak Sutaria說：“物聯網技術允許實時而準確的數據感知，并以無線方式將這些數據傳送給連接到互聯網的Web應用程序和服務器。這使得我們可以更精確、更準確地監控物理系統。”

Sutaria表示，物聯網相關技術已經應用于眾多行業。比如說，農業公司在實時監測農作物，以提高農產品質量，并節約耕種所需的資源，包括農藥、化肥和水。公用事業公司已部署了智能儀表，監測能源、煤氣和水的消耗量。許多市政部門則啟動了“智慧城市”項目，幫助緩解交通擁堵、改善廢物管理、監測來自手機信號塔的能量輻射以及控制路燈。

一些較為成功的、有借鑒意義的項目來自醫療保健行業。大河醫療中心（Great River Medical Center）是一家醫療機構，它使用微軟的Windows Embedded（為用于嵌入式系統而設計的一款操作系統），把其許多醫療設備連接成了一個網絡。

大河醫療中心的醫藥服務主任Darwin Cooley表示，“這個部署項目覆蓋了我們的整個醫藥管理運營，從手術室監控受管制藥品的麻醉藥工作站，到護士站跟蹤和分配藥物的自動安全柜，再到藥房記錄藥物量的庫存管理旋轉式傳送帶（需要補給藥品時，會自動添購）。”這些設備統統連接到一臺運行Windows Server以及SQL Server數據庫的中央服務器。

Cooley表示，每種藥物都編有條形碼，采用單劑包裝，那樣這家醫療中心就能跟蹤和控制整個環節的每一步。

“我們的行政管理部門和董事會提出的一大要求就是，提高成本效益。而自動配藥不僅提高了效率，還大大降低了人力成本。” Cooley說倒。

該技術讓大河醫療中心把藥物送到病人手里的時間縮短了67%，由原來平均90分鐘縮短至30分鐘。此外，這項技術還讓藥房每年減少了30萬美元的費用，并一次性省下了40萬美元的庫存費用。

將正確的藥物更迅速地發給病人，這不僅改善了病人治療效果，還降低了重新收治率。

困難重重

“要是不克服重重障礙，企業別指望得益于物聯網。對于要接入網絡的每一個物體，至少需要清點、貼條形碼以及交叉核對。”Cooley表示，對大河醫療中心而言，牽涉上千種藥物的這個過程歷時數月才完成。

顯然，部署物聯網會帶來一系列技術和程序上的挑戰，企業只有克服這些挑戰，才能得益于互聯物理網絡。此外，物聯網還牽涉IT架構方面的多個技術部分，所以還需要來自企業各部門或者來自企業外部的專業知識。埃森哲技術實驗室負責人Mike Redding表示：“物聯網本身不是一項技術。你也買不到現成的物聯網。”

他還表示，網絡服務和應用程序的性能也是部署物聯網時要關注的一個問題。比如說，如果一個簡單的傳感和監測應用程序用于裝有100個傳感器的地方，收集遙測數據，那么每年生成的原始數據總量可能會超過4PB。

一些在考慮部署物聯網的企業面臨最大的障礙是，不知道怎么處理收集上來的海量信息。Redding說：“社交媒體、傳感器和嵌入式設備增強了之前未曾涉足的領域收集數據的能力。由于許多工具挖掘無數新的非結構化數據源，問題不再是缺少足夠的數據，而是確保沒有錯過真正需要的數據。”

另一個挑戰是，獲得必要的分析技能以處理海量數據。埃森哲的研究表明，物色一流的分析人才來管理海量數據，這在今后幾年會很困難。該公司開展了為期一年的研究項目，結果表明，到2015年，預計美國市場有望為分析專家創造近3.9萬個新崗位，但在那些崗位當中，只有23%能找到合格的求職者。

就物聯網而言，基本的數據分析技能不頂用，企業將需要既懂得數據分析，又能深入了解這些新數據對其所在行業有什么價值的這類人。

Sutaria說：“應用物聯網解決方案的企業需要考察幾個關鍵要素，其中之一就是形成基于數據進行決策的文化。物聯網實際上從現實世界提取源源不斷的準確數據。如何把這些數據轉換成信息，然后轉換成知識，最后轉換成智慧，這就需要企業擁有傳統的分析技能。”

比如在農業領域，科學家必須了解在各種天氣條件下農作物需要灌溉多少水。物聯網可以自動提供定期收集的準確數據，這些數據關于天氣、農場和農作物的每項生長條件。但是一旦收集了數據，就要根據這些數據采取措施，而這有賴于熟悉某個特定領域的科學家。

除此之外，采用物聯網技術面臨的其他常見障礙包括，傳感器、分析功能及需要投入資金。Redding表示，“知識就是力量。充分利用物聯網的企業有望獲得難以置信的競爭優勢。”