物聯網分析：從物聯網數據獲取價值

Bob Violino 沈建苗

物聯網正日益成為許多企業數據驅動轉型戰略的一個關鍵部分。的確，積極采用物聯網的企業組織已經看到了諸多好處，比如改進操作流程、改善庫存管理和加強設備維護等。

但成功的物聯網戰略不僅僅是將一堆設備和傳感器聯接到互聯網上，并從這些“物件”收集數據。IT部門必須打造高效地分析物聯網生成的大量數據的能力，以便解讀數據，并獲得真正的商業洞察力。

這就是為什么物聯網的分析戰略應該是任何想充分利用所有聯接企業的首要任務。

Gartner的高級主管兼研究和咨詢主管Carlton Sapp表示，若充分利用所收集的物聯網數據，企業可享有諸多優勢。

這些優勢包括：了解設備和系統的環境，改進設備和資源的決策、優化和監管控制，降低與數據管理有關的成本，對設備實行主動性、預測性和規范性的管理，以及環境合規。

Sapp表示，這些機會在車隊優化及管理、資產管理、金融風險管理和智慧城市等使用場景中無處不在。

但它們需要一種合理、簡化的方法來處理物聯網的數據部分。以下是處理物聯網數據并充分利用這些資源的幾招。

打造物聯網分析企業和基礎設施

IDC的物聯網研究主管Stacy Crook表示，一旦企業了解了物聯網分析業務目標，就需要確定將參與其中的關鍵的利益相關者，并確定這些利益相關者是否需要額外的技能才能確保項目成功。

Crook說：“眾所周知，數據科學技能在業界很吃香，而這種技能對物聯網分析項目來說必不可少。因此，如果內部的數據科學技能很薄弱，項目可能需要招聘新員工，或者將項目的某些部分外包給第三方。”

Crook表示， 企業組織還應考慮任命首席數據官（CDO）來支持物聯網數據分析工作，并領導數據治理戰略。

由于物聯網實際上是大數據問題，IDC建議企業考慮現有的基礎設施如何也能支持物聯網使用場景。Crook說：“雖然舊的大數據架構可能一向專注于面向批處理的工作負載，但有越來越多的工具可以在同一個架構上運行實時工作負載。”

Crook表示，將同一基礎架構用于不同的物聯網工作負載可以在這兩個方面帶來好處：一是防止數據孤島，二是提供跨那些工作負載更輕松地運行跨職能部門的數據分析這種能力。她說：“這還帶來了數據治理和安全方面的好處。”

部署支持物聯網數據增長的架構

企業需要從合適的物聯網數據架構入手，了解如何在不同地點管理物聯網數據。

Sapp說：“來自物聯網終端的數據帶來了新的、獨特的挑戰，比如不可靠的網絡訪問和組合設備，這些設備可能很分散，通過多個協議生成多種格式的數據。”

他表示，如今，大多數物聯網數據是遙測數據，但終端設備在日益生成應由持久數據存儲系統來處理的圖像和音頻數據。他說：“先要部署一個合適的物聯網數據架構，以支持物聯網規模的預期增長。”

由于缺乏靈活/有彈性的數據架構，企業組織常常無法有效地管理物聯網數據。Sapp說：“數據將繼續增長，因此要設計這樣一種架構，可充分利用分析和數據挖掘技術以識別可以用來改進流程、改善決策或降低成本的關鍵信息。”

比如說，電信企業利用網絡邊緣減少“噪聲數據”的物聯網分析技術，成功降低了通過網絡傳輸數據的成本。

“那些企業組織專注于可擴展的、以邊緣為中心的數據架構，這種架構旨在迅速發現物聯網數據中的知識。”Sapp說。

跨數據管道進行分析

Sapp表示，互聯網數據架構還應該支持跨數據管道（通過數據流）和本地數據存儲進行分析，以利于更快速地決策和降低成本。

企業在創建和部署物聯網分析系統（包括使用事件驅動型架構）時，可以通過關注以數據為中心的設計模式來做到這一點。

Sapp說：“從邊緣處、數據流管道、平臺和企業中分發分析入手。”企業應充分利用流式物聯網數據管道，以此部署分析工具，從而縮短延遲、降低成本和減少安全漏洞。

比如說，美國國防部常常對流式數據管道進行分析，以減少網絡上傳輸的數據量。它還利用物聯網邊緣分析工具，避免通過網絡發送任何數據，并使用更靠近數據源的操作分析工具。

Sapp說，很可能會部署多個分析環境來支持不同的分析。他說：“從操作系統到嵌入式分析軟件，環境不一。要準備好將物聯網分析工具部署到從網絡邊緣擴展到整個企業的大環境中。比如說，公用事業企業利用跨各種基礎設施分發物聯網分析工具來支持車隊管理。”

利用人工智能

Sapp說，企業應充分利用人工智能以加強物聯網數據的應用。

“邊緣智能是一個新興領域，它使用人工智能作為部署在網絡邊緣的分析方法，利用物聯網數據開發智能應用。”他說。

這些智能應用種類繁多，從視頻監控到智能監控和數據采集（SCADA）系統，不一而足。比如說，注重環境的組織使用物聯網數據建立智能控制系統，以保持環境合規。

Sapp表示，將人工智能添加到物聯網架構正成為一項必要的工作。物聯網系統（包括終端設備）必須變得更智能更自主，以應對不斷增加的數據量。為了使這些系統更智能，企業組織需要部署人工智能和機器學習。

成為云原生組織

考慮到物聯網應用生成的海量數據， 對于許多企業組織來說，云將是做好數據管理（包括分析）的唯一辦法。

Greg Meyers是生產農藥和種子的Syngenta公司的集團CIO兼首席數字官，他說：“打造實時管理這種數據量所需的規模和速度是不值得的。”