摘要：物联网是当今最具颠覆性的技术之一。物联网可以简化操作，使客户体验更方便，而且它们的潜力超越了这些简单的用例。

  物联网是当今最具颠覆性的技术之一。物联网可以简化操作，使客户体验更方便，而且它们的潜力超越了这些简单的用例。
　　
　　简而言之，如果想充分利用这项技术，需要利用物联网分析。
　　
　　什么是物联网分析?
　　
　　顾名思义，物联网分析是数据分析对物联网衍生数据的应用。如今，世界各地有超过113亿台的联网物联网设备，这是供企业使用的巨大数据池。物联网分析让企业将这些数据转化为可操作的见解。
　　
　　鉴于物联网本身的广泛性和多样性，这些分析过程差异很大。一些应用是高度具体的，比如使用连接的机器传感器来学习何时修理设备，而另一些应用则更加开放，比如分析用户行为来创建个性化体验。
　　
　　同样，物联网分析也会因处理数据的位置而不同。大多数架构将数据从物联网端点发送到集中位置进行批处理分析，但边缘分析在源头处理每个设备的数据。无论具体情况如何，这些工作流都可以帮助用户根据物联网设备收集的信息采取行动，为更有效的商业实践提供信息。
　　
　　为什么企业需要物联网分析
　　
　　实施物联网分析可以让对运营的细节有更多的洞察和控制。预测方法可以更进一步，帮助为未来的变化做好准备。随着行业竞争日益激烈和数据丰富度的增长，这些好处也将同样增加。
　　
　　随着物联网应用的激增，企业必须尽其所能充分利用物联网环境，以保持竞争力。根据调查，某些行业59%的组织正在部署物联网网络。只是连接物联网设备已不足以保持领先地位。企业必须利用他们的物联网数据，这是分析所能实现的目的。
　　
　　如何实现物联网分析
　　
　　考虑到物联网分析环境的千差万别，对每个企业来说都没有一条前进的道路。然而，一些关键的考虑事项在用例中保持不变。以下对企业如何设计和实施物联网分析项目进行阐述。
　　
　　（1）明确目标和数据范围
　　
　　第一步是确定想从分析项目中得到什么。首先要找到物联网分析可以提供价值的领域，例如降低运营成本或提高投资回报率（ROI），然后在该范围内概述具体目标。
　　
　　一旦知道了自己的目标，就可以定义数据的范围了。确定需要什么样的数据，以及如何通过物联网收集数据。
　　
　　庞大的数据量是有效分析的最大障碍，62%的政府首席信息官认为这是他们的最大挑战。许多组织在这方面很挣扎，因为他们收集和分析的东西比自己需要的要多。提前定义数据的范围有助于防止这种过度收集。
　　
　　（2）审查监管指南
　　
　　在购买任何硬件或开始设计物联网网络之前，还必须考虑任何适用的法规。2020年物联网网络安全改进法案和类似立法可能要求一些组织的物联网环境满足某些安全标准。即使在不适用物联网相关法律的地方，数据隐私法规也可能适用。
　　
　　如果只使用物联网设备的过程中收集数据，可能不需要满足任何特定的标准。然而，如果物联网分析项目需要客户的数据，应该审查正在收集什么信息，以及如何保护这些信息。
　　
　　隐私法规可能会限制可以收集的数据类型或必须执行的安全措施。这些限制将决定可以使用的设备和程序，因此在进一步讨论之前，有必要回顾一下这些考虑因素。
　　
　　（3）获取必要的设备和软件
　　
　　一旦定义了目标、范围和管理要求，就可以获得所需的硬件和软件。这一步中最大的考虑是决定是构建自己的解决方案还是使用现有的平台。
　　
　　首先检查数据范围和安全需求，以确定需要的设备类型。如果现成的解决方案能起作用，购买可能比建造更划算。然而，如果需要高度专业化的硬件或网络设置，可能需要与物联网分析开发人员合作，以创建自定义解决方案。
　　
　　同样，组织的目标可以通知软件，需要分析物联网数据，并根据结果采取行动。物联网分析市场有超过65个主要行业参与者，并且规模足够大，多样化，现有的平台可以满足许多特定的需求。
　　
　　（4）尽可能标准化和自动化
　　
　　当组织开始实现其物联网设备和设计分析工作流程时，应该尽可能地标准化这个过程。物联网连接标准超过21个，并不是每个设备都将支持相同的标准。虽然不一定需要每个端点使用相同的协议，但标准化将使管理这些网络变得更容易。
　　
　　同样，在可能的情况下标准化数据类型和存储解决方案将有助于简化分析。当整个网络中的一切都一致时，应用必要的安全和更新就会更容易。还将获得更完整的物联网数据。
　　
　　自动化可以帮助进一步简化流程。自动更新、报告工具、网络扫描和其他系统让组织有更多的时间专注于其他的、更少重复和更多增值的任务。这对于大型、复杂的物联网网络尤为重要。
　　
　　（5）巩固和清理物联网数据
　　
　　当收集物联网数据时，重要的是在分析之前整合和清理数据。虽然这一步很容易被忽视，但它对于有效的分析程序来说是必不可少的。
　　
　　质量不佳的数据每年给企业造成1500万美元的损失，但在分析数据之前清理数据可以避免大多数质量问题。标准化格式、删除冗余信息、修复不完整记录以及类似的步骤可以确保不会对误导性数据采取行动，从而防止损失。
　　
　　合并也有类似的好处。在分析之前将数据移到一个地方可以让组织立即了解整个情况。当分析程序不需要拼凑情况的不同部分时，将得到更可靠的见解。集中式数据存储也可以使任何敏感信息的安全更容易。
　　
　　（6）安全物联网和分析环境
　　
　　组织在采用物联网分析系统之后，必须保护它。虽然网络安全对任何IT项目都至关重要，但物联网环境很脆弱。仅2021年上半年就发生了15亿次针对物联网设备的攻击，因此值得特别关注。
　　
　　最重要的步骤之一是划分网络，使物联网设备与更敏感的系统和数据分离。加密所有物联网流量和更改默认密码也很重要，因为许多设备的默认设置不利于强大的安全性。
　　
　　保护物联网分析环境也需要解决物联网安全问题。组织还必须保护用于存储或分析数据的任何其他端点、数据库和云平台。实现零信任体系结构并使用自动化监视工具可能是必要的。
　　
　　（7）评审过程和结果
　　
　　最后，请记住，物联网分析是一个持续的过程，而不是一次性项目。在开始使用这些系统之前，使用与第一步中列出的目标直接相关的KPI设置目标。然后，在使用系统一段时间之后，记录结果并将其与这些基准进行比较。
　　
　　物联网分析可能是复杂的，所以可能需要调整系统，才能提供最佳的结果。考虑到这种不确定性，在将这些分析工作流程扩展到更大的、更关键任务的操作之前，从小处开始也是很重要的。
　　
　　实施物联网分析计划
　　
　　物联网分析是组织想要充分利用现代技术的下一步。如果遵循这些步骤并仔细地处理这些项目，将看到令人印象深刻的回报。
　　
　　物联网只会从这里发展，为分析其收集的数据创造更多潜力。获取并根据这些见解采取行动将是保持竞争力的关键部分。
　　
　　编辑：Harris