數(shù)據(jù)很多，分析很少
人們身邊的設備通過相互通信，隨時分享人們的運動、愛好以及各種生活習慣信息。物聯(lián)網(wǎng)(IoT，Internet of Things)已經(jīng)不是科幻電影里未來的某種東西，它就在人們身邊——各種“物品”彼此連接，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，雖然有一半以上制造物聯(lián)網(wǎng)設備的公司在收集這些數(shù)據(jù)，但只有三分之一的公司會使用它。
這些設備一旦連接后，產(chǎn)生了非常有價值的數(shù)據(jù)，人們不僅能夠?qū)崟r了解傳感器周圍環(huán)境和設備工作狀態(tài)，而且能夠基于人和設備的行為以自動或其他方式去完成確定性的動作。以汽車制造商為例，他們使用智能設備技術采集到的關于人們駕駛習慣的數(shù)據(jù)不但對自己有利，對其他公司都非常有價值。他們搜集到了用戶的數(shù)據(jù)——經(jīng)常去哪里，需要多長時間，早上離開家的時間，甚至在路上會聽什么等等。甚至人們的咖啡機和冰箱也是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的一部分?？Х葯C確切地知道主人每天會喝多少杯，也知道什么時候要補充咖啡豆了。把這些信息交給數(shù)字營銷人員，他們就會知道用戶什么時候咖啡不夠了，什么時候應該向用戶顯示咖啡供應商的相關廣告和價格。
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(lián)網(wǎng)相關的傳感器技術來檢測工業(yè)建筑物中的老鼠，通過無線連接與技術人員和客戶溝通害蟲的情況。例如，問題有多嚴重，大樓里的哪些區(qū)域老鼠活動最猖獗，需要采取什么行動等。物聯(lián)網(wǎng)給人們提供了廣闊的想象空間。但是為什么沒有更多的公司去利用這類信息?為什么還會有未連接的數(shù)據(jù)?
恰當?shù)姆治鲋陵P重要
問題的癥結在于分析的過程。只有數(shù)據(jù)與企業(yè)相關，分析數(shù)據(jù)才是最有用的。正如前文所述，智能設備能產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但是應該從哪里開始分析?如果企業(yè)正在收集這些數(shù)據(jù)，那他們需要數(shù)據(jù)驅(qū)動的力量，這樣才能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞見——這意味著尋找一種數(shù)據(jù)分析和呈現(xiàn)的方法，盡可能讓更多的人能夠使用，無論是在業(yè)務環(huán)境中還是別的環(huán)境中，而且非常形象、易于理解。
充分發(fā)掘物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)背后隱藏的整個故事，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數(shù)據(jù)，并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(yè)決不可錯失圍繞物聯(lián)網(wǎng)設備進行數(shù)據(jù)分析的大量機會。目前業(yè)內(nèi)已經(jīng)建立了一些業(yè)務平臺，無論用戶在數(shù)據(jù)分析領域是否有經(jīng)驗，都可以讓用戶以便于理解、可視化的方式實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的分析。
盡管需要一些先期投入，已經(jīng)擁抱了物聯(lián)網(wǎng)的公司應該不會擔心會不會“很快失敗”，因為物聯(lián)網(wǎng)讓企業(yè)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，大大降低失敗的幾率。此外，雖然數(shù)據(jù)科學家的專業(yè)技能很重要，但是從運營層面和長期發(fā)展來看，公司還是應該首先利用現(xiàn)有的人才盡快獲得有價值的分析結果。
為充分利用物聯(lián)網(wǎng)帶來的機遇，用戶需要不斷探索才能獲得深入的見解，由此才能夠針對數(shù)據(jù)分析與合作伙伴進行協(xié)作和試驗，將內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)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(jīng)采用了物聯(lián)網(wǎng)技術并對數(shù)據(jù)進行分析和理解的企業(yè)必能將數(shù)據(jù)點石成金。因為對分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有了正確的態(tài)度和投入，他們能夠確切了解用戶的好惡，讓企業(yè)內(nèi)部業(yè)務變得更好，甚至通過銷售分析結果將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為收入。
作者：Jeremy Sim
Qlik亞太區(qū)行業(yè)解決方案總監(jiān)
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