构建杀手IOT可视化和报告的五个关键因素

IOT是当今影响工业企业的数字转型举措最符合数字化转型举措之一。它能够显着改善决策的能力已经超出了预期。事实上，我们最近发现(注意:注册要求) 95%的受访者认为物联网在全球范围内对其行业产生了重大或巨大的影响，73%的受访者计划在未来12个月内增加投资。但是如果没有杀手级的报告和可视化工具，这种变革性的体验是不可能的。团队会淹没在他们的数据中，错过关键的见解和更多。因此，我经常与刚接触物联网的企业分享的一个忠告是，在过程的早期就开始规划他们预期的报告和视觉效果，这些报告和视觉效果对业务的意义最大。等到最后一分钟才可以导致挫败感或者完全错过了业务目标。

为了避免不利的结果，这里有五个关键因素，需要考虑建立报告和可视化，这使得易于理解您的 - 以及您的同龄人 - 想要从连接的企业中学到学习。

＃1。确定需要传达的内容。物联网部署收集的数据比可能利用的要多。你也不必全看;您可以根据特定的业务目标对数据进行优先级排序。将输出报告与您的初始目标(如改善资产正常运行时间或降低成本)相匹配，对于从您的数据中提取最大价值至关重要。其他任何事情都可以分散注意力。所以，问问你的利益相关者，a)他们想从数据中学到什么，b)他们想从数据中做出什么决策。只整合那些与预期结果一致的数据集可以帮助你获得成功。

此报告有关停机时间有助于资产管理管理器确定估计的故障时间以及识别受影响的组件。

＃2。为观众选择正确的报告样式（并且有多个）。在大多数平台或应用程序中都有一种在本地可用的报告选项。有一些定制，您应该能够快速启动和运行。报告风格偏好将根据观众而有所不同。例如，仪表板和电子邮件警报可能更适合资产管理人员的日常需求，而频繁频繁，则在C-Suite中可能首选更高的级别报告。

但是，被警告说，复杂的数据表现很容易导致混淆。我将进入下一个。

# 3。编辑的故事。简单性是有效数据可视化的关键。但是，通过低估资产的复杂性及其相关变量，非常容易在报告中创建混乱。

让我们考虑一个来自运输业的简单例子。对于半挂车钻机，燃料消耗(例如，里程)与发动机马力有何关系?一般来说，你可以想象这样的关系——随着发动机马力的增加，燃料的消耗也会增加(即，一个独立变量和因变量之间的正相关)。

现在让我们把这个简单的例子变得更复杂一些:您如何在相同的视觉效果中可视化燃料消耗、所走的路线类型(市内、长途、短途)、发动机马力、卡车配置、一天中的时间和司机经验水平之间的关系——这并不容易。但是，每一个变量都可以用一种非常有意义的方式分别分析和表征。

因此，当使用场景复杂时，最好的方法是将问题分解为多层分析，每个分析都具有简单的两三个变量。

# 4。考虑企业数据集成。跨系统报告可以扩展价值团队可以退出IIT数据集。IOT应用程序可以插入流行的报告平台，例如亚马逊Quicksight.那权力BI来自微软和表．在这里，资产管理人员可以将物联网资产信息与其他企业系统数据连接起来，以创建对业务成功至关重要的新数据视图。

例如，快速服务餐厅可能希望预测粮食需求，以减少库存成本和浪费。入口处的传感器和停车场提供部分图片，但也必须将其与历史销售点数据以及天气和交通信息相关联。此附加背景提高了预测的准确性。

＃5。设置最佳实践。由于各种团队可能需要将物联网数据传递给相同的受众，因此在可能的情况下设置模板非常重要，以便使报告流线化和内聚。将模板发布到共享的位置将有助于节省团队的时间，并允许他们对有效的内容进行标准化。

还需要定期调整报告，以便与您的Ioiot部署保持一致。用于创建引人注目的其他一些提示包括：横向定向文本，清楚地标记数据并使用某些颜色（但不是太多颜色）。关键是让视觉进行谈话。如果您发现您需要解释每一个细节，那是时候进行微调。

有效的报告是IIOT成熟背后的最大驱动因素之一。它使工业组织能够以成功和快速现货和解决问题。因此，企业能够到达后者工业物联网成熟阶段-分析，编配和真正的边缘计算-更快。让众多涉众在同一页面上参与工业物联网部署，以确保投资的最大价值，这也是至关重要的。

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