物联网和分析学的另一个交集

如何处理这些数据?

这种丰富的新数据源自然会促使商界思考如何将物联网引入另一种日益增长的IT趋势，这一趋势已经获得了主流的牵引——即世界商业智能(BI)和数据分析。显然，当试图从物联网设备产生的海量数据流中获取见解时，为快速查询和可视化大型、不同的数据集而开发的复杂工具和技术可能会被证明是有用的。

考虑到…的发现，对这类技术的需求变得更加迫切Verizon最近的一份报告(需要注册)该报告指出:“尽管数据货币化带来了巨大的收入潜力，但我们的牛津经济研究发现，目前只有8%的企业实际使用了超过25%的物联网数据。”

BI行业可以为使用物联网技术的公司提供解决方案，为它们提供与业务分析师使用相同的可视化技术来从传统数据库创建仪表板和分析。物联网数据的不同之处在于，它比大多数资源更不结构化，更不稳定，但随着商业分析的成熟和处理能力的增长增加数据的复杂性，现代BI工具无疑将为推动物联网不断增长的商业利益带来好处。

在这个模型中，这种关系是单向的:数据从物联网设备中提取到现有的数据集市或数据仓库中，而BI提供了基于正在生成的海量数据集的可视化分析层。虽然这个用例绝对可行，但还有另一个经常被忽视的结合BI和物联网世界的潜力:即使用物联网设备作为消费和与商业智能洞察交互的手段。

一种双向的关系

在这个模型中，物联网设备不仅仅是数据源;它们是一种将数据分析结果传达给业务部门的业务员工的方式，并通过将数据从物理上更接近组织中的人员来创建更多的数据驱动型组织，并以新的视听方式来表示它。

尽管“数据驱动”一词被大肆宣传，但事实是，对于大多数商业工作者——也就是那些没有IT或数据分析背景的人——访问数据往往远不是立即或明显的。有些部门，如市场营销部门，已经越来越习惯于在日常工作中使用分析工具;其他人，如人力资源和销售，通常不太熟悉用于生成报告、混合数据或创建仪表板的各种数字系统。

这些类型的非技术性用户可能希望采用更面向数据的策略，并基于此进行工作可衡量的kpi-但他们不一定想每隔几个小时就登录一个仪表盘应用程序，学习如何使用这个新的和强大的数字系统，仅仅为了知道他们在少数kpi方面的轨道上。他们需要更简单、更精简的方法来与数据交互，一种实际上与他们的用例相对应的方法。

这就是物联网的由来:所有这些连接设备的美妙之处不仅在于它们传输数据的能力，还在于它们能够通过万维网接收数据，并据此改变它们的行为。通过将智能灯和可穿戴设备等物联网设备与商业智能系统连接，终端用户可以通过可穿戴设备的光、声音或振动的变化，接收到数据中重要变化的即时通知。这为他们提供了一个通过采取适当反应来与kpi变化互动的线索(例如，零售商店经理看到一个情境灯从红色切换到绿色，表明销售额下降)。

进一步的潜力在于在智能BI应用程序中使用个人助理工具(如亚马逊的Alexa或苹果的Siri)，使用户能够就他们的数据和kpi进行语音、自然语言对话。通过删除仪表板(在本例中是一个有点不必要的“中间人”)并将业务工作者直接与数据连接起来，这再次使数据分析更易于访问。

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就物联网而言，我们现在只是冰山一角。虽然BI技术已经相当成熟，但我们还没有看到物联网列车的确切走向，以及它将以何种方式在商业世界中表现出来。然而，这两个行业的增长轨迹——以及其他新兴技术，如机器学习和自然语言处理-肯定会在商业世界中引入新的交集和组合，以及新的数据驱动的方法。

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