數(shù)據(jù)很多，分析很少
人們身邊的設(shè)備通過(guò)相互通信，隨時(shí)分享人們的運(yùn)動(dòng)、愛(ài)好以及各種生活習(xí)慣信息。物聯(lián)網(wǎng)(IoT，Internet of Things)已經(jīng)不是科幻電影里未來(lái)的某種東西，它就在人們身邊——各種“物品”彼此連接，無(wú)需人類(lèi)干預(yù)就能影響彼此的行動(dòng)。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(shè)備的公司在收集這些數(shù)據(jù)，但只有三分之一的公司會(huì)使用它。
這些設(shè)備一旦連接后，產(chǎn)生了非常有價(jià)值的數(shù)據(jù)，人們不僅能夠?qū)崟r(shí)了解傳感器周?chē)h(huán)境和設(shè)備工作狀態(tài)，而且能夠基于人和設(shè)備的行為以自動(dòng)或其他方式去完成確定性的動(dòng)作。以汽車(chē)制造商為例，他們使用智能設(shè)備技術(shù)采集到的關(guān)于人們駕駛習(xí)慣的數(shù)據(jù)不但對(duì)自己有利，對(duì)其他公司都非常有價(jià)值。他們搜集到了用戶的數(shù)據(jù)——經(jīng)常去哪里，需要多長(zhǎng)時(shí)間，早上離開(kāi)家的時(shí)間，甚至在路上會(huì)聽(tīng)什么等等。甚至人們的咖啡機(jī)和冰箱也是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的一部分?？Х葯C(jī)確切地知道主人每天會(huì)喝多少杯，也知道什么時(shí)候要補(bǔ)充咖啡豆了。把這些信息交給數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)人員，他們就會(huì)知道用戶什么時(shí)候咖啡不夠了，什么時(shí)候應(yīng)該向用戶顯示咖啡供應(yīng)商的相關(guān)廣告和價(jià)格。
這種分析還可以更深入一些。比如，一家滅蟲(chóng)大公司使用物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的傳感器技術(shù)來(lái)檢測(cè)工業(yè)建筑物中的老鼠，通過(guò)無(wú)線連接與技術(shù)人員和客戶溝通害蟲(chóng)的情況。例如，問(wèn)題有多嚴(yán)重，大樓里的哪些區(qū)域老鼠活動(dòng)最猖獗，需要采取什么行動(dòng)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(méi)有更多的公司去利用這類(lèi)信息?為什么還會(huì)有未連接的數(shù)據(jù)?
恰當(dāng)?shù)姆治鲋陵P(guān)重要
問(wèn)題的癥結(jié)在于分析的過(guò)程。只有數(shù)據(jù)與企業(yè)相關(guān)，分析數(shù)據(jù)才是最有用的。正如前文所述，智能設(shè)備能產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但是應(yīng)該從哪里開(kāi)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(dòng)的力量，這樣才能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞見(jiàn)——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(wú)論是在業(yè)務(wù)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(gè)故事，更關(guān)鍵的是以開(kāi)放的思想去理解，而不是搜尋具體的答案。通過(guò)研究和互動(dòng)真正理這些數(shù)據(jù)，并獲得意料之外的洞見(jiàn)。這就需要更多的投入和技巧的掌握。
投入是非常關(guān)鍵的。企業(yè)決不可錯(cuò)失圍繞物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的大量機(jī)會(huì)。目前業(yè)內(nèi)已經(jīng)建立了一些業(yè)務(wù)平臺(tái)，無(wú)論用戶在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域是否有經(jīng)驗(yàn)，都可以讓用戶以便于理解、可視化的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)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(yīng)該不會(huì)擔(dān)心會(huì)不會(huì)“很快失敗”，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)讓企業(yè)在開(kāi)始時(shí)就考慮得更仔細(xì)，先進(jìn)行試驗(yàn)和分析，以便知道哪些工作起來(lái)效率最高，大大降低失敗的幾率。此外，雖然數(shù)據(jù)科學(xué)家的專(zhuān)業(yè)技能很重要，但是從運(yùn)營(yíng)層面和長(zhǎng)期發(fā)展來(lái)看，公司還是應(yīng)該首先利用現(xiàn)有的人才盡快獲得有價(jià)值的分析結(jié)果。
為充分利用物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的機(jī)遇，用戶需要不斷探索才能獲得深入的見(jiàn)解，由此才能夠針對(duì)數(shù)據(jù)分析與合作伙伴進(jìn)行協(xié)作和試驗(yàn)，將內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)整合在一起，對(duì)人類(lèi)(甚至動(dòng)物)的行為獲得簡(jiǎn)單直觀的理解。
未來(lái)就在腳下，那些已經(jīng)采用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和理解的企業(yè)必能將數(shù)據(jù)點(diǎn)石成金。因?yàn)閷?duì)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(wù)變得更好，甚至通過(guò)銷(xiāo)售分析結(jié)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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