您当前的位置：首页 > 无限物联

物联网和数据驱动的企业：如何充分利用数据洪流

2017-03-20 07:43:52

141O5SW503P-141K

在现如今这样1个物联网(IoT)的世界，从供热系统到生产控制系统再到射频辨认(RFID)标签，1切都在搜集数据信息。

这样的数据搜集既有好处也有坏处。好处在于，由于这些数据信息被锁定，使得您企业可以更好的提高工作效力，更智能化地工作，并寻觅新的营收和资源来源。坏处则在于，很少有企业是真正为大量数据洪水做好了充分的准备的。

为了帮助您的企业更好的处理数据并设计出最好的数据管理策略，我们寻求了大量业界专家的意见和建议：其中包括了来自通用电气和英特尔的物联网领域的专家，这些企业已全脸部署了物联网;同时还有1些专门负责帮助企业用户应对物联网大数据相干问题的企业的专家。

在本文中，提供了对这1问题的深入研究和相应可能的解决方案。

问题1览

在我们听取相干专业人士的建议之前，让我们先扼要地对该问题的状态进行1下1览。主要负责销售大数据分析平台的Datameer公司表示说，到2019年，将会有350亿台装备连接到互联网。总计将有40000艾字节的数据通过各种互联装备的传感器生成。

我们所探讨的是甚么样的数据类型呢?其多是任何类型的数据。例如，制造企业使用传感器来检查他们的装备和仪器，以确保1切生产工序的顺利运行，并完善制造工艺流程。而零售商们则可使用数据来更好地跟踪销售，并将销售信息与供应链联系起来。而平常装备也将搜集数据信息。

因此，1项由埃森哲和通用电气联合进行的调研发现大数据现在已成为企业最为关注的问题也就不足为奇了。在受访的高管中，有88%的高管均表示说，大数据项目是其所在企业当前3大重点项目之1，而82%的受访者表示，他们将在未来3年内建立或增加其现有的大数据平台或他们的数据分析能力。

来自通用电气的长时间观点

从各方面来看，GE都可以说是物联网和大数据利用的先驱之1，不管其在自己企业内部对该技术的部署采取还是为其企业用户提供充分利用物联网数据优势的服务方面。GE的业务范围涵盖了诸多领域，从航空业到能源管理、医疗保健、石油和天然气、交通运输等等，工厂遍及世界各地。所以该公司不能不在大多数其他公司之前面对物联网数据洪水。根据该公司的经验，其为物联网和数据销售产品和服务，特别是在通用电气的智能平台事业部。

通用电气智能平台软件部门的首席软件架构师Rich Carpenter表示说，对大多数公司来讲，他们在利用物联网的数据方面所面临的第1个挑战是数据的搜集，这是1个比您想象的要艰巨很多的任务。

他说：“我们在自己的业务中面临着很多这方面的问题，我们有400家全球性的工厂，和海量未与网络连接的装备，由于大量的装备是在互联网流行之前就已被安装的。”

他说，通用电气将其装备分为3类：完全无连接的装备;能够连接，但需要1些工作来完成连接的装备;已连接或可以很容易地连接的装备。然后，GE针对每种类型的装备分别实行了不同的数据搜集策略。

但是，仅仅搜集来自物联网装备的数据是不够的。物联网数据可以有许多不同的格式，其可能互不兼容或没法与数据分析软件兼容。

在其工业生产中，通用电气安装了数据收集装备，其称之为现场探员(field agent)，具有安全、身份验证的连接到数据存储的公共或私有云。装备不但能安全地发送数据，而且还可以决定搜集甚么数据，使用甚么协议来搜集它们，和如何存储数据。

1旦数据被搜集，企业需要理解这些数据的意义，并发掘有用的信息。这是非常困难的。而更具挑战性的是要充分利用这些数据信息，然后用它来改进企业的工作方式，比如使得1个制造工厂的生产变的更有效。

Carpenter 正告说，许多公司都停留在了这个阶段。他就企业如何解决这个问题提出了相干建议。

“1些公司通过挑选1处制造工厂开始，并尝试将其进1步在全企业范围内推行之前，进行该试点工厂的数据收集和分析。但他们可以永久地解决所有的问题，即便是在1处试点工厂。我们已了解到，1套更明确的解决方案是见效的。先在该试点工厂实现70%的部署，然后将其范围化扩大到全部企业。这可以为您企业更快的带来更大的价值。”

Carpenter还表示说，几近所有类型的企业终究将不能不斟酌采取物联网数据，并成为数据驱动型企业。

他说：“这其实不仅仅是针对那些制造企业或已知道需要进入物联网的公司。所有的企业都将需要物联网数据，不管是对其资产的管理保护，企业资源管理，供应链，或是帮助员工更有效地工作。”

来自英特尔建议：首先关注您企业的业务目标

英特尔数据中心团体大数据分析战略总监Vin Sharma同意 Carpenter的几近任何1家企业总有1天都会需要利用物联网的数据的观点。

“农业，制造业，医疗保健业都有明显的利用物联网数据的欲望和需求。”他说。 “但我们所的期望是，每家企业都希望能够利用所有他们所能够取得的数据，而这意味着物联网的数据。我极力想象1个不需要这类数据信息的行业，但实在很难想象。例如，零售业的企业可以通过监测库存商品的RFID标签来取得很多价值。终究，许多公司的目标将是取得对其客户的360度的视角，不管是对医疗行业的患者，农业产业的农民，或是零售行业的消费者。“

Sharma说，或许企业利用物联网数据最大的毛病是与技术无关，而是1切都牵扯到对其业务目标的理解。

“1个常见的问题是，企业在开始之前对他们要解决的分析问题和他们的业务目标，并没有1个非常明确的定义。”他说。“这方面存在1定的含糊不清，并转化成了长时间部署的拖延。但1旦企业对他们想要完成的目标有了1个非常清晰的想法，事情常常会很快达成。”

Sharma罗列了服装行业着手部署任何物联网项目之前，作为明肯定义业务问题的重要性的1个例子。

“比方说，让我们来看看我的商店的库存的准确性是不是如我所希望的那样。”他说。 “这迫使我需要积存服装产品，这会造成浪费，下降了我的利润。而这类状态也一样延续到了供应链。所以，我知道提高我的店内库存的准确性，将提高我的收益率。这给了我关于我所想要解决的问题的1个非常明确的定义。“

明确了这个目标，企业可以设计1个系统，以取得关于其库存的存储货物的更多的细粒度和准确的数据，例如通过使用射频辨认传感器阵列。

他说，第2个大问题是企业的物联网项目所涵盖的范围——通常，他们的范围会过大而变得笨拙，很难部署和管理。

“我们看到很多企业通过计划1个非常具体的措施范围使得概念验证获得了成功，然后实现了1个小范围的试点。在此以后，他们可以跨全部企业范围在横向和纵向水平范围化缩放他们的业务。“

他回到关于服装需要得到更准确的库存盘点的例子。他建议在1个单1的存储仓库进行库存盘点试点，以解决所有问题。以后，可以扩大到所有的300处商店仓库，然后添加其他类型的数据搜集到项目部署。

使用基于云的Hadoop平台

即便企业对他们想解决的业务问题有了明确的定义。但除非他们具有分析平台来进行数据处理，否则他们是没法使用物联网数据的。愈来愈多的开源Apache Hadoop被视为首选的平台。缘由在于：其提供了散布式存储，并通过使用由低本钱的商品硬件构建的计算机集群来处理非常大的数据集。

但是Hadoop其实不容易部署，而且是超越了许多企业技术专家的专长。另外，很多企业可能其实不愿意部署大量物联网数据可能需要的平台。因此，许多提供基于云的、端到真个Hadoop平台，专为处理大数据，包括物联网数据的服务企业如雨后春笋般出现。这样1来，企业可以专注于数据分析，而不是关于建设、部署和管理1个完全的平台的争吵。

Datameer公司便是提供这类平台的供应商之1。Datameer公司于2009年首先建立了自己的平台，该公司技术产品营销和推行高级主管安德鲁·布鲁斯特正告说，企业千万不要堕入了当前物联网过度的炒作。

“目前，物联网正处在其炒作的黄金周期，所以听起来仿佛企业所面临的数据问题是全新的。但在其核心，其其实不是的。我们现在1般讲的是流媒体的数据和分析。主要的区分是，我们现在可以从更大量的数据源搜集数据，并且我们搜集这些数据的频率也更快。”

他说，物联网数据的最大问题之1是：其是来自使用许多不同的协议和数据标准的许多不同装备的，而且这些协议和数据标准不1定是彼此相容的。在1些情况下，数据是高度结构化，而在其他情况下，却不是。

“我可以给人们的最大建议是寻觅能够让您在所有的物联网数据上创建1个抽象层的技术和工具。这样，当您得到了很多不同类型的数据时，您依然可以对其进行处理，由于该平台将能够处理新的标准。同时您还需要寻觅1款将能够从尽量多的将不同来源的数据进行集成整合的产品。”

布鲁斯特还表示，企业雇佣具有适合分析技能的适合的员工也是非常重要的。他也承认，现如今的数据科学家都供不应求，但他认为没有必要只是雇用有该职位头衔的人。

“虽然围绕着数据科学家这1概念还有太多的神秘感，但是您不应当仅仅由于市场对这1职位的炒作很利害，就认为您企业也需要雇佣1个具有这方面技能的人。”他说。“如果您企业有具有很好技术的员工在数据仓库和IT 部门工作，您可以为他们提供专业知识培训，以便他们能够胜任该工作。您不但可以取得适合的资源，而且还可以为您的企业的相干员工提供相应的机会。”

Altiscale公司还提供了1款基于云的Hadoop平台。该公司的首席运营官Mike Maciag认为，借助物联网的数据的工作与以往借助大数据工作的方式有着显著的不同。

“在很多情况下，物联网数据是许多小的数据不断积累起来的数据的集合。”他说。 “不断有恒定的数据流聚集成数百TB然后再聚集成艾字节。另外，其通常时非结构化的数据，因此其在变得有用之前可能需要大量的操作处理。而独特的是，许多数据都是在云计算中生成的，并通过云到达您的企业。”

他说，这在某种程度上，改变了企业斟酌数据的方式。在过去，他说，企业需要提取数据，转换数据，然后将其加载到数据库中。随着物联网的发展，“这类情况已改变，企业可以提取数据，加载数据，然后转换数据。”

正由于如此，他建议，“企业务必要确保存储所有能够取得的数据，不要将其扔掉，即便您还不知道该如何处置。其可能会在某1天当您的公司想出了新的战略和业务经营模式时成为非常宝贵的资源。”

而鉴于企业不断摸索和构成新的战略和新的经营方式，这也就是为何企业需要现在就开始制定1套物联网大数据战略，或改进他们已有的物联网大数据战略的缘由所在了。正如通用电气的Carpenter所说的那样，“这是关乎到市场竞争的问题。您企业需要运行基于真实业务的数据，而不是您所想象的东西。而您企业的竞争对手正在这样做。如果您企业不这样做的话，您会被市场淘汰。”

TAG：