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為物聯(lián)網(wǎng)革命奠定基礎(chǔ):企業(yè)如何在為時已晚之前完善數(shù)據(jù)策略

2019-09-04 08:41 物聯(lián)之家網(wǎng)

導(dǎo)讀:為了為即將到來的物聯(lián)網(wǎng)革命做好準(zhǔn)備,從IT到營銷,跨組織的執(zhí)行團隊必須完善他們當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析流程。以下是企業(yè)如何更好地了解其數(shù)據(jù)策略,并盡可能充分利用這些數(shù)據(jù)的幾個觀點。

圖片來源:https://pixabay.com/images/id-3692648/

編譯:iothome

物聯(lián)網(wǎng)正迅速成為“萬物互聯(lián)”。 Gartner預(yù)計到2020年將有200億個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。這些下一代設(shè)備將開始進入商業(yè)世界,并期望為更智能的業(yè)務(wù)流程提供全面支持。

然而,障礙在于目前還沒有物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的通用標(biāo)準(zhǔn),來讓決策者了解如何利用這些復(fù)雜設(shè)備(以及它們創(chuàng)建的數(shù)據(jù))來解決其獨特的挑戰(zhàn)。此外,許多公司仍然在最基礎(chǔ)的層面上努力進行數(shù)據(jù)分析。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)流,如果沒有堅實的分析基礎(chǔ),這將會給組織帶來沉重的挫敗感。

為了為即將到來的物聯(lián)網(wǎng)革命做好準(zhǔn)備,從IT到營銷,跨組織的執(zhí)行團隊必須完善他們當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析流程。以下是企業(yè)如何更好地了解其數(shù)據(jù)策略,并盡可能充分利用這些數(shù)據(jù)的幾個觀點。

從整體上看待數(shù)據(jù),以獲取更明智的見解

物聯(lián)網(wǎng)時代最大的贏家將是那些能夠采取數(shù)據(jù)驅(qū)動行動的企業(yè)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人現(xiàn)在必須打好基礎(chǔ),實施技術(shù),從他們已經(jīng)掌握的大量數(shù)據(jù)中收集、關(guān)聯(lián)和獲得可操作的見解。(來源物聯(lián)之家)如果組織今天不把這作為重中之重,那么當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)成為他們IT生態(tài)系統(tǒng)的一部分時,肯定會帶來挫敗感。

入門的關(guān)鍵是部署整體解決方案,這些解決方案不僅要可視化數(shù)據(jù),而且還要真正分析趨勢并收集具體的后續(xù)步驟。通過深入研究從客戶數(shù)據(jù)(包括行為和上下文信息)到業(yè)務(wù)績效的所有一切,執(zhí)行團隊可以提取能夠完全改變業(yè)務(wù)運營方式的智能洞察力。

在整個過程中保持?jǐn)?shù)據(jù)安全

當(dāng)今最大的業(yè)務(wù)問題之一是網(wǎng)絡(luò)安全。在探索數(shù)據(jù)策略時,不討論保護所有數(shù)據(jù)的安全是不明智的。無論是處理內(nèi)部或外部數(shù)據(jù),企業(yè)都必須通過包含安全技術(shù)的系統(tǒng)過濾所有內(nèi)容,從開發(fā)安全網(wǎng)絡(luò),到維護漏洞管理程序,再到實施強有力的訪問控制措施,等等。

構(gòu)建可隨業(yè)務(wù)發(fā)展的數(shù)據(jù)策略

商業(yè)和技術(shù)領(lǐng)域只會繼續(xù)發(fā)展和進步,只需看看當(dāng)前進入市場的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能解決方案的浪潮就可略知一二。為了跟上這些轉(zhuǎn)變,企業(yè)需要開發(fā)一種靈活的數(shù)據(jù)策略,以能夠從容應(yīng)對——這樣他們就不會在這個過程中被淘汰。

通過在一個集中管理的視圖中使用承載客戶端和服務(wù)器端信息的解決方案,企業(yè)負(fù)責(zé)人將能夠訪問他們需要的關(guān)鍵信息,從而不斷提高性能。(來自物聯(lián)之家網(wǎng))除此之外,一個完整的數(shù)據(jù)系統(tǒng)將使整個組織能夠根據(jù)其不斷發(fā)展的需求和目標(biāo)進行漸進式更改。

物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新無疑將為企業(yè)創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)資源。在連網(wǎng)設(shè)備完全接管之前,企業(yè)負(fù)責(zé)人必須優(yōu)先為數(shù)據(jù)分析奠定堅實的基礎(chǔ)。

參考:sidebigdata