該研究將物聯網定義為嵌入電子、軟件、傳感器和連接的物理對象或“實物”網絡，以使對象能夠收集和交換數據。該研究考察了智能定位、終端用戶數據準備、云計算、先進預測性分析以及數據流分析等關鍵相關技術。

　　“盡管物聯網還處于初期階段，但我們認為這是工業(yè)界的一個決定性話題，物聯網智能(IoT Intelligence)作為了解和利用物聯網數據的手段，同樣也將變得越來越重要，并將促進智能定位(location intelligence)、先進和預測分析( advanced and predictive analytics)、大數據(big data)等關鍵技術的發(fā)展。”Dresner Advisory Services的創(chuàng)始人兼首席研究員Howard Dresner說。

此研究的主要內容包括以下幾點：

　　☆ 53%的受訪者表示物聯網有點兒重要，只有不到15%的受訪者認為物聯網現在非常重要。

　　☆ 制造、咨詢、商業(yè)服務、分銷與物流是應用物聯網的前四大行業(yè)。

　　☆ 增加收益和提高競爭力是物聯網倡導者所追求的終極業(yè)務智能(BI)目標。

　　☆ 智能定位、數據流分析和認知BI是排名前三的最有價值的物聯網應用技術。

　　☆ 采用業(yè)務智能BI的程度越高，物聯網倡議取得成功的可能性就越大。

　　制造業(yè)首當其沖

　　從各個行業(yè)受訪者對物聯網重要性認知調研結果中可看到，2017年物聯網已應用于多種商業(yè)環(huán)境，IoT重新定義商業(yè)模式，在多個行業(yè)實現增加產量、流程自動化。總的來說，制造、咨詢、商業(yè)服務、分銷/物流和能源行業(yè)物聯網相關的報告數量最多，超過半數受訪者認為物聯網至少是有點重要的，可謂物聯網的領導者。在全球經濟整體低谷的時代，這幾個行業(yè)難以維持增長盈利模式，面臨巨大的競爭和挑戰(zhàn)，找出新的發(fā)展思路實現成功轉型迫在眉睫，而物聯網早期倡導者將增加收益和提高競爭力作為物聯網項目的目標，符合為這些行業(yè)快速提供收益和競爭力的需求，因此物聯網的一系列舉措在這些行業(yè)得到廣泛的資助和支持。這其中，制造業(yè)的受訪者認為物聯網“不重要”的比例最低，認為物聯網“重要”的比例超過一半，高居榜首。

　　制造業(yè)擁有大量設備，時刻產生巨大數據，通過傳感器收集數據、通過網絡通訊技術等將數據上傳至云端處理，將物理世界和信息世界融合，之前未連接的設備能夠進行通信和共享數據，實現真正的萬物互聯，已成為物聯網的主戰(zhàn)場。智能制造涵蓋了所有業(yè)務領域，模糊和改善了工廠運營、供應鏈、產品設計和需求管理之間的鴻溝，所以沒有哪個行業(yè)受IoT影響比制造業(yè)更大。

　　在制造業(yè)內，物聯網系統(tǒng)在生產過程和供應鏈中提高生產力的潛力是巨大的，涵蓋設備連接和管理、數據采集分析、先進和預測分析、業(yè)務和流程優(yōu)化。在設備連接和管理中，制造商可以使用完全連接的網絡實現設備和生產過程的可視性、可訪問性和主動控制。用這些設備采集的數據分析結果來管理關鍵績效指標(KPI)，以提高運營效率，優(yōu)化決策制定。使用先進和預測分析，制造商可預測問題并提供增值服務，甚至開拓全新的服務。

　　在物聯網實踐的過程中，離不開數據采集、分析、通訊網絡等各種新技術，需求推動著新技術快速發(fā)展。因此，技術領域認為物聯網非常重要的受訪者比重最高。奇怪的是，負責眾多不同移動資產的聯邦政府、州政府和地方政府將物聯網舉措列為非常重要或關鍵的可能性最小，65%受訪者認為物聯網對其毫不重要。但縱觀整體，到2017年，大多數行業(yè)的多數受訪者依舊認為聯網并不重要，將其置于業(yè)務智能和數據管理等緊迫的問題之后，物聯網的應用在未來一段時間內依然將保持很低的水平，直到有廣泛的應用成功案例出現。

　　圖1 行業(yè)的重要性

　　表1 行業(yè)的重要性統(tǒng)計

　　注：重要=非常重要+很重要+重要

　　物聯網還是項目級而非公司級熱點

　　從功能上看，業(yè)務智能能力中心(Business Intelligence Competency Centers)、研發(fā)(R&D)的受訪者認為IoT至少是“重要”的比例最高，這反映了物聯網是以項目為中心，而不是整個機構的興趣關注點。在市場/銷售(Marketing & Sales)方面，IoT關注銷售分析及指標，因此認為IoT最低程度“重要”的受訪者比例較高，排名第三。銷售分析的應用程序越來越依賴物聯網技術作為其核心應用程序平臺的基礎組件。戰(zhàn)略規(guī)劃部門對物聯網也表現出高于平均水平的興趣，認為物聯網不重要的比例最低，展現出物聯網數據及分析對于組織決策所起的重要作用。

　　但這些戰(zhàn)略規(guī)劃部門的受訪者中即使是物聯網的擁護者，也沒有人認為物聯網是至關重要(critical important)的，在一定程度上說明組織領導者對于物聯網的發(fā)展并不是百分百積極的態(tài)度。值得注意的是，對于企業(yè)的運營，只有約18%的受訪者認為物聯網“重要”，遠低于其他部門，排名墊底;高達57%的受訪者認為物聯網對其毫不重要。對比行業(yè)調研的結果，結論就十分有趣了：物聯網在制造業(yè)最有可能被應用，但是制造業(yè)的運營，物聯網卻并不重要。回歸運營的含義，運營是對運營過程的計劃、組織、實施和控制，對產品生產和服務密切相關的各項管理工作的總稱，也可以說是為對生產和提供公司主要的產品和服務的系統(tǒng)進行設計、運行、評價和改進的管理工作。運營的最終目的是使產品“活的更久”或者“活的更好”，一切能夠幫助產品進行推廣、促進用戶使用、提高用戶認知的手段都是運營需要的，而物聯網技術只是這些措施中的一種。在物聯網被工業(yè)屆尤其制造業(yè)炒得異常火爆的今天，清醒的告訴我們，物聯網對制造業(yè)不是萬能的，只是眾多手段之一而已。

　　圖2 部門重要性

　　表2 具體部分重要性

　　注：重要=非常重要+很重要+重要

　　哪些技術驅動著物聯網的發(fā)展

　　物聯網倡導者，也就是認為IoT至關重要(Critical)或非常重要(Very important)的受訪者，支持物聯網在廣泛的業(yè)務智能(BI)活動和過程中的應用。物聯網倡導者和所有受訪者興趣差距最大的領域毫不意外的出現在智能定位、數據流分析(streaming data analysis)和認知BI(cognitive BI)這些已經有成功應用案例的方向。有趣的是，物聯網倡導者在數據倉庫中看不到更高的IoT機會，不期望獲得與上述技術一樣的重大收益。無論是更廣泛的受訪者群體還是物聯網倡導者，都對BI的主要產品：報表和儀表盤給出了高度評價，置于首位，但是物聯網倡導者也并沒有對其表現出更為特別的興趣，倒是可視化和終端用戶自助服務(End-user self-service)備受先行者的青睞。

　　圖3 技術重要性：物聯網先行者與行業(yè)平均水平

　　物聯網先行者高度關注組織中所有的BI功能驅動因素。與所有受訪者相比，他們最大的興趣不同點在于供應鏈、制造這兩個雖然優(yōu)先級相對較低但是與物聯網高度相關的區(qū)域。物聯網倡導者將BICC作為緊隨其后的物聯網重要驅動因素。市場、戰(zhàn)略規(guī)劃、銷售也是企業(yè)BI和物聯網的強大催化劑。下圖所示BI的12個功能驅動因素，其應用水平越高，物聯網在區(qū)域個性化需求基礎上能提供差異化價值的可能性就越大。

　　圖4 BI驅動要素：物聯網先行者與行業(yè)平均水平

　　關于業(yè)務智能BI

　　將所有可量化的業(yè)務智能目標打分排序，如圖所示，物聯網倡導者的結果均高于整體樣本。物聯網倡導者見證了應用BI可優(yōu)化決策制定、提高運營效率、增強競爭優(yōu)勢、增加收益、完善客戶服務等，為物聯網成功實施奠定基礎。整體樣本和物聯網倡導者對優(yōu)化決策制定重視度最高，整體樣本對提高運營效率的重視程度次之，但物聯網倡導者將增加收益(growing revenue)和提高競爭優(yōu)勢(increasing competitive advantage)略高于運營收益，并將其作為驅動物聯網計劃成功的兩個主要目標加以宣傳推廣。相比眾多受訪者，物聯網倡導者在IoT中看到了更多的機會。

　　圖5 BI的目標：物聯網先行者與行業(yè)平均水平

　　BI技術與物聯網

　　BI技術包括先進預測分析、云BI、終端數據準備、智能定位、大數據等，下面對此報告中關于先進預測分析及職能定位技術作簡要介紹。

先進預測分析(Advanced and Predictive Analytics)

　　先進和預測分析包括統(tǒng)計、建模、機器學習和數據挖掘，分析事實，以預測未來或未知的事件。受訪者對先進和預測分析的廣泛特征表示出強烈興趣。其中最受歡迎的功能需求包括：回歸模型(regression models)、教科書統(tǒng)計函數(textbook statistical functions)和分層聚類(hierarchical clustering)。超過90%的受訪者回答說，這三點對于他們日常的使用分析至少是“有點重要”。地理空間分析(與地圖、人口、人口統(tǒng)計和其他Web生成的數據高度相關)、推薦引擎、貝葉斯方法和自動特征選擇是后續(xù)最需要的功能。

　　圖6 先進預測性分析的特點

智能定位

　　智能定位是業(yè)務智能的一種形式，主要分析應用的維度是位置或地理。 最典型的如，通過查看覆蓋在交互式地圖界面上的數據點來進行分析。物聯網倡導者對智能定位的興趣遠遠超過調查總人群。通過兩年的調查結果對比看，隨著時間推移，整體評價沒太大變化。74%的物聯網倡導者表示智能定位是“至關重要”或“非常重要”的，幾乎與去年相同，我們并不感到驚訝，因為位置往往是物聯網數據分析的關鍵應用，只有26%的整體樣本在2017年認為其“至關重要”或“非常重要”。基于物聯網的智能定位最有前景的應用案例是在高度規(guī)范的制造業(yè)(highly regulated manufacturing industries)，簡化可追蹤性和供應鏈執(zhí)行工作流(streamline traceability and supply chain compliance workflows)上的潛力。預計2018年，ERP和供應鏈管理(SCM)軟件供應商利用物聯網智能定位，在全球范圍簡化可追溯性(streamline traceability)和供應鏈合規(guī)性(supply chain compliance)，推出新的應用程序。

　　圖7 智能定位的重要性：物聯網先行者與行業(yè)平均水平

　　此報告對于2017年物聯網行業(yè)的發(fā)展做出了客觀判斷，對客戶及物聯網技術供應服務商提供了豐富且有價值的信息。2017年，物聯網繼續(xù)對制造業(yè)起著越來越重要的作用，物聯網先進技術蓬勃發(fā)展。客戶可根據市場研究結果了解同行是如何利用、如何投資業(yè)務智能及其相關技術的。比較當前的供應商表現和行業(yè)規(guī)范、識別和選擇新的供應商。

本文轉自公眾號：知識自動化