物聯網生態系統產生的數據將始終處于危險之中，隨著組織中連接設備數量的增加，公司越來越難以應對安全威脅。

此外，每個連接的設備將創建自己的數據類型。通過傳統分析從中獲取價值本身就是一項挑戰，因為市場上的大多數工具都是為處理結構化數據或分析由專有語義層覆蓋的數據而設計的。

雖然在數據之上實現語義非常重要，但它有可能產生數據混亂。組織內的每個團隊都會對相同數據有不同的業務解釋，迫使分析師花費更多時間來協調來自不同工具的結果，而不是從他們那里獲得洞察力數據。

此外，存儲由物聯網設備生成的大量數據需要靈活且可擴展的云對象存儲。雖然對象存儲是一個引人注目的解決方案，因為它的成本最低，但它并不是BI工具可以輕松連接的東西。結果，許多公司沒有正確利用這些數據。希望釋放物聯網數據價值的公司需要采取整體方法，以應對物聯網帶來整個業務的機遇，作為從根本上依賴于分析的轉型的一部分。

無論行業的性質如何，要充分釋放物聯網數據的價值，公司需要圍繞以下要素開展業務：

利用和捕獲正確的數據

為您的使用場景生成和捕獲正確的數據是創建成功的物聯網生態系統的第一步。根據使用案例，需要管理數據并將其與其他有意義的數據（如客戶，產品或銷售數據以及環境數據）相結合。處理這些數據來獲得有價值的見解只能通過各種分析方法實現，從基本統計到機器學習等復雜技術。

使數據消耗殆盡

溫度數據，濕度數據，心率以及物流和跟蹤數據只是許多類型的物聯網數據中的一小部分，這些數據通常保存在云對象存儲中。

各個領域的數據驅動型公司正在分析數據，尋找有關如何提高產品質量，提高服務質量，減少生產停機時間，增加銷售額等方面的見解。但要實現這一目標，第一步是將有用的數據交給分析師和BI消費者。而目前，物聯網數據由于其數量，種類和生成速度而不易消耗。無論是用于消費者跟蹤，噪音水平還是銷售分析的數據集，在分析師開始處理數據之前，只需要數周或數月的時間來獲取數據。

使用物聯網數據的組織可以通過在最佳時間獲取正確的數據來實現無限量的創新目標。然而，建立一個適當的數據湖，將數據攝入其中，策劃并保護它以確保它落在右手上的過程是一個復雜而緩慢的過程。目前市場上的許多BI和數據科學工具提供了輕松分析數據的方法，但為了提供真正的自助服務體驗，組織必須通過策劃數據并對其進行正確編目以便消費者可以輕松訪問數據。

從物聯網設備生成的數據僅在實際得到分析時才有價值。公司可以通過構建數據管道使物聯網數據成為更好的資產，從而使數據更易于使用并更易于在分析中使用。

通過嵌入現有操作提供價值

雖然數據的質量和從中獲得的見解是非常有價值的資產，但最重要的做法之一是將物聯網數據集成到現有的工作流程和流程中，例如物流和運輸公司的運營管理系統，將洞察力嵌入到現有的維護調度系統中防止運營停機，或者酒店和娛樂公司將客戶行為物聯網數據嵌入銷售和營銷運營系統，以增強消費者和訪客體驗。

組織需要深入研究當前架構中包含的所有內容，并定義將現有技術與新實施的物聯網設備集成的方法。這種數據混合的結果可以帶來優化的潛在客戶生成流程，增強的定價和用戶體驗，更高的機器效率以及更少的生產操作停機時間。

物聯商城認為，能夠對當前數據做出迅速的業務決策是在競爭市場中取得成功的關鍵。數據即服務提供了一種自助服務模型，使數據使用者能夠使用他們喜歡的工具來探索，組織，描述和分析數據，無論其位置，大小或結構如何，而數據工程師可以花時間確保完整性，安全性和治理，而不會導致數據消費過程的任何延遲。