物联网生态系统产生的数据将始终处于危险之中，随着组织中连接设备数量的增加，公司越来越难以应对安全威胁。

此外，每个连接的设备将创建自己的数据类型。通过传统分析从中获取价值本身就是一项挑战，因为市场上的大多数工具都是为处理结构化数据或分析由专有语义层覆盖的数据而设计的。

虽然在数据之上实现语义非常重要，但它有可能产生数据混乱。组织内的每个团队都会对相同数据有不同的业务解释，迫使分析师花费更多时间来协调来自不同工具的结果，而不是从他们那里获得洞察力数据。

此外，存储由物联网设备生成的大量数据需要灵活且可扩展的云对象存储。虽然对象存储是一个引人注目的解决方案，因为它的成本最低，但它并不是BI工具可以轻松连接的东西。结果，许多公司没有正确利用这些数据。希望释放物联网数据价值的公司需要采取整体方法，以应对物联网带来整个业务的机遇，作为从根本上依赖于分析的转型的一部分。

无论行业的性质如何，要充分释放物联网数据的价值，公司需要围绕以下要素开展业务：

利用和捕获正确的数据

为您的使用场景生成和捕获正确的数据是创建成功的物联网生态系统的第一步。根据使用案例，需要管理数据并将其与其他有意义的数据（如客户，产品或销售数据以及环境数据）相结合。处理这些数据来获得有价值的见解只能通过各种分析方法实现，从基本统计到机器学习等复杂技术。

使数据消耗殆尽

温度数据，湿度数据，心率以及物流和跟踪数据只是许多类型的物联网数据中的一小部分，这些数据通常保存在云对象存储中。

各个领域的数据驱动型公司正在分析数据，寻找有关如何提高产品质量，提高服务质量，减少生产停机时间，增加销售额等方面的见解。但要实现这一目标，第一步是将有用的数据交给分析师和BI消费者。而目前，物联网数据由于其数量，种类和生成速度而不易消耗。无论是用于消费者跟踪，噪音水平还是销售分析的数据集，在分析师开始处理数据之前，只需要数周或数月的时间来获取数据。

使用物联网数据的组织可以通过在最佳时间获取正确的数据来实现无限量的创新目标。然而，建立一个适当的数据湖，将数据摄入其中，策划并保护它以确保它落在右手上的过程是一个复杂而缓慢的过程。目前市场上的许多BI和数据科学工具提供了轻松分析数据的方法，但为了提供真正的自助服务体验，组织必须通过策划数据并对其进行正确编目以便消费者可以轻松访问数据。

从物联网设备生成的数据仅在实际得到分析时才有价值。公司可以通过构建数据管道使物联网数据成为更好的资产，从而使数据更易于使用并更易于在分析中使用。

通过嵌入现有操作提供价值

虽然数据的质量和从中获得的见解是非常有价值的资产，但最重要的做法之一是将物联网数据集成到现有的工作流程和流程中，例如物流和运输公司的运营管理系统，将洞察力嵌入到现有的维护调度系统中防止运营停机，或者酒店和娱乐公司将客户行为物联网数据嵌入销售和营销运营系统，以增强消费者和访客体验。

组织需要深入研究当前架构中包含的所有内容，并定义将现有技术与新实施的物联网设备集成的方法。这种数据混合的结果可以带来优化的潜在客户生成流程，增强的定价和用户体验，更高的机器效率以及更少的生产操作停机时间。

物联商城认为，能够对当前数据做出迅速的业务决策是在竞争市场中取得成功的关键。数据即服务提供了一种自助服务模型，使数据使用者能够使用他们喜欢的工具来探索，组织，描述和分析数据，无论其位置，大小或结构如何，而数据工程师可以花时间确保完整性，安全性和治理，而不会导致数据消费过程的任何延迟。