“物聯網”巧用大數據

物聯網究竟是什么？就其本質而言，物聯網是一個廣泛的生態(tài)系統，涵蓋連接到互聯網的眾多普通物品，這些物品能夠自報身份，并將數據傳送給同一網絡上的其他物品。 
　　物聯網的基本架構包括一項跟蹤技術，比如RFID或條形碼、傳感器、嵌入式軟件和無線互聯網連接?！皯鹌鞴?jié)點”貼在卡車和藥瓶等物品上，以獨特的方式向互聯網自報身份。通過把幾乎各種類型的產品或設備（車輛、施工設備、煤氣表及電表、家用電器和自動售貨機等）接入Web，物聯網就可以允許捕獲關于這些物品的信息，因而形成了一個“智能物品”網絡，這些智能物品可以積極參與到各種業(yè)務流程中。 
　　無處不在的網絡連接、低成本傳感器，以及讓幾乎任何東西都可以連接到互聯網的微電子學技術，它們共同推動物聯網革命向前發(fā)展。業(yè)內曾經膚淺地認為物聯網不會成功。可現在的案例表明，物聯網大有希望改變商業(yè)，而早期涉足該領域的企業(yè)似乎找到了方向。 
　　但如果企業(yè)正在研究物聯網的商業(yè)戰(zhàn)略，那就要小心了：前方面臨許多技術和管理上的挑戰(zhàn)。本文介紹了物聯網方面的機會、障礙以及所需的新技能——想充分利用海量數據，勢必需要新技能。 
　　商機多多 
　　物聯網有望讓物品之間互聯互通，并收集大量數據，這勢必給企業(yè)帶來顯著的經濟效益，有些企業(yè)已準備最大限度地利用來自聯網物理系統的源源不斷的實時數據。對它們而言，物聯網帶來了實打實的好處。 
　　技術咨詢公司Mindtree的首席研究員Ronak Sutaria說：“物聯網技術允許實時而準確的數據感知，并以無線方式將這些數據傳送給連接到互聯網的Web應用程序和服務器。這使得我們可以更精確、更準確地監(jiān)控物理系統?！?nbsp;
　　Sutaria表示，物聯網相關技術已經應用于眾多行業(yè)。比如說，農業(yè)公司在實時監(jiān)測農作物，以提高農產品質量，并節(jié)約耕種所需的資源，包括農藥、化肥和水。公用事業(yè)公司已部署了智能儀表，監(jiān)測能源、煤氣和水的消耗量。許多市政部門則啟動了“智慧城市”項目，幫助緩解交通擁堵、改善廢物管理、監(jiān)測來自手機信號塔的能量輻射以及控制路燈。 
　　一些較為成功的、有借鑒意義的項目來自醫(yī)療保健行業(yè)。大河醫(yī)療中心（Great River Medical Center）是一家醫(yī)療機構，它使用微軟的Windows Embedded（為用于嵌入式系統而設計的一款操作系統），把其許多醫(yī)療設備連接成了一個網絡。 
　　大河醫(yī)療中心的醫(yī)藥服務主任Darwin Cooley表示，“這個部署項目覆蓋了我們的整個醫(yī)藥管理運營，從手術室監(jiān)控受管制藥品的麻醉藥工作站，到護士站跟蹤和分配藥物的自動安全柜，再到藥房記錄藥物量的庫存管理旋轉式傳送帶（需要補給藥品時，會自動添購）?！边@些設備統統連接到一臺運行Windows Server以及SQL Server數據庫的中央服務器。 
　　Cooley表示，每種藥物都編有條形碼，采用單劑包裝，那樣這家醫(yī)療中心就能跟蹤和控制整個環(huán)節(jié)的每一步。 
　　“我們的行政管理部門和董事會提出的一大要求就是，提高成本效益。而自動配藥不僅提高了效率，還大大降低了人力成本?！?Cooley說倒。 
　　該技術讓大河醫(yī)療中心把藥物送到病人手里的時間縮短了67%，由原來平均90分鐘縮短至30分鐘。此外，這項技術還讓藥房每年減少了30萬美元的費用，并一次性省下了40萬美元的庫存費用。 
　　將正確的藥物更迅速地發(fā)給病人，這不僅改善了病人治療效果，還降低了重新收治率。 
　　困難重重 
　　“要是不克服重重障礙，企業(yè)別指望得益于物聯網。對于要接入網絡的每一個物體，至少需要清點、貼條形碼以及交叉核對。”Cooley表示，對大河醫(yī)療中心而言，牽涉上千種藥物的這個過程歷時數月才完成。 
　　顯然，部署物聯網會帶來一系列技術和程序上的挑戰(zhàn)，企業(yè)只有克服這些挑戰(zhàn)，才能得益于互聯物理網絡。此外，物聯網還牽涉IT架構方面的多個技術部分，所以還需要來自企業(yè)各部門或者來自企業(yè)外部的專業(yè)知識。埃森哲技術實驗室負責人Mike Redding表示：“物聯網本身不是一項技術。你也買不到現成的物聯網。” 
　　他還表示，網絡服務和應用程序的性能也是部署物聯網時要關注的一個問題。比如說，如果一個簡單的傳感和監(jiān)測應用程序用于裝有100個傳感器的地方，收集遙測數據，那么每年生成的原始數據總量可能會超過4PB。 
　　一些在考慮部署物聯網的企業(yè)面臨最大的障礙是，不知道怎么處理收集上來的海量信息。Redding說：“社交媒體、傳感器和嵌入式設備增強了之前未曾涉足的領域收集數據的能力。由于許多工具挖掘無數新的非結構化數據源，問題不再是缺少足夠的數據，而是確保沒有錯過真正需要的數據?！?nbsp;
　　另一個挑戰(zhàn)是，獲得必要的分析技能以處理海量數據。埃森哲的研究表明，物色一流的分析人才來管理海量數據，這在今后幾年會很困難。該公司開展了為期一年的研究項目，結果表明，到2015年，預計美國市場有望為分析專家創(chuàng)造近3.9萬個新崗位，但在那些崗位當中，只有23%能找到合格的求職者。 
　　就物聯網而言，基本的數據分析技能不頂用，企業(yè)將需要既懂得數據分析，又能深入了解這些新數據對其所在行業(yè)有什么價值的這類人。 
　　Sutaria說：“應用物聯網解決方案的企業(yè)需要考察幾個關鍵要素，其中之一就是形成基于數據進行決策的文化。物聯網實際上從現實世界提取源源不斷的準確數據。如何把這些數據轉換成信息，然后轉換成知識，最后轉換成智慧，這就需要企業(yè)擁有傳統的分析技能。” 
　　比如在農業(yè)領域，科學家必須了解在各種天氣條件下農作物需要灌溉多少水。物聯網可以自動提供定期收集的準確數據，這些數據關于天氣、農場和農作物的每項生長條件。但是一旦收集了數據，就要根據這些數據采取措施，而這有賴于熟悉某個特定領域的科學家。 
　　除此之外，采用物聯網技術面臨的其他常見障礙包括，傳感器、分析功能及需要投入資金。Redding表示，“知識就是力量。充分利用物聯網的企業(yè)有望獲得難以置信的競爭優(yōu)勢?！?/span>