行业动态
技术的不断推广,数据集成问题成为物联网采用面临的最大障碍之一。解决这一挑战可能需要技术领导者重新思考和改造他们的传统IT基础架构。
物联网(IoT)正迅速成为现代企业的技术必需品。意识到这一点,企业正加紧努力实施和扩展物联网网络。然而,尽管企业越来越多地投资于物联网计划,但它们也面临着与采用该技术相关的多重挑战。物联网采用的最重要问题包括对高容量通信网络的需求、使用大量智能设备的安全影响以及物联网中的数据集成问题。等技术的出现有可能解决高带宽通信需求的问题,这将实现物联网网络上的大容量数据传输。同样,区块链等技术的使用可能有助于确保物联网网络的安全。然而,物联网数据集成需求带来的挑战目前尚未得到明确的解决方案。
自从物联网出现以来,它的主要吸引力之一就是能够提供远程控制和对企业业务流程的可见性。物联网还被视为有助于各种业务单元和流程的端到端集成,这可以改善这些实体之间的协调,从而提高业务绩效。然而,商业和技术领导者越来越强调这样一个事实,即物联网的真正价值在于其生成的数据。为了将数据用于任何实际目的,对不同来源的数据进行整理非常重要。众所周知,在物联网中整理数据或数据集成可能比早期的大数据分析更具挑战性。
你可能会问,为什么要整理或集成物联网数据?简单来说,数据集成对于企业和企业的主要决策者来说非常有必要,这样做可以全面了解整个组织及其环境中正在发生的事情。企业的不同部分——通过物联网传感器和其他数据采集设备——以不同的形式、前所未有的规模不断收集业务方面的宝贵数据。这些数据可以用于决策制定,进而推动日常运营。简而言之,收集的数据可以用来使企业更好地响应紧急情况。此外,通过将传感设备网络收集的所有信息汇集成一个单一的信息体,可以使企业能够对整个组织及其在既定长期目标方面的表现有一个大致的了解。拥有这样的洞察力可以让商业领袖更准确、更有效地制定业务战略。这种分析也有助于设定更现实的长期目标,并有助于主动解决迫在眉睫的问题。集成物联网数据也有助于追溯活动,如报告和审计。
物联网数据集成的效用主要来源于所收集到的海量数据、数据的多样性以及收集数据的精确度。然而,不断增加的连网设备数量,使得企业很难跟踪从不同方向流入的所有数据。
此外,从端点收集的所有数据也会带来大量的杂质、重复信息和其他类型问题,使数据难以使用。因此,在将所有数据编译到单个存储库(如数据仓库)中之前,清理数据并使其可用是至关重要的。这增加了对执行数据清理和结构化的专门工具、流程和人员的投资需要。
此外,物联网设备供应商的多样性及其产品与其他供应商的潜在不兼容性也令人担忧。由于需要大量和多种终端设备来完成物联网网络,因此企业最终会使用不同供应商生产的设备,从而导致不兼容和安全问题。因此,将不同设备收集的数据标准化也成为一个挑战。由于不同传感器设备可以进行不同的校准,因此不同传感器(厂商)收集的结果准确性会有所不同。这可能会损害数据分析的可靠性。
为了克服物联网中数据集成的这些和其他挑战,企业必须主动识别它们及其影响。然后,他们应该通过使用多种方法来设计解决方案,即通过正确的策略、实践和技术。
通过结合新的策略、实践和工具,企业可以解决物联网中的数据集成问题。他们应该设计一个可扩展的物联网集成系统,并将其嵌入到他们的物联网采用计划中。以下是企业克服物联网数据集成挑战的几种方法:
如前所述,企业应该在开始物联网之旅之前,为物联网数据集成制定策略。为此,他们必须了解其物联网项目的范围、影响、预期的挑战和机遇以及潜在的解决方案。在早期阶段预测挑战并为数据集成挑战做好准备,将防止数据孤岛的产生,这些数据孤岛可能会导致数字在未来错失机会。为物联网项目设定目标和一致的策略将使企业能够将数据集成纳入核心物联网架构中。数据集成策略有助于制定一致的步骤,例如制定通信要求,即物联网网络不同设备和组件之间所需的通信模式。它还有助于确定物联网环境中不同部分对边缘计算的需求。这可以确保中央数据仓库不会被不必要的、几乎没有或根本没有战略效用的数据所淹没。
物联网网络主要由需要相互通信的智能设备组成。使用应用程序(API)是实现设备到设备通信以及整个网络和数据集成的最简单但最有效的解决方案。当数据从边缘传输到数据中心时,使用应用编程接口和其他广泛兼容的中间件有助于识别数据质量中的任何差异。企业应将API作为物联网数据集成的主要工具。
企业可以使用云平台,将整个网络的操作统一到一个平台上。有许多平台即服务(PaaS)供应商为大规模物联网实施提供解决方案。企业也可以从集成平台的新兴服务细分市场中获益,这是一种专门从事大规模集成的服务。寻求利用物联网数据的企业不应忽视数据集成在物联网中的重要性。这是因为,尽管物联网技术提供的自动化、可见性和控制无疑可以在短期内改善业务运营,但真正获得竞争优势意味着要利用物联网产生的数据集来创造真正的影响力。
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