物聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā) (IoT)正在改變我們的生活、工作和與周圍世界的互動方式。對于制造業(yè)和工業(yè)企業(yè)而言，物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)實現(xiàn)了創(chuàng)新的新解決方案以改善運營，從引入智能設備到基于條件的預測性維護再到智能物流。組織現(xiàn)在正在從試驗和試點解決方案轉向大規(guī)模部署物聯(lián)網(wǎng)。根據(jù) Beecham Research 最近的一份報告，近一半的組織擁有超過 500 臺設備的物聯(lián)網(wǎng)部署，超過 50% 的企業(yè)計劃在三年內將其最大部署的規(guī)模至少擴大 20%。

數(shù)據(jù)管理對于擴展物聯(lián)網(wǎng)解決方案至關重要

物聯(lián)網(wǎng)設備會生成大量數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)和設備元數(shù)據(jù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)解決方案的擴展，數(shù)據(jù)管理變得越來越復雜，組織必須采用強大的策略來確保數(shù)據(jù)質量、安全性和可訪問性。這些數(shù)據(jù)通常以不同的格式存儲在不同的平臺上，包括公共云、私有云、邊緣設備和網(wǎng)關。隨著設備和數(shù)據(jù)源數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)量、速度和種類也呈指數(shù)級增長，這使得有效管理、處理和分析數(shù)據(jù)變得具有挑戰(zhàn)性。不良的數(shù)據(jù)管理實踐可能導致數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)不一致、安全漏洞和合規(guī)性問題，從而影響業(yè)務績效和聲譽。 

有效的數(shù)據(jù)管理實踐可幫助組織應對擴展 IoT 解決方案的挑戰(zhàn)，方法是提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，確保數(shù)據(jù)質量、安全性和隱私，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理并實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策。通過采用數(shù)據(jù)管理策略，組織可以充分發(fā)揮 IoT 數(shù)據(jù)的潛力，并獲得有關其運營、客戶和市場的寶貴見解。 

在考慮有效管理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的最佳實踐時，您可以考慮物聯(lián)網(wǎng)部署三個階段中出現(xiàn)的關鍵挑戰(zhàn)： 

設計解決方案 管理解決方案 整合并使用收集的數(shù)據(jù)

設計解決方案

以數(shù)據(jù)和設備為中心：在設計物聯(lián)網(wǎng)解決方案的初始階段，設備連接和設備管理通常占據(jù)中心位置。考慮到物聯(lián)網(wǎng)可以通過改善資產績效提供的價值，這是合乎邏輯的。但要想成功地沿著物聯(lián)網(wǎng)成熟度曲線前進，不僅需要對設備進行最佳管理，還需要對數(shù)據(jù)進行最佳管理。采用以數(shù)據(jù)為中心的方法可確保數(shù)據(jù)的收集、存儲和處理以一致和標準化的格式，使其更易于集成和分析。數(shù)據(jù)管理策略應與業(yè)務目標、監(jiān)管要求和技術能力保持一致，并包括數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)生命周期管理策略。 

實施可擴展的數(shù)據(jù)架構：從一開始，組織就應該實施可擴展的數(shù)據(jù)架構，該架構可以處理大量數(shù)據(jù)、支持多種數(shù)據(jù)格式并實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理。初始架構需要考慮的不僅僅是試點或概念驗證環(huán)境。該架構還應支持來自多個來源的數(shù)據(jù)集成并實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和可視化。這將為解決方案的彈性、穩(wěn)定性和性能奠定基礎。

管理解決方案

確保數(shù)據(jù)質量和準確性：組織應通過實施數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)豐富技術來確保物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性。這可確保數(shù)據(jù)驅動的洞察可靠且可行。 

確保數(shù)據(jù)安全和隱私：組織應實施強大的數(shù)據(jù)安全和隱私措施，以保護物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)免遭未經(jīng)授權的訪問、盜竊或濫用。這包括實施訪問控制、加密、數(shù)據(jù)匿名化和安全數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議。

整合數(shù)據(jù)

優(yōu)化數(shù)據(jù)處理：組織應通過實施數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)重復數(shù)據(jù)刪除和數(shù)據(jù)緩存技術來優(yōu)化數(shù)據(jù)處理。這可以減少通過網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理速度并降低存儲成本。 

利用機器學習和人工智能：組織應利用機器學習和人工智能技術來分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并獲得有價值的見解。這包括實施預測分析、異常檢測和推薦引擎，以實現(xiàn)決策自動化并提高運營效率。SMC開發(fā)了一種用于氣動泵的預測性維護解決方案，使他們能夠將漏氣成本降低 20%，并更高效地運行設備。

結論

有效的數(shù)據(jù)管理對于組織成功擴展其物聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā)解決方案至關重要。通過采用以數(shù)據(jù)為中心的方法、實施可擴展的數(shù)據(jù)架構、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理并利用機器學習和人工智能，組織可以充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的潛力，并獲得有關其運營、客戶和市場的寶貴見解。隨著物聯(lián)網(wǎng)的采用不斷增長，有效的數(shù)據(jù)管理實踐也將不斷增長