当我们展望未来十年时，一个不可或缺的问题摆在我们的首要位置：现有公司如何能够基于数据、数字化、云和移动性(即数字服务)创建全新的商业模式?
由于工业物联网(IIoT)的广泛集成，传统工业公司可以利用数据来监控、交换、分析和提供从这些数据中获得的前所未有的价值丰富的见解。这种方法可以在物联网边缘和云中实现，在云中，数据分析可以更深入地提高能源和流程效率。
显然，物联网的商业价值已得到证明。在经济蓬勃发展的新兴企业以数字原生代进入市场的情况下，我们面临着如何使物联网集成和数字化成为竞争优势的现实。公司可以通过以下三种方法成功地调整其数字化战略，以在当今迅速发展的物联网领域取得成功：
从销售产品到销售价值
从销售产品到销售价值的转变非常普遍。为了取得成功，老牌公司必须迅速敏捷地开展业务。但问题是，公司如何在专注于创造无摩擦的方式来解决已知客户问题的同时，转移他们的战略?答案在于互联的服务、相应的技术和有商业头脑的人。
通过通信技术连接的工业设备网络，公司可以实现监控、收集、交换、分析，并提供空前的，具有丰富价值的见解的系统。再加上有才华、训练有素的员工，这些洞察力推动了前所未有的更明智，更高效的业务决策。
一个很好的例子是机器制造商(例如Berto Coffee Roaster)，他们使用基于数据的服务来扩展现有的产品和服务组合。除了向制造商出售车间机器，Berto咖啡烘焙机现在可以远程监控机器的行为，以优化性能和减少停机时间。
通过协作生态系统维持数字化转型
在数字经济中取得成功不仅仅需要一种新的数字业务模型。 它还需要两个主要的思想转变：
- 将技术开发的重点转变为采用以客户为中心的方法来解决已知问题。
- 在一个合作的生态系统中创新。
如今，没有一家公司拥有在全球数字经济中竞争所需的完整技术体系。初创企业需要寻求与大公司的合作伙伴关系，以扩大其地理和市场范围，而更多老牌企业则需要寻求初创公司来填补技术专长的潜在差距，提高竞争力并开拓新的市场定位。
协作开放的生态系统对于各种规模和行业的公司都是双赢的。当在一个生态系统中合作时，参与者可以通过人工智能应用程序和数据分析(所有这些都是互利的方式)加速能源转型，授权行业充分利用能源和资源，解决复杂的业务问题。
以工业软件初创公司Senseye为例，它使用数字生态系统与需要其预测性维护解决方案的客户建立联系。 Senseye赢得了客户并建立了新的用例，以帮助公司进一步改善其解决方案，而其客户(通常是传统企业)可以实施Senseye的数据驱动解决方案，以更好地维护其制造设备。
展望快速发展的数据经济
随着数据隐私，治理和管理的成熟，我们将面临由数据支持的另一项重大变革。现在不应该仅仅收集来自IIoT功能的数据点和业务洞察力，而是要提出一个大问题：“更多的数据以及对这些数据的更好理解对我的组织意味着什么?”
由于有80%的组织坐拥非结构化数据，因此该是组织重新评估其数据策略以抓住数据的未开发价值的时候了。不仅将这些数据视为物联网的副产品，而且将其视为潜在的收入来源，具有巨大的潜力。
数据经济正在迅速而疯狂地扎根，企业不仅将数据视为物联网的副产品，而且将数据视为产品本身。目标：为所有生态系统客户和合作伙伴提供他们将数据货币化所需的能力。
随着物联网等技术的不断普及，公司将探索实现数字化和有效部署数据以解决实际业务挑战的新方法。数字生态系统可以为公司提供所需的工具和专业知识，不仅可以超越竞争对手，还可以为一个更好，更可持续的世界做出贡献。
