物联网如何推动领先数字公司的数字化转型2.0?

物联网 数字化转型
让我们来看看物联网的发展方向,以及它如何为已经采用敏捷方法、自动化核心流程、对所有业务功能采用分析方法、以及在创新和IT方面进行战略投资的组织的持续数字化转型做出贡献。

如果您的智能手表感受到您在开车时焦躁不安,并给汽车收音机发信号播放舒缓心情的音乐呢?如果您的吸尘器可以识别出家里某些地方容易积聚过敏微粒,并能更频繁地清理它们呢?如果办公室里的员工彼此处在不到两米的距离内时被提醒,这样他们就可以保持社交距离呢?

物联网已经使最后一个例子成为可能——通过腕带。该系统已在使用中,而且它的市场也在不断扩大。

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客户推动业务发展。因此,您所有的业务转型计划都应着重于以某种方式直接或间接地改善客户体验。当一个公司的产品被映射到每个用户身上时,这个公司的数字化转型已经完成——或者至少即将成功。

这种映射只不过是公司与其客户之间的一种数字“链接”,只要公司可以访问客户拥有的设备(即使不是他们出售的设备),就可以使用物联网来促进和增强这种映射。物联网当然始于网络连接,但连网设备本身并不能为客户或企业带来价值。

产品的数字化以及数据和分析的使用提高了用户交互的效用,这实际上改变了公司的商业模式。这符合Gartner对数字化转型的定义:利用数字技术和支持能力来创建强大新数字商业模式的过程。

虽然《财富》500强企业预计并已经将许多产品线数字化,但真正的数字转型是由小企业主导的,它们更有可能在此过程中“创建一个强大的新数字商业模式”。 让我们来看看物联网的发展方向,以及它如何为已经采用敏捷方法、自动化核心流程、对所有业务功能采用分析方法、以及在创新和IT方面进行战略投资的组织的持续数字化转型做出贡献。

物联网有助于数据收集和分析

企业通过销售产品和服务赚钱——即使它们是虚拟的、信息的或数字的。物联网在物理设备上工作,该物理设备通过收集和使用数据来协助公司与其客户之间的交互。公司应将从物理世界生成的数据转换为支持和发展业务的有用信息。

该物理设备具有一个传感器,可从其周围或组件收集实时数据。然后,物联网软件将这些数据转换为数字有效负载,将其与加密和网络协议打包在一起,然后将其发送到位于其数据中心或公共或私有云中的公司数据库。

拥有这些数据后,您可以对其进行格式化,并将其输入到分析软件或基于人工智能的业务流程模型中,从而获得对各种业务功能的关键见解并做出预测。

在收集数据之旅中,有两个技术组件发挥着至关重要的作用,它们共同使物联网驱动的数字化转型成为可能。

物联网平台

物联网平台是软件定义的解决方案,可驱动从网络连接到数据处理再到与分析工具集成的整个过程。它执行一些关键功能:

  • 为边缘设备提供本地计算能力
  • 分析来自物联网(设备)传感器的数据
  • 连接到公共云、私有云或内部数据中心
  • 在产生数据的地方部署分析功能

所有这些使得物联网平台成为连网设备和使用其数据的应用程序之间的“中间件”—— 融合物理层、应用层以及两者之间的所有内容。

物联网平台就像一个操作系统驱动程序,可以管理硬件和应用程序之间的交互。此外,它还必须配置和自动化所有连网设备,与多种网络和云协议兼容,管理网络安全和加密,具备数据处理能力,并支持新的或本机应用程序开发。

生成的数据量使实时分析变得几乎不可能。这就是为什么物联网平台的关键功能是可观测性的原因所在——管理员能够轻松地管理复杂系统并对其进行故障排除,并能够深入到特定的设备、应用程序、区域或用户角色。

边缘计算

传统上,所有数据处理都集中在企业拥有和运营的数据中心中。消费者和工业物联网设备现在被放置在无人驾驶汽车、无人机、闭路电视摄像头、心脏监视器、石油钻塔等中。

这些设备会生成大量宝贵的数据,这些数据在创建后会过时。当警察试图抓住一名逃跑的罪犯、有人心脏骤停、或者自动驾驶汽车在路上行驶时,毫秒很重要。

在这种情况下,将关键数据从物联网设备远距离传输到公共云或数据中心,然后再返回,会导致延迟,从而违背数据收集本身的目的。它们需要在本地或尽可能靠近设备的地方进行分析、人工智能处理,以便使数据实时可操作。

这导致了计算领域的巨大转变,其中数据处理已从数据中心和公共云转移到远程位置的分布式、独立、自主的小型数据中心。

但这并不意味着在物联网驱动的数字化转型中,云计算已经过时。对于随时间推移来提供洞察力的数据,需要将边缘数据与云中的应用结合在一起。它可帮助您跨多个站点汇总和关联物联网数据和工作流程,进行基准测试并将它们相互比较,并知道哪些是有效的或有利可图的。

数字化转型2.0

在融合边缘和公共云环境的新超连接现实中,物联网正在演变成一个更广泛定义的万物互联(IoE)。所有这些技术的进步推动了B2B和B2C领域的第二波数字化转型,从而导致组织扩展其物联网部署。

许多小型和大型公司正从物联网试点项目和概念验证转向由数据、机器学习和预测分析驱动的更大机遇。您可以学习他们,并弥合公司运营和IT部门之间的OT / IT鸿沟。最终,这将帮助您快速创新,并拉近您与客户的距离。

 

责任编辑:赵宁宁 来源: 物联之家网
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