随着技术的发展，公司越来越依赖于数字化的一切。在技术普及之前，许多组织已经制定了物联网战略，希望创建智能的，数据驱动的产品和服务，但是到目前为止，很少有产品和服务被广泛使用。为了应对新技术的挑战，公司希望将更多的精力放在成熟的物联网技术的使用上，这对于公司而言仍然非常困难。根据Forrester的一份报告指出，物联网的快速大规模应用有五个关键因素。根据该报告，这五个关键因素按重要性排序。它们是：组织授权；基础设施和技术；一体化;战略;数据分析。尽管许多人认为数据/分析对应用程序的影响最大，但是由于数据/分析的影响才刚刚开始，因此其影响的重要性排在其他因素之后。随着物联网应用的普及，数据/分析的影响将逐渐显现。一旦组织，基础架构，集成和策略到位，并且在分析和大量IoT数据之间建立了卓有成效的联系，数据/分析的价值便会凸显出来。数据的挑战和机遇当公司物联网的发展重点不再是收集数据，而是及时挖掘运营和服务中的相关数据时，我们不仅可以使用数据来了解发生了什么以及发生的原因，而且还要了解下一种可能发生的事情。这使决策者能够以最小的风险快速做出最佳决策。为了成为这样的“响应”，公司，公司需要可从所有相关来源获得的数据。随着智能产品时代的到来，公司不仅必须能够收集数据，而且还必须能够管理数据的规模和安全性。在消费者和工业环境中，公司的数据管理策略将决定其连接的生态系统的成功。 “服务化”指的是：通过基于智能互连产品的新业务模型带来新的机遇，即公司围绕现有产品组合创建基于知识的服务产品。全球水泵制造商就是一个例子，该公司已通过物联网技术升级成为供水数据提供商。随着创新型公司寻求新的业务模式并使用相对较低的资本支出来创造新的收入机会，以应对缺乏智能的有形产品的盈利能力下降的情况，服务将继续存在。开发实时洞察功能以下示例演示了IoT数据分析对创建实时感知的运营，产品，运营和服务的影响：一家用于工业和消费者用途的水泵制造商遇到了一个问题：其产品是非常可靠和耐用耐用，从而使公司损失销售。该公司是业内第一家集成电子和远程监控公司，致力于从泵制造商转变为可持续供水和智能化的领导者。我们帮助公司构建基于Microsoft Azure的IoT平台，最终使公司能够从每年1600万台泵中收集结构化和非结构化数据，使用算法在边缘进行分析，并通过云安全地共享有意义的数据。 。一家消费品制造商试图彻底改革其全球业务。其资产中几乎没有安装传感器来支持数据分析，而且该公司甚至对基本生产指标也缺乏可视性。同时，公司在设施之间的沟通和协调方面受到限制。该公司实施了工业物联网（IIoT）数据平台，从配备传感器的设备和系统中收集数据，并为管理人员创建仪表板，以监控其100多个制造业务中的生产机械。整合其功能是一个中心设施，现代工业过程管理软件可在将其实际应用到全球运营之前验证其真实世界中的IIoT解决方案，从而提高产品质量，提高生产率并创造新的效率。 IoT神经中心使组织能够探索，演示和测试流程，并试行和实施务实的现实解决方案，以提高投资回报率并进行实时故障排除。物联网发展的下一步很重要，那就是不要低估从物联网数据生成可行见解的难度。在Forrester的研究中，公司（根据规模划分为新手，有意识和领导者）