物联网可能是您进行web组态数据驱动转型的关键。以下内容将讲述如何将海量的实时物联网web组态数据转化为重要的商业价值。

成功的物联网策略不仅仅是将一系列的设备和传感器连接到互联网上，并从这些“东西”中收集数据。IT部门必须拥有有效分析物联网所生成的大量数据的能力，以便能够理解这些数据，并获得真正的商业见解。

物联网可能是您进行web组态数据驱动转型的关键。以下内容将讲述如何将海量的实时物联网web组态数据转化为重要的商业价值。

建立物联网分析组织和基础架构

IDC物联网研究总监表示，当一个组织对其物联网分析业务目标有自己的想法时，就需要明确将参与这项工作的主要相关者，并要清楚这些相关者是否需要额外技能来使该项目成功完成。

由于物联网本质上是一个大数据问题，因此IDC建议，组织机构要考虑其现有基础架构如何为物联网应用案例提供服务。

利用相同的基础架构来处理不同的物联网工作负载，这会带来诸多好处，比如，可防止产生数据孤岛，能够在这些工作负载之间更轻松地运行跨功能数据分析。

部署一个有利于物联网数据增长的架构

企业首先需要选择一个正确的物联网数据架构，并了解如何在各个地点管理物联网数据。

如今，大多数物联网web组态数据都是遥测数据，但终端越来越多地发送那些应由持久性存储设备来处理的图像和音频数据，由于缺乏灵活/弹性的数据架构，组织机构经常无法有效地管理物联网数据。例如，电信公司通过利用可减少“噪声数据”的网络边缘的物联网分析技术，成功降低了通过网络传输数据的成本。

跨多个数据管道提供分析

物联网数据架构还应支持跨多个数据管道(通过流数据)和在本地数据存储设备中进行分析，以利于更快地进行决策和降低成本。在创建和部署物联网web组态分析技术(包括使用事件驱动的架构)时，组织机构可通过专注于以数据为中心的设计模式来做到这一点。

 利用人工智能技术

组织机构应该利用人工智能技术来增强其对物联网数据的处理能力。边缘智能是一个新兴领域，它使用人工智能技术作为部署在网络边缘的一种分析方法，以利用物联网数据来开发智能应用程序。

这些智能应用程序的范围涉及到视频监控、智能监控和数据采集(SCADA)系统等。例如，环保组织会使用物联网数据来建立智能控制系统，以保持环保达标。

物联网web组态系统，包括终端设备，必须变得更加智能和更加自主，以应对不断增长的数据量。为了使这些系统更智能，组织机构需要部署人工智能和机器学习技术。

优先考虑数据治理、安全性和隐私

组织机构需要确保自己为物联网web组态数据分析流程建立了治理、安全性和隐私机制。物联网产生的许多数据会是敏感的或具有竞争价值的，因此需要精心管理和保护。企业需要基于数据保密性、隐私和留存要求来思考物联网数据的风险。