報告顯示,人工智慧對物聯網的重要性超過了大數據分析
大數據和商業智能軟體的問題在於它是滯後和靜態的。在事後分析事情是很好的,但是當企業需要實時洞察的時候,企業是如何管理的呢?
數據分析提供商GlobalData最近的一項調查顯示,物聯網專業人士仍然嚴重依賴傳統商業智能(BI)軟體。
在1,000名受訪者中,約有40%的人對BI平台進行了排名,遠遠超過了其他所有數據分析方法。
不幸的是,所有的BI軟體平台都被更小的、更分散的、從企業數據中獲取價值的方式所取代。
它可以是一個直接的SQL查詢、一個預測性數據建模器、一個自動生成的數據發現可視化,或者一個能實時提供見解的互動式儀錶板。
其原因是,用戶依賴於使用複雜查詢和報告的基本報告機制。
BI軟體往往是滯後和靜態的。
這給企業帶來了構建和維護系統的成本。
對於物聯網(物聯網)而言,企業需要把精力集中在業務優化的基礎上,而不是從見解創新。
但企業不願這麼做。
這種不願跟隨更廣闊的市場,遠離物聯網的BI平台的做法令人擔憂。
該調查指出,隨著時間的推移,物聯網的部署出現了一些微妙的變化。
2016年,在部署後沒有出現任何失誤。
然而,在2017年,這個數字上升到了12%。
物聯網部署失敗或在部署之前被放棄的首要原因是部署和維護成本。
然而令人鼓舞的是,在已經實施了物聯網解決方案的企業中,有近70%的企業表示,不管最初的目標是什麼,項目已經達到了他們的投資回報率預期。
人工智慧可能是物聯網問題的答案。
它可以證明物聯網的價值是優化現有業務流程的一種手段。
即使有一個簡單的人工智慧機器學習(ML)框架和模型,物聯網從業者也能檢測出異常情況並預測預期的結果。
這將使他們能夠同時解決兩個問題。
調查顯示,企業買家渴望提高運營效率。
40%的受訪者表示,人工智慧的最佳角色是集中自動化和優化業務流程。
儘管集中化是傳統BI分析、報告和預測建模的重要組成部分,但人工智慧最有用的地方是部署的邊緣。
物聯網的部署應該使用像ML這樣的工具,接近設備本身。
任何分析工作都應該簡明扼要,專註於解決具體的挑戰。
物聯網買家想要的是集中的、全球的業務能見度,但也希望通過人工智慧實現局部優化。
這種方法不能解決所有問題,但它是可以負擔得起的,而且會對企業產生直接影響。
它將有助於證明物聯網的價值,因為它沒有把昂貴的單一分析系統集中起來。
GlobalData數據服務總監Brad Shimmin表示,「因此,很明顯,物聯網從業者應該強調戰術優勢,而不是戰略分析視角,至少在項目開始時是為了證明投資回報和從業務中獲得未來投資。」
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