如今許多企業(yè)都在使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，但其實(shí)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在很大程度上并沒有得到開發(fā)、充分利用和重視。主要原因是數(shù)據(jù)收集量大、頻率高，以致于太多的信息難以被分類和評(píng)估，當(dāng)然也還存在一些其他問題。下面我們就來看看具體有哪些方面的問題，企業(yè)又該如何解決?
一、未檢測(cè)到數(shù)據(jù)異常
首先設(shè)備并不總是能夠完美運(yùn)行的，因而它們和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也不會(huì)完全正確。一旦設(shè)備出現(xiàn)故障或BUG，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序就會(huì)限制傳輸時(shí)間、地點(diǎn)及內(nèi)容，很容易造成丟失數(shù)據(jù)或異常值。所以我們必須實(shí)時(shí)持續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)流，防范小心數(shù)據(jù)丟失。如果數(shù)據(jù)流由于某種原因中斷。
利用人工智能和其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有助于糾正錯(cuò)誤和不完整的數(shù)據(jù)，從而提高物聯(lián)網(wǎng)效用。
二、傳感器布置不完整
有些企業(yè)在收集數(shù)據(jù)時(shí)，因?yàn)榉N種原因，沒有能夠布置足夠多的傳感器。容易因?yàn)閭鞲衅鞑贾貌蛔慊虿缓侠恚绊懳覀兓跀?shù)據(jù)所做出的決策。所以企業(yè)一定要做好基礎(chǔ)工作，合理配置，彌補(bǔ)不足。
三、數(shù)據(jù)沒有用于改進(jìn)
從連網(wǎng)設(shè)備上獲得的數(shù)據(jù)沒有被用于持續(xù)改進(jìn)，一旦數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化，那么它就需要，與產(chǎn)品及部件數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。這樣我們才能了解到，是否需要為設(shè)備更換零部件。其實(shí)物聯(lián)網(wǎng)的主要優(yōu)勢(shì)就是，能夠迅速對(duì)從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接收的數(shù)據(jù)做出直接的響應(yīng)，從而令企業(yè)不斷改進(jìn)自己的產(chǎn)品和服務(wù)。
四、數(shù)據(jù)可訪問性有限
如果數(shù)據(jù)和見解并不能傳達(dá)至最終用戶，那么它們其實(shí)是無效的。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供的大量的、有指導(dǎo)意義的數(shù)據(jù)并沒有令客戶從中受益。那么我們就要考慮做出改進(jìn)：如是否員工缺乏數(shù)據(jù)素養(yǎng)，企業(yè)應(yīng)對(duì)員工進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)使用培訓(xùn)。如怎樣“隱藏”數(shù)據(jù)，使其不容易被訪問到，我們可將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至基于云的數(shù)據(jù)湖之中以應(yīng)對(duì)。
評(píng)論