物聯網數據分析，不要問怎么做，要問為什么做

知識依賴于信息，而數據只是信息的另一個名稱。然而，它必須是正確的，并且以正確的方式收集、分析、解讀并采取行動，并最終將其從成本轉化為資產。而這就是為什么在考慮如何收集數據之前，必須要知道為什么要收集數據的原因所在。

避免原始交付

一旦確定了你業務的真正物聯網數據需求，你就可以決定如何收集和使用它來更好地實現你的目標。物聯網技術的商業化、可靠性及其應用的廣泛性使得可以更快、更容易地收集數據。然而，這也會使企業被海量數據所淹沒，因此，預先定義數據策略至關重要。

第一步是確定數據的收集規則。物聯網使人們能夠從各種來源收集數據，包括工業控制系統、可穿戴設備、傳感器、平板電腦和運行商業應用程序的其他設備。根據數據收集的目標，你將能夠決定哪些來源是有用的，以及哪些信息是相關的。你的目標還將告知數據的收集頻率——實時、每小時、每天或者是更長時間。

已經有了大量可以使用的數據，下一步就是將其從原始狀態轉換為可管理、信息豐富和可操作的狀態。通過獲取明顯不同的數據，然后將它們組合在一起，并從業務目標的角度進行分析，你將能夠獲得新的有價值見解。這些見解將使你能夠以較低的成本做出更及時、更明智的決策，從而使你的企業更聰明、更靈活、更高效。

靈活性是長期回報的關鍵

確定了物聯網數據的用途，并設置了其收集規則，并將原始數據轉化為可操作的信息，但這并不是故事的結尾。數據是一段旅程，并且沒有目的地。

你會發現有價值和有用的數據會隨著你的業務、目標或客戶期望的變化而變化。這就是為什么你應該確保用于收集數據的物理網絡具有靈活性和適應性的原因所在。它也需要安全——盡管不一定堅不可摧。

在安全方面取得平衡

如果保護數據安全的成本超過了數據的價值，那么請暫停，因為安全是相對的！唯一需要注意的是確保你的安全級別不會留下后門，這可能會允許黑客訪問敏感或機密數據。

數據上癮

未經過濾、未經分析、不可操作的數據就是無用數據——無論數量多少。然而，一旦你的企業有了需要高質量數據的業務，那么，你就會覺得數據遠遠不夠。這是一種弊大于利的數據上癮！