大數(shù)據(jù)扮演物聯(lián)網關鍵角色

現(xiàn)今已有不少人察覺，萬物聯(lián)網的時代，其實主角并不是物體本身，真正的價值在于萬物背后的大數(shù)據(jù)。每個企業(yè)也都深知大數(shù)據(jù)對于商業(yè)發(fā)展的重要性，但是分析什么、如何分析卻各有說法，分不出高下，這塊大餅人人都想搶食，但搶到了卻往往不知該如何下咽。

技術不是問題 服務才是核心

我們高喊物聯(lián)網的口號已經許久，也深知未來大數(shù)據(jù)分析將會帶來一波新的產業(yè)革命，各行各業(yè)現(xiàn)今都在大肆談論大數(shù)據(jù)分析的無限可能，但為了大數(shù)據(jù)而搞大數(shù)據(jù)，卻成了許多企業(yè)現(xiàn)在面臨的問題，眼見對手做什么就跟著做，總是一窩蜂跟上潮流，但能不能在激浪之中站穩(wěn)卻不見得。

技術是死的，應用卻是活的，重點是你的大數(shù)據(jù)分析能提供什么樣的服務?你想透過數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)解決什么樣的問題?PTC資深經理汪崇真認為，“大數(shù)據(jù)分析用一種更客觀的方式預測未來，用數(shù)據(jù)說話是它最迷人也是最困難的地方。”它的價值并非單靠技術來衡量，與其競爭技術的高低，針對客戶需求提供適合、方便且易于使用的服務反而更為重要。

假設將產品應用與工廠制造端區(qū)分，廠內雖有其專業(yè)性存在，進入門坎也不低，但目的多半是為了要求讓制造生產的過程更加精準、提升效能，也可以說在活用上比較刻板。但針對產品應用提供相應的服務相對卻更難，且以商業(yè)領域來說，消費者口味日新月異，要如何運用大數(shù)據(jù)分析消費者行為模式存在一定難度，須運用得巧妙，而在消費者求新求變的情況下，實時(Real-time)的數(shù)據(jù)分析也將變得極為重要。

整合是物聯(lián)網必要關鍵

物聯(lián)網的應用千奇百怪，每一個服務背后可能涵蓋多項技術，基本如通訊、感測等，這也讓企業(yè)往往在開發(fā)過程中面臨復雜化的問題，就算是大數(shù)據(jù)分析，前提上也需要各方面信息的整合。對此汪崇真也表示，物聯(lián)網的決勝點其實并非技術高低，而是如何串聯(lián)整合才是最大的亮點，不只包括關鍵技術上的“軟硬整合”，更涵蓋應用領域的“異業(yè)整合”。

汪崇真認為，物聯(lián)網的世界其實說穿了就是一個整合的世界，過去網絡時代是應用程序之間的互相溝通，現(xiàn)今則是強調物與物之間的溝通，因此，如何快速傳遞物與物之間的訊息，扮演中間橋梁的平臺就成了一大關鍵。

獲得兩大產業(yè)分析公司評選為物聯(lián)網領導廠商的PTC，在物聯(lián)網技術的整合上，最大的特色是提供了All in one的解決方案。此方式將有利客戶在建構產品時避免將過程復雜化。汪崇真進一步解釋，PTC之下的ThingWorx物聯(lián)網技術平臺透過策略性并購整合多項物聯(lián)網技術，用類似于積木堆棧的方式，將各種開發(fā)物聯(lián)網所需的技術一層一層兜起來，與過去技術各自獨立相比， PTC借此替開發(fā)者省去了不少時間。

工業(yè)物聯(lián)網的另一大挑戰(zhàn)

物聯(lián)網時代來臨，工業(yè)領域也開始整合各項技術而掀起新一波工業(yè)革命。但事實上，大數(shù)據(jù)分析應用在工業(yè)與商業(yè)上卻有很明顯的不同，由于各行各業(yè)皆有其不可取代的特色與專業(yè)性存在，“差異化”是工業(yè)領域較之商業(yè)領域最大的不同，也是最困難的地方。

掌握各行業(yè)數(shù)據(jù)分析共通性

如同上述所說，各行各業(yè)的專業(yè)性對于數(shù)據(jù)分析來說，需要長時間大量研究與分析產業(yè)各種信息，切入市場并不容易，致力于工業(yè)自動化發(fā)展的泓格科技生產管理處廠長陳裕霖對此表示，掌握大數(shù)據(jù)分析的共通性是一項重要的關鍵。當企業(yè)在考慮采用工業(yè)物聯(lián)網鏈接工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的時候，最好的方法是找到一個各行業(yè)皆適合的應用作為入口。

舉例來說，泓格科技提供許多關于能源數(shù)據(jù)的分析，從中觀察發(fā)現(xiàn)，不管何種產業(yè)幾乎都需要對能源進行有效的管理與控制，因為耗能問題關乎成本的節(jié)省，也是企業(yè)營運的根本，尤其在物聯(lián)網時代十分重視節(jié)能問題，因此，如何提升能源效率儼然成為各行業(yè)最基本的大數(shù)據(jù)分析，也是在物聯(lián)網時代中一項重要的基礎。

分布式架構讓數(shù)據(jù)精準推送

根據(jù)統(tǒng)計，到了2020年，將會有超過500億個裝置透過數(shù)字方式連接在一起，而其中很大一部分會出現(xiàn)在工業(yè)物聯(lián)網。無數(shù)具有感測與監(jiān)控能力的數(shù)據(jù)收集器相互連接產生數(shù)據(jù)信息，通過各種智能分析為工業(yè)制造生產提供極具價值的洞察，并提高效率與生產效益，但這過程卻會衍生海量的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，對后端數(shù)據(jù)庫的分析容易不堪負荷。

為了避免這樣的狀況，分布式架構在這過程中扮演了重要角色，也是未來其中一項核心技術。陳裕霖進一步說明，分布式架構讓每個節(jié)點都具備一個簡單的“大腦”，透過訂閱機制將采集到的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)針對各端需求或云端平臺進行精準式的推送，也就是當后端需要數(shù)據(jù)時才進行傳輸，這樣的方式可避免海量數(shù)據(jù)當中不必要的“垃圾”全部送到后端造成負荷。在未來工業(yè)大數(shù)據(jù)分析上，此架構將有助于上百億個傳感器數(shù)據(jù)進行更有效率的處理。