这事情互联网（物联网）曾经只是另一种迷人的技术趋势在许多人中，在工业和政府中获得了深刻的牵引力。如今，我们正处于IoT驱动的技术革命的尖端，影响了所有行业，从设计工程师到C-Suite的各个层面调动战略思维。随着数十亿连接的传感器设计成世界各地的产品，IOT为公司提供了收集，流程和分析巨大和潜在宝贵的数据集的权力。正确蒸馏，这个数据可以揭示真实，a

这事情互联网（物联网）曾经只是另一种迷人的技术趋势在许多人中，在工业和政府中获得了深刻的牵引力。如今，我们正处于IoT驱动的技术革命的尖端，影响了所有行业，从设计工程师到C-Suite的各个层面调动战略思维。随着数十亿连接的传感器设计成世界各地的产品，IOT为公司提供了收集，流程和分析巨大和潜在宝贵的数据集的权力。妥善蒸馏，这种数据可以揭示真实，可操作的智能。然而，对于几家公司来说，前进的道路仍然不清楚。

物联网的潜力是诱人的，但利用其力量的真相往往令人生畏，并且通常是略有挑战性的。尽管如此，2017年麦肯锡调查发现，92％的高级高管相信IOT将在未来三年内产生积极影响，62％陈述这种影响将是非常高的或变革的。

然而，相当一半的高管（54％）表示，他们的公司实际上仅使用10％或更少的IOT数据。每个人都涉及IOT的主要功能差距，例如将物联网解决方案集成到现有的业务工作流程，管理数据，识别案例研究和应用，分析建模和确定收集数据的确定上下文时。

传感器技术的进步，数据存储和高度紧凑的处理器推动了技术改造的边缘。估计是，到2020年，全球IOT端点安装基地将达到30亿。随着这种连接增加，其潜在值加剧。“Metcalfe”，最初颁布的以太网颁布，指出网络的价值与连接用户数量的平方成比例。将这种广泛引用的现象推断到IOT，多么多节点或传感器可以是“连接的用户” - 它表明这种巨大的潜在业务价值几乎无视量化。

而这种价值创建网络的增长正在加速。其基础设施终于开始达到真正的规模，以及允许公司试验和揭示新机会的相关经济体，因此可以利用它们的技术。

随着物联网及其应用成熟，长期将变得越来越聪明，自动。机器到机器通信和机器学习，分析已经在零售，​​制造，公用事业和政府实体上改变了景观。例如，在供应链领域中，例如，使用实时IOT数据的深入模拟可以识别可能发生中断的地方，并使组织预先采取行动。在零售中，机器学习将用于构建更强大，更个性化的客户体验。重要的是要知道IoS生成的数据不是内在的;它从企业与之相关的流动。

但是，数据挑战几乎是数据的数量。它也是关于IOT创建的速度和类型的速度和类型。由于传感器的无处不在，在组织的大量知识即将到来，没有时间并在某种格式期间到达。因此，任务既是影响信息及其各种属性，那么也会加起来，探测它

有助于增长或扩展业务的洞察力。

一旦公司决定将数据蒸馏成可操作智能的方式，效率和价值的机会几乎是不言而喻的。然而，对于每个组织来说，挑战仍然是：最好地将物联网的原材料完善 - 它的数据 - 进入有意义的资产，一个具有可衡量的商业价值？

跨行业，其中最重要的领域之一是客户的期望。今天的复杂客户希望经验需要大量的实时和大数据分析能力。越来越多，这对：

• 捕获，分析和存储多达数百万个传感器事件，可视化和探测传感器事件的观察
• 对数十亿的知识点执行快速分析添加对象和设备

既移动和静止，也可能有变化的属性。

公用事业提供必要的服务，并需要来自当地，国家和经常国家级2021年欧洲杯澳门投注的供应商的大规模基础设施和协调。

减少废物（不可计数的水损失）并简化泄漏的识别，美国东南部最重要的公用设施中安装了一个传感器网络，从流量计，坦克和泵站收集实时数据。该实用程序将新的IOT数据分为现有的GIS系统。现在，运营人员可以立即看到水流相对于正常使用模式过度。然后，工作人员可以将可能的泄漏追踪到子区域，特定管道段甚至私人阀门。

通过在详细的地上分层IOT数据和地下系统映射，该实用程序创建了其资产的总体实时视图。在没有映射的情况下，传感器数据只给出了水位读出和坐标 - 没有深入了解确切的位置或条件，并且只允许对潜在用户影响的基本推断。如果没有物联网，该组织依赖于手动实践来获得和隔离泄漏 - 极其低效，通常真正“击中或错过”过程。

今天，泄漏发现过程从几个月减少到72小时。该系统预计将每年节省100万美元。

传感器技术可以为涉及制造业的组织提供巨大的杠杆作用，提供链物流的组织，其中位置 - 因此，位于地点之间的产品的有效运动 - 就是一切。

复杂的产品智能方案通常被分解为组件元素，而不会丢失大图片轨迹;然后跟踪，可视化，理解和以在物联网前不可能的方式争取。这允许公司揭示新效率，并监控整个迷航的整个范围的资产和项目。位置跟踪在处理当今的全球分销网络方面特别有用。