物聯網的價值在于數據——這又意味著物聯網的價值在于物聯網生態系統能夠收集、分析和解讀有質量的數據。這并非沒有挑戰。

以下是貴組織在物聯網數據質量方面可能遇到的五大挑戰，以及如何克服它們。

驗證：識別不相關

臟數據是最明顯且潛在成本很高的物聯網質量問題之一。假設您已經部署了傳感器來自動識別重型機械上的某個零件何時需要維修或更換，并且它們傳輸的數據在某種程度上不正確？那么，您最終可能會購買一個不必要的替換零件，或者派遣一個昂貴的工程師去解決根本不存在的問題。解決這一挑戰需要采取多方面的方法。您需要能夠識別和標記潛在不正確數據的工具和流程，因為它超出了正?；蝾A期的范圍。

轉換：將數據轉換為有用的格式

通常，物聯網數據是可用的，但由于其格式無法識別，致使無法按原樣對其進行解讀，它們需要以某種方式進行轉換。例如，由連網攝像頭捕獲的視頻可能需要逐幀分解，以便分析平臺能夠正確“讀取”它們，并識別有用的對象或模式；生產線上不同元素的性能或狀態數據可能需要作為一個統一的整體進行分析，而不是作為單獨的部分進行分析。

集成：與非物聯網數據結合

請務必記住，物聯網生態系統捕獲的數據只是更廣泛數據圖景的一部分。在物聯網出現之前，企業其他IT系統已經從消息傳遞系統、日志文件、交易記錄等方面捕獲大量潛在有用的數據。

無法將數據與物聯網結合起來進行集成和分析，可能意味著物聯網數據被斷章取義或以不完整的方式查看。這意味著公司需要發現他們的其他數據，無論這些數據存儲在整個體系架構中的何處，都需要與他們的物聯網生態系統相結合，以便能夠全面了解所有企業信息。解決這一挑戰可能需要與系統集成商或互操作性專家合作，以確保新舊系統被全面整合在一起。

邊緣管理

即使是最小、最簡單的物聯網生態系統也能以驚人的速度生成大量數據，而且數據生成是持續的、動態的。如果您的物聯網設備收集和傳輸的數據沒有得到有效的存儲和管理，那么您將很快發現您的組織無法正確利用它，或者更糟糕的是，處理不完整、損壞或具有誤導性的數據。

物聯網正在推動一種趨勢，即數據處理更接近于網絡邊緣的設備。盡管這在減少延遲和提高效率方面帶來了巨大的好處，但這也意味著IT員工需要確保在核心數據中心之外對數據進行適當管理。

安全：保護數據免受威脅

與企業IT的所有方面一樣，物聯網中的數據需要受到保護，以免受到惡意威脅、意外泄露、技術故障和人為錯誤的影響。然而，物聯網中生成的數據的規模和動態性，以及典型物聯網生態系統中涉及的設備數量，使得這與幾年前的企業IT安全截然不同。

要解決這一挑戰，首先要確保您的組織對物聯網數據安全有一個清晰而全面的方法，避免重疊或糟糕的、被忽視的責任。（來源物聯之家網）然后，您需要從生成、傳輸和靜止的角度考慮如何保護您的物聯網數據，以及如何驗證和保護物聯網生態系統中的每個連網設備。

物聯網可以讓您獲得前所未有的商業智能，還可以為您的運營提供新的見解，并幫助您以前所未有的方式進行創新和優化流程。而所有這些流程的基礎是高質量的數據。
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