企業比以往任何時候都更受數據所驅動，物聯網（IOT）是這種轉變的原因之一。

如今，許多企業都在使用物聯網數據來驅動決策。

據專家預測，到2020年，物聯網設備將超過300億臺，其中一個主要趨勢是數據貨幣化。

但有一個問題：物聯網數據并沒有被充分利用。

盡管從這些設備收集的數據有可能非常有價值，并與業務相關，但大部分潛力并沒有被挖掘出來。相反，物聯網數據在很大程度上沒有得到開發、充分利用和重視。

最明顯的原因是因為數據收集量大、頻率高，以至于太多的原始信息難以分類或評估。雖然隨著人工智能技術的的發展，這個問題正在慢慢得到解決，但其他問題依然存在。

以下是物聯網沒有發揮其潛力的四個原因——以及企業可以采取哪些措施。

1、未檢查到數據異常

移動設備并不總是完美運行，因此它們和其他物聯網設備產生的數據也不會完全正確。由于設備出現故障或BUG，因此物聯網應用程序有時會限制數據傳輸的時間、地點和內容。它們還可能會遇到丟失數據和異常值。

這就是為什么必須實時持續監測數據流的原因所在。

小心數據丟失。如果數據流由于某種原因中斷，聰明的算法或冗余傳感器可以幫助找到解決辦法。

利用人工智能和其他傳感器數據進行處理，有助于糾正錯誤和不完整的數據，從而提高物聯網效用。即使技術上不需要，也可以捕獲良好數據的樣本。

我們經常聽到客戶希望在“一切正常”時不傳輸數據，從而降低帶寬或存儲成本。其實，“良好”的數據對于構建能夠檢測“不好”的機器學習模型至關重要。

2、傳感器布置不完整

物聯網尚未發揮其潛力的第二個原因是，許多企業沒有布置足夠多的傳感器來收集數據。

如果你的傳感器布置不足或不合理，或者你沒有全面了解每個變量，那么很容易影響基于數據所作出的決策。

3、不能導致行動的數據和分析

物聯網沒有發揮出它的潛力，因為從連網設備上獲得的數據沒有被用于持續改進。

一旦數據被結構化，它就需要與產品和部件數據相關聯，以了解是否需要為設備更換部件，例如預測性維護。

物聯網的主要好處之一是能夠對從物聯網設備接收的數據做出快速、直接的響應，從而不斷改進產品和服務。但是公司沒有充分利用這一好處。

4、有限的數據可訪問性

最后，如果數據和見解不能到達最終用戶，它們都是無效的。物聯網設備提供的大量有意義數據并沒有惠及那些希望從中受益的人。

這有幾個原因。一是員工缺乏數據素養，許多企業沒有對員工進行良好的數據使用培訓。

第二個也是更普遍的原因是“隱藏”數據，使其不容易訪問。

將物聯網數據完全放到“黑匣子”里可能會使你難以從數據中獲得額外和/或意外的價值。相反，將數據存儲到基于云的數據湖中可以避免這種情況發生。

物聯網數據可以為那些愿意采取關鍵、全面方法來釋放其潛力的企業提供了很多東西。有了能夠收集、分析、處理物聯網數據的技術，就可以充分利用物聯網所提供的好處。