物联网和分析-重新定义商业的未来

多年来，互联网已经覆盖了全球数十亿人。现在一切都在物联网的范围内，这与分析一起为商业提供了巨大的机会。我们一直听说物联网(IoT)，但它的真正含义是什么?人们说这是下一个大事件，但我们是否能够真正收获物联网的力量，超越概念产品或服务的证明?

物联网指的是连接设备的万维网网络;任何可以从环境中收集信息的东西，都可以做像开灯开关这样简单的事情。

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由这类传感器组成的庞大网络所收集到的所有数据都将毫无用处，除非这些数据经过充分处理，可以得出有助于人们做出更好选择的模式。以地图导航软件为例。路况由路边传感器、高速公路摄像头以及其他接入地图导航的安卓或苹果设备来测量。然后，它绘制出一条在时间(主要是)和距离上优化的路线。这是一个设备网络协同工作以帮助其他用户的例子。

但是，这样一种明显有用的服务有什么隐患呢?假设从A点到B点最常用的道路X很拥挤。在线地图显示了另一条路线y，这对所有用户都适用。但是我们的交警，无论如何在全国几乎所有地区都受到限制，无法获得现在将有更多车辆通过Y路线驶来的信息。他们无法在替代路线上动态和快速地部署足够的资源，以避免在原本更空的Y路线上可能出现的交通堵塞。

原则上，一个真正的物联网网络加上高效的分析算法将能够弥补上述突出的差距。人们通常不会与物联网网络联系在一起的一个缺失功能是人工输入的选项。现有的算法严重依赖于机器学习，但很少考虑到人类的直觉。但不可否认的是，人类的直觉可能是错误的，但忽视它会导致系统效率较低。

仅去年一年，物联网设备就收集了大约200exabyte的数据(即2后面跟着很多数字)。为了处理这些数据，我们需要越来越快的网络和服务器。在某种程度上，我们受到硬件处理能力的限制，但更缺乏的是接受这样一个事实:除非采取重大措施缩小获取和数据处理之间的差距，否则物联网和分析的全部潜力将永远无法实现。

从表面上看，人们可以说数据和高效分析之间缺乏桥梁，但从更基本的角度来看，真正缺乏的是将所有数据和分析结合在一起的框架。不同企业收集和分析数据的方式各不相同。数据如何合并需要一个共同的标准。它使实现更容易。

我们真的还没有理解分析和物联网可能产生的全部影响。时不时地，人们会听说一些创新的应用程序，但它们都非常具体。

我特别喜欢的一个是所谓的预测性维护，它有可能在大型工业工厂的维护中节省数十亿美元。它分析来自工厂中连接的大量传感器的数据，以及过去的历史、案例研究、保修文件和用户输入，预测系统是否即将发生故障。它可以用来向制造商发送数据，以开始运输替代品。它可以作为一个快速参考的质量和间接成本，使用特定制造商的产品时，在未来招标。它消除了任何可能因为可疑的营销而形成的认知偏见。

但是，对公共领域收集的数据进行分析与在工业工厂收集的数据进行分析的主要区别之一是隐私问题。我们应该允许有多少关于我们自己的信息向更广泛的受众传播?谁决定更广泛的受众?这是一个很难回答的问题。

举个例子。如果我的饮食习惯最终导致我的医疗保险公司增加了我的保险费，这公平吗?但假设我的饮食习惯是由一个机密的医疗数据库收集的。将来我的身体会出问题。然后，将我的饮食习惯与其他被诊断出患有同样疾病的人进行比较，可以指出我们饮食中的确切错误，帮助我的孩子避免患上同样的疾病。第二种情况似乎是公平的，但第一种情况似乎是错误的。也许这是我们人类厌恶损失的心理。在人类看来，失去某样东西的代价要比获得同等东西的代价高。我可以随时行使我的隐私权。

但如果医疗保险公司拒绝为我投保，除非我向他们提供信息。在资本主义经济中，他们有权保护自己免受潜在损失，并可以推动这样的要求。我们的底线在哪里?我们选择哪一个?

这就像签订婚前协议的困境一样:无论我们选择什么，都有收获和陷阱。

但除了隐私的道德问题，个人数据的安全也同样重要。在缺乏通用框架的情况下，很难确保和维护对不同领域的数据安全的非常严格的要求，特别是在收集与人类用户有关的数据时。无论如何，工业物联网都有可能被关闭。

我认为需要更广泛研究的最后一个主题是物联网设备的碳足迹。我们无法确保在物联网设备中使用所有生物可降解材料。难道一个共同的框架不应该确保大多数组件都是强制性的生物可降解材料，满足一定的能源效率标准吗?但更严格地遵守这些规则将推高成本，使其更难在更大范围内被采用。但是效率的概念依赖于数据——越多越好。

在这场婚姻真正发生之前，还有一段漫长而有趣的路要走。我们都会被邀请的!这是一段最终会发生的婚姻!

本文由德里IMI的Debamita Sinha撰写