大數據扮演物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵角色

　　現今已有不少人察覺(jué)，萬(wàn)物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，其實(shí)主角并不是物體本身，真正的價(jià)值在于萬(wàn)物背后的大數據。每個(gè)企業(yè)也都深知大數據對于商業(yè)發(fā)展的重要性，但是分析什么、如何分析卻各有說(shuō)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(shù)不是問(wèn)題 服務(wù)才是核心

　　我們高喊物聯(lián)網(wǎng)的口號已經(jīng)許久，也深知未來(lái)大數據分析將會(huì )帶來(lái)一波新的產(chǎn)業(yè)革命，各行各業(yè)現今都在大肆談?wù)摯髷祿治龅臒o(wú)限可能，但為了大數據而搞大數據，卻成了許多企業(yè)現在面臨的問(wèn)題，眼見(jiàn)對手做什么就跟著(zhù)做，總是一窩蜂跟上潮流，但能不能在激浪之中站穩卻不見(jiàn)得。

　　技術(shù)是死的，應用卻是活的，重點(diǎn)是你的大數據分析能提供什么樣的服務(wù)?你想透過(guò)數據數據解決什么樣的問(wèn)題?PTC資深經(jīng)理汪崇真認為，“大數據分析用一種更客觀(guān)的方式預測未來(lái)，用數據說(shuō)話(huà)是它最迷人也是最困難的地方。”它的價(jià)值并非單靠技術(shù)來(lái)衡量，與其競爭技術(shù)的高低，針對客戶(hù)需求提供適合、方便且易于使用的服務(wù)反而更為重要。

　　假設將產(chǎn)品應用與工廠(chǎng)制造端區分，廠(chǎng)內雖有其專(zhuān)業(yè)性存在，進(jìn)入門(mén)坎也不低，但目的多半是為了要求讓制造生產(chǎn)的過(guò)程更加精準、提升效能，也可以說(shuō)在活用上比較刻板。但針對產(chǎn)品應用提供相應的服務(wù)相對卻更難，且以商業(yè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，消費者口味日新月異，要如何運用大數據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(shí)時(shí)(Real-time)的數據分析也將變得極為重要。

　　整合是物聯(lián)網(wǎng)必要關(guān)鍵

　　物聯(lián)網(wǎng)的應用千奇百怪，每一個(gè)服務(wù)背后可能涵蓋多項技術(shù)，基本如通訊、感測等，這也讓企業(yè)往往在開(kāi)發(fā)過(guò)程中面臨復雜化的問(wèn)題，就算是大數據分析，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(wǎng)的決勝點(diǎn)其實(shí)并非技術(shù)高低，而是如何串聯(lián)整合才是最大的亮點(diǎn)，不只包括關(guān)鍵技術(shù)上的“軟硬整合”，更涵蓋應用領(lǐng)域的“異業(yè)整合”。

　　汪崇真認為，物聯(lián)網(wǎng)的世界其實(shí)說(shuō)穿了就是一個(gè)整合的世界，過(guò)去網(wǎng)絡(luò )時(shí)代是應用程序之間的互相溝通，現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(guān)鍵。

　　獲得兩大產(chǎn)業(yè)分析公司評選為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)導廠(chǎng)商的PTC，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)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(hù)在建構產(chǎn)品時(shí)避免將過(guò)程復雜化。汪崇真進(jìn)一步解釋?zhuān)琍TC之下的ThingWorx物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺透過(guò)策略性并購整合多項物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，用類(lèi)似于積木堆棧的方式，將各種開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)所需的技術(shù)一層一層兜起來(lái)，與過(guò)去技術(shù)各自獨立相比， PTC借此替開(kāi)發(fā)者省去了不少時(shí)間。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的另一大挑戰

　　物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來(lái)臨，工業(yè)領(lǐng)域也開(kāi)始整合各項技術(shù)而掀起新一波工業(yè)革命。但事實(shí)上，大數據分析應用在工業(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(zhuān)業(yè)性存在，“差異化”是工業(yè)領(lǐng)域較之商業(yè)領(lǐng)域最大的不同，也是最困難的地方。

　　掌握各行業(yè)數據分析共通性

　　如同上述所說(shuō)，各行各業(yè)的專(zhuān)業(yè)性對于數據分析來(lái)說(shuō)，需要長(cháng)時(shí)間大量研究與分析產(chǎn)業(yè)各種信息，切入市場(chǎng)并不容易，致力于工業(yè)自動(dòng)化發(fā)展的泓格科技生產(chǎn)管理處廠(chǎng)長(cháng)陳裕霖對此表示，掌握大數據分析的共通性是一項重要的關(guān)鍵。當企業(yè)在考慮采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)鏈接工業(yè)大數據分析的時(shí)候，最好的方法是找到一個(gè)各行業(yè)皆適合的應用作為入口。

　　舉例來(lái)說(shuō)，泓格科技提供許多關(guān)于能源數據的分析，從中觀(guān)察發(fā)現，不管何種產(chǎn)業(yè)幾乎都需要對能源進(jìn)行有效的管理與控制，因為耗能問(wèn)題關(guān)乎成本的節省，也是企業(yè)營(yíng)運的根本，尤其在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代十分重視節能問(wèn)題，因此，如何提升能源效率儼然成為各行業(yè)最基本的大數據分析，也是在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中一項重要的基礎。

　　分布式架構讓數據精準推送

　　根據統計，到了2020年，將會(huì )有超過(guò)500億個(gè)裝置透過(guò)數字方式連接在一起，而其中很大一部分會(huì )出現在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。無(wú)數具有感測與監控能力的數據收集器相互連接產(chǎn)生數據信息，通過(guò)各種智能分析為工業(yè)制造生產(chǎn)提供極具價(jià)值的洞察，并提高效率與生產(chǎn)效益，但這過(guò)程卻會(huì )衍生海量的數據數據，對后端數據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(guò)程中扮演了重要角色，也是未來(lái)其中一項核心技術(shù)。陳裕霖進(jìn)一步說(shuō)明，分布式架構讓每個(gè)節點(diǎn)都具備一個(gè)簡(jiǎn)單的“大腦”，透過(guò)訂閱機制將采集到的數據數據針對各端需求或云端平臺進(jìn)行精準式的推送，也就是當后端需要數據時(shí)才進(jìn)行傳輸，這樣的方式可避免海量數據當中不必要的“垃圾”全部送到后端造成負荷。在未來(lái)工業(yè)大數據分析上，此架構將有助于上百億個(gè)傳感器數據進(jìn)行更有效率的處理。