万物皆可数字化，数字化对象产生有用数据

 

　　物联网时代，不仅实体的物正在被数字化，一些抽象的范畴也正在被数字化。在充分数字化的基础上，物理世界潜在的价值正在不断被挖掘出来。

 

　　以一个工厂为例，我们能够看得见的“物”包括各类生产设备、辅助设备、原材料、产出品等有形的物品。通过为各类有形物品嵌入硬件和软件，使其具备智能互联的特征，这些物品的各种属性、状态即可通过数字化的形式呈现给用户，在有形物品数字化之后，实时监测、控制、优化等功能才能实现。

 

　　除了有形物品外，在物联网的推动下，大量无形的抽象范畴也在经历数字化的过程。以工厂的生产运营流程为例，很多组织已将流程固化到IT系统里，在一定程度上实现了流程数字化。而在更多设备联网的大环境下，大量实物的数字化为生产运营流程提供了更多参考和辅助信息，通过信息化手段，可更方便地跟踪、评估和优化流程信息，提升流程效率，从而实现进一步的流程数字化。

 

　　同样在传统生产经营过程中，对员工的管理也能够在人员各类属性数字化的基础上进行评估和管控，然而其数字化并未涵盖企业核心管控属性。目前的应用多是基于考勤、培训等数据，并在经验基础上对人员进行评估和管理。借助物联网，企业可以对各类人员在工作中的操作行为、习惯、工作成果进行跟踪、分析和优化，让员工行为具备数字化特征，实现企业管理的数字化。

 

　　实际上，不论是有形物品，流程、还是人员行为等，物理世界的数据化能够产生有用的数据，在这些数据驱动下，实现物理世界与数字世界的融合。

 

　　数据驱动物联网应用的闭环，然而数据利用尚有限

 

　　物联网应用中所产生的数据串起了物联网的具体的应用。以我们非常熟悉的物联网三层架构为例，正是数据驱动形成了三层架构的闭环：

 

　　感知层、网络层、应用层的三层架构已成为业界共识，而数据是将三层架构穿起来的主线：通过感知层的各类设备采集数据，借助网络层传输数据至应用层的处理平台，对数据进行存储、分析、计算，并在数据挖掘的基础上形成丰富的应用，这些应用数据再通过通信网络回馈至感知层的数据采集对象。由此，数据流成为物联网应用闭环的主线，体现了数据驱动的变革。

 

　　然而，在现实应用中，虽然我们已经充分认识到数据的作用，但多体现在布局感知设备和网络基础设施的方面，对于数据的利用远远不足。麦肯锡咨询公司在今年发布的研究报告《物联网：超越炒作之外的价值》中提出，目前绝大多数物联网数据未被使用。以麦肯锡调研的典型物联网项目为例，一个油井设备安装了3万个传感器来监测设备各部分状态，但是传感器所采集的数据大部分存储在本地，且40%的数据未被存储；同时也缺少实时数据分析的界面，对数据分析的报告也仅限于少数几个参数；此外，被存储的数据中只有1%的数据被使用，且仅限于发现和控制异常状况。由此在物理世界数字化后，所产生的数据若不能被很好的利用并发挥价值，就不能在数据的驱动下产生决策，则物理世界和数字世界就不能得以真正融合。

 

 

　　随着联网设备数量的增加，所采集的设备数据也随之剧增，数据驱动变革需要解决对数据的利用问题。由于数据反映大量设备的各类属性和参数，而传统应用软件的处理方式只利用了部分数据，而未能将各类大数据用于优化和预测，传统应用软件无法充分发挥数据的潜在价值。

 

　　由此，平台模式在物联网时代数据驱动转型过程中的作用凸显，正如PTC全球副总裁兼中国区总裁寿宇澄博士指出：“随着数据量越来越大，人对于未来的预测能力越来越低，我们需要依靠数据的驱动来决策。而面对物联网时代个性化需求的增加，企业要从刚性的软件IT信息驱动模式，向柔性的企业个性化数据驱动模式转变，这个模式的变化对于整个信息化系统来说是巨大的。平台技术可以支撑物联网的需要，以达到整个体系的有序和连接，同时对于平台开发的周期、可靠性、维护等方面都能带来好处。”

 

　　物联网应用平台已经开始发挥其巨大能量。近年来，各类平台逐渐探索出成熟的模式并服务于设备厂商，例如在智能硬件领域的机智云、AbleCloud、物联智慧等接入数千万甚至上亿硬件设备，为硬件数据的挖掘发挥着巨大作用；面对产业物联网，PTC、IBM、英特尔、通用电气等均推出平台产品，为各行业智能化和数据驱动转型提供服务。就笔者所了解，以PTC为例，PTC近年来在物联网平台方面的布局包括收购ThingWorx、Axeda、ColdLight，搭建了设备管理、应用开发、机器学习和大数据分析预测的平台生态系统，并通过增强现实映射，进一步提升了物理世界和数字世界之间的融合。

 

　　物联网对人类的影响正在显现，不仅仅在于每年数千亿美元的市场规模，和各类研究机构所预测的数十万亿美元市场空间，更在于对生活的变革和对潜在价值的挖掘。数据驱动的变革正在不断促进物理世界和数字世界的融合，即深挖“物”背后的潜在价值。