數(shù)據(jù)治理和物聯(lián)網(wǎng)：成功所需的知識

　　在研究和考慮在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)中進行采購時，數(shù)據(jù)治理是一個必不可少但往往缺乏支持的主題。

　　我們經(jīng)常會看到物聯(lián)網(wǎng)的多個“層”，例如物理基礎設施、網(wǎng)絡安全、與現(xiàn)有軟件的集成和數(shù)據(jù)分析，都是有效部署的重要組成部分。

　　但經(jīng)常被掩蓋或完全忽略的是物聯(lián)網(wǎng)的“人員層”，與員工如何與這項技術互動，以及必須如何構建規(guī)則和責任，以有效使用收集的數(shù)據(jù)。

　　事實上，找到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)浪費的信息并不困難，有時也被稱為數(shù)字浪費。由于沒有人決定如何處理而被丟棄或在存儲中萎靡不振的數(shù)據(jù)。

　　雖然我們不會在這一點上深入探討，但數(shù)據(jù)存儲，尤其是云數(shù)據(jù)存儲，是能源密集型的。這方面的數(shù)字略有不同，但每存儲100GB的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生多達0.2噸的二氧化碳。

　　通過適當?shù)奈锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)治理可以避免這種結果。本文解釋了IoT數(shù)據(jù)治理是什么，為什么它對您使用該技術的成功至關重要，以及如何實施它的基本概述。

　　結果應該是更好地控制數(shù)據(jù)資產(chǎn)，同時從物聯(lián)網(wǎng)投資中獲得最大價值。

　　什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)治理，為什么它很重要?

　　從物聯(lián)網(wǎng)中獲得全部價值的許多挑戰(zhàn)是讓相關人員對價值有共同的理解，它創(chuàng)建的數(shù)據(jù)是為了什么，如何使用以及誰對它負責。

　　物聯(lián)網(wǎng)的有效治理和實施需要對企業(yè)試圖解決的問題有長遠的看法。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)本身并不能解決效率低下的問題，或提供對新機會的洞察，它們只能作為解決這些問題的長期方法的一部分。

　　然后，數(shù)據(jù)治理是關于支持數(shù)據(jù)與企業(yè)業(yè)務目標之間的聯(lián)系，無論是降低成本、提高員工績效還是自動化流程。

　　作為正常業(yè)務運營的一部分，我們幾乎可以肯定已經(jīng)在進行某種數(shù)據(jù)治理。但是，如果現(xiàn)在的數(shù)據(jù)治理方法是在出現(xiàn)問題時做出反應，然后在每次問題再次出現(xiàn)時重復相同的修復，可能會發(fā)現(xiàn)無法通過實施物聯(lián)網(wǎng)技術獲得顯著的效率。

　　要想取得成功，需要將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)視為一種預防問題的方法，而不僅僅是在問題發(fā)生時解決問題的工具。這也意味著需要具體說明要解決的問題。

　　舉個例子，假設在一棟公寓樓中部署了傳感器，設施管理人員將大量時間用于維修或跟進單元中的漏水情況。假設泄漏開始耗盡過多的維護時間。在某些情況下，只有當租戶看到水從下面單元的干墻流出時才會發(fā)現(xiàn)漏水，而水已經(jīng)造成了很大的破壞。

　　至關重要的是，由于維護工作非常繁忙，他們沒有時間記錄每天遇到的每起事件的具體細節(jié)，因此很難看到泄漏發(fā)生的位置，或維修方式的任何更大模式。

　　部署后，傳感器會提醒設施管理人員注意細微的漏水，這意味著他們在造成損害之前就知道了。

　　每次發(fā)生微小泄漏時，都會記錄為數(shù)據(jù)。隨著時間的推移，該數(shù)據(jù)集被分析并用于預測下一次可能發(fā)生泄漏的位置。這是一個理想的結果，但實現(xiàn)這一目標需要堅實的數(shù)據(jù)治理基礎來促進這種轉變。

　　如何開始物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)治理

　　數(shù)據(jù)治理并不像有時想象的那么復雜，數(shù)據(jù)管理專業(yè)人員使用許多技術術語，這些術語雖然非常精確，但如果自己不是專家，則很難理解。

　　以下是用于開始數(shù)據(jù)治理的常見流程，可幫助我們了解有效管理物聯(lián)網(wǎng)生成數(shù)據(jù)的使用所需內容。

　　根據(jù)使用的物聯(lián)網(wǎng)技術，這可能需要時間并且可能變得復雜，但如果沒有它，就可能會錯失應獲得的價值。

　　第1步：盤點資產(chǎn)

　　首先要做的是盤點擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、所有這些資產(chǎn)的來源以及現(xiàn)在可以從哪里訪問這些資產(chǎn)。這還應該包括從非物聯(lián)網(wǎng)來源收集的數(shù)據(jù)。

　　同樣，以漏水為例，這可能包括來自檢測泄漏、流量或壓力的傳感器的數(shù)據(jù)。它還可能包括來自租戶和維護人員的報告。還有掌握的有關基礎設施本身信息，每個單元中的洗碗機和洗衣機，以及整個建筑物中的所有管道、閥門、配件和排水管的記錄。

　　作為此過程的一部分，甚至可能會在仔細查看所知資產(chǎn)時，發(fā)現(xiàn)擁有所不知道的資產(chǎn)。這種情況經(jīng)常發(fā)生，因為在此之前，沒有人想過問它是否存在或可能具有什么價值。

　　第2步：對數(shù)據(jù)進行分類

　　為了使收集的所有資產(chǎn)有意義，需要對數(shù)據(jù)進行組織。

　　關鍵問題是它都是以某種邏輯方式構建的。例如，在這個階段通常將所有內容分配給一個類別，例如來自維護人員的輸入數(shù)據(jù)作為一個類別，有關電器的產(chǎn)品數(shù)據(jù)作為另一個類別，但重要的是，無論選擇什么結構，它對我們來說都是有意義的。

　　第3步：創(chuàng)建策略和規(guī)則

　　為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)創(chuàng)建策略首先要決定要保留哪些數(shù)據(jù)。雖然我們之前注意到，企業(yè)丟棄了他們收集的一半以上的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，但有些數(shù)據(jù)對實現(xiàn)業(yè)務目標是沒有用的。

　　甚至可能需要一條規(guī)則，指定丟棄某種類型的數(shù)據(jù)或不符合特定標準的數(shù)據(jù)，因為它只會產(chǎn)生不必要的混亂和浪費。

　　這也是考慮合規(guī)性的階段。根據(jù)所在的司法管轄區(qū)，必須遵守有關數(shù)據(jù)收集和使用的法律法規(guī)。許多數(shù)據(jù)收集制度都具體規(guī)定了必須如何存儲和保護數(shù)據(jù)，也應該制定政策和規(guī)則來滿足這些要求。

　　最后，應該定義誰負責數(shù)據(jù)收集，企業(yè)內的誰可以訪問不同類型的數(shù)據(jù)，以及他們圍繞該訪問的職責。

　　例如，如果希望維護人員能夠訪問來自水傳感器的警報，以便他們立即獲知任何泄漏，同時，IT員工可以訪問聚合的匿名數(shù)據(jù)，那么他們可以使用這些數(shù)據(jù)生成報告和運行分析。

　　第4步：標記物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

　　要使用算法分析和機器學習工具，數(shù)據(jù)需要被標記。在與IT團隊或IT供應商進行的對話中，幾乎肯定會出現(xiàn)如何標記數(shù)據(jù)的情況，但可以將其視為有點像將所有數(shù)據(jù)放入盒子中，然后在每個盒子的側面寫下它包含的內容。

　　這可能包括標記擁有的每種類型的數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)的時間、收集方式，以及重要的是，它對企業(yè)的相對商業(yè)價值是什么。

　　第5步：自動化

　　這本質上是良好的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)治理的最終結果。如果做得好，會發(fā)現(xiàn)自己知道所有數(shù)據(jù)在哪里，如何收集、處理和存儲數(shù)據(jù)，以及它應該提供什么價值。

　　這是開始使用分析，通常使用機器學習工具，并開始尋找模式、開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)可以展示的更廣闊視野的步驟，在哪里可以找到效率、降低成本和轉移企業(yè)的工作，從處理問題時的被動態(tài)度轉變?yōu)楦又鲃拥牧觥?/p>

來源：千家網(wǎng)