一直以來，物聯網都被視為信息技術的第三次浪潮，確立未來信息社會競爭優勢的關鍵。而作為大數據分析法和物聯網相結合的產物，產業物聯網則以智能互聯的設備和機器為基礎，幫助企業拓展全新的數字化服務和商業模式。
在目前全球經濟增長前景並不明晰的背景下，產業物聯網愈加凸顯出為工業企業創造巨大商機的能力，也因此越來越受到企業的重視。一項分析預測顯示，在2020年之前，全球在產業物聯網方面的支出保守估計約為5000億美元，到2030年，產業物聯網的全球生產總值更可能高達15萬億美元。
產業物聯網之所以能夠被稱為運營效率和創新的源泉，是得益於多種技術發展的有效融合。依托產業物聯網，企業可以利用傳感器、軟件、機器對機器學習等各種技術手段，收集並分析從實物或其他大規模數據流中獲取的數據，並利用分析結果來管理運營，或是提供新的增值服務。
根據埃森哲與通用電氣的一項調研顯示，在所有受調查的行業中，八到九成的企業都表示，大數據分析是他們當前最重要或是前三大重要的事務之一。尤其是在航空業，61%的受訪企業表示，大數據分析在該企業具有最高的優先程度。同時，73%的企業在大數據分析方面的投資已超過企業技術總預算的20%，而兩成以上的企業投資比例超過了30%。
事實上，更加熟練地使用數據分析法是大勢所趨。例如，過去10年中，航空業燃料成本平均每年上升19%。而航空公司通過使用飛機各部件的全程飛行數據以及使用性能分析工具，將飛機的飛行數據、天氣、導航、風險數據和燃料操作整合在一起，就可以縮短飛行時間，進而直接節約成本、提升利潤。
醫療行業的趨勢同樣如此。醫療服務機構正在利用技術手段進行健康數據的實時採集，然後使用先進的預測分析技術，幫助預測未來情況。通過對數據進行預測性的測量、監控和管理，醫療組織可以有效提高護理水平，提早處理風險因素和慢性病的症狀，並提供新的、更加有效的積極治療方案。
而在信息技術和產業物聯網領域，智能化服務是被廣泛看好的未來下一步。一位受訪高管人員表示：信息技術需要從僅僅以自動化為基礎的成本節約時代，邁向一個智能化與價值創造的時代。
不過埃森哲的調查也顯示，只有36%的企業內部各個部門採用了大數據分析。更為普遍的情況則是，企業只在一個運營部門(16%)或是在多個相互獨立的部門(47%)中部署了這一能力。但是，缺乏一種縱覽企業全局的分析法戰略，往往會導致分析技能互不銜接、重複工作，而最重要的是會影響到數據分析的投資回報。
當被問及實施大數據分析戰略的三大挑戰時，受訪者提及頻率最高的是“部門間的系統障礙影響了數據收集和數據關聯發揮最大作用”(36%)。此外，對於29%的高管而言，前三大挑戰之一便是零散數據的合併以及能否使用整合後的數據倉庫。
因此，打破企业部门间的数据和系统孤岛，不仅是企业实行大数据分析策略的一个先决条件，也是一项重要成果，至少对于那些期望从大数据战略中获取最大收益的企业而言是如此。调查显示，企业正在想方设法要令数据功能逐步集中，数据管理本身将成为一种关键的技能组合。
将运营技术与信息技术部门结合，共同实现产业物联网的价值，是推动效益最大化的关键。只有26%的企业考虑将两个部门整合起来，共同制定分析法解决方案。埃森哲认为，信息技术和运营技术的融合是关键一步：
其一，研究发现，企业面临的前三大挑战中的两个——部门间系统障碍(36%)、零散的数据(29%)——完全可以通过运营技术与信息技术的联手负责使问题大大缓解。运营技术高管对操作程序、数据存储和使用有清晰的认识，而信息技术高管能够找到有助于缓解数据集中问题的新技术。
其二，由于其他机构往往利用运营领域以外的资产数据(例如运用财务数据来达到资本管理的目的)，因此企业为了数据整合和建立以业务为核心的分析法寻求有价值的洞见，必将会推动运营技术与信息技术的融合。
因此，在着手推动产业物联网解决方案走向成熟时，企业一定要大胆地设想所需要的全新商业模式。一些企业正在努力将产品转化为产品与服务相结合的模式——即先生产出智能实物产品，再利用该产品生成数据，用于数字服务。如此一来，企业就可以确立起混合业务模式，将运营效率与来自数字服务的循环收入流结合起来。这些数字服务也有助于企业进行资源提取，推动企业优化决策、提高价值链的可见度、采用新的方式提高生产效率。
同时，企业要把重点放在迅速发展预测性分析能力和优化能力上面，从而可以从运营的洞见中获得最大的价值。事实上，资产绩效管理(APM)只要保持在基线水平上，就可以通过跟踪监测整个企业的资产可用性与表现，为工业企业创造价值。不过，如果能够预测到设备故障并在灾难性事件发生之前开展积极行动，不但会创造更大价值，而且还将提高总体生产率。如果提升到下一个层级——优化——企业可以掌握更深入的洞见，由此做出更佳的业务决策。
此外，考虑到未来的合作伙伴生态系统也很重要。企业将与合作伙伴和供应商合作，共同创造并提供服务，共同寻找潜在的新客户。
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