近日，Dresner Advisory Services發(fā)布了2018年物聯(lián)網(wǎng)智能市場研究報告，該報告重點關(guān)注終端用戶對物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)智能的興趣和需求，同時對于關(guān)鍵的相關(guān)技術(shù)也做了調(diào)研，例如位置智能、數(shù)據(jù)準備、云計算、預(yù)測分析以及大數(shù)據(jù)分析。

本報告70％的受訪者來自北美，EMEA約占20％，其余分布在亞太地區(qū)和拉丁美洲�！半m然物聯(lián)網(wǎng)智能市場仍處早期階段，但我們堅信物聯(lián)網(wǎng)智能是理解和利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的重要手段，隨著企業(yè)收集和利用傳感器級數(shù)據(jù)的成熟，物聯(lián)網(wǎng)智能市場也會隨之擴大�！盌resner咨詢服務(wù)部創(chuàng)始人兼首席研究官Howard Dresner這樣說到。

該報告中的重要結(jié)論如下：

銷售、營銷和運營是物聯(lián)網(wǎng)最活躍的早期采用者。 為了充分利用物聯(lián)網(wǎng)、并獲得有關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)績效的實時客戶反饋，銷售和營銷部門最先嘗試了物聯(lián)網(wǎng)，12％的運營管理者表示物聯(lián)網(wǎng)對其實現(xiàn)目標至關(guān)重要。相較而言，執(zhí)行管理和財務(wù)部門在對物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用上表現(xiàn)并不那么積極。

制造商將物聯(lián)網(wǎng)視為實現(xiàn)其產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)計劃和供應(yīng)鏈編排目標的最關(guān)鍵因素。 其中，保險行業(yè)將物聯(lián)網(wǎng)視為運營的關(guān)鍵，其業(yè)務(wù)模式專注于自動化庫存和安全管理。除此之外，保險公司還跟蹤航運和物流車隊中的車輛，以便更好地了解如何以盡可能低的事故風險優(yōu)化航線運營。金融服務(wù)和醫(yī)療保健也是對物聯(lián)網(wǎng)很感興趣的行業(yè)，而高等教育和商業(yè)服務(wù)的興趣點就相對較低。

投資物聯(lián)網(wǎng)分析、應(yīng)用程序開發(fā)以及定義準確、可靠的指標來指導(dǎo)開發(fā)是當今物聯(lián)網(wǎng)采用最關(guān)鍵的方面。 數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的投資，包括數(shù)據(jù)采集、移動、數(shù)據(jù)準備和管理，是物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施投資的第二大關(guān)鍵領(lǐng)域。分析、應(yīng)用程序開發(fā)以及指導(dǎo)DevOps的準確、可靠的指標，與預(yù)想中的一致，并且早期使用者已經(jīng)利用預(yù)測分析在運營、銷售和營銷等方面取得了一定的成績。

物聯(lián)網(wǎng)早期采用者會優(yōu)先考慮儀表板、報告、物聯(lián)網(wǎng)用例、提供分析、高級可視化和數(shù)據(jù)挖掘不可或缺的數(shù)據(jù)流。 IoT早期采用者和更廣泛的響應(yīng)者群體在IT分析、位置智能、與操作流程集成、內(nèi)存分析、開源軟件和邊緣計算的優(yōu)先級方面差異最大。這些數(shù)據(jù)反映了物聯(lián)網(wǎng)早期采用者已經(jīng)迅速熟悉了新興技術(shù)，且在未來可能實現(xiàn)跨分析和物聯(lián)網(wǎng)平臺的指數(shù)級擴展。

預(yù)測分析的重要性達到了歷史最高水平。 絕大多數(shù)的受訪者認為預(yù)測分析是非常重要或關(guān)鍵的，其獲得了3．6的得分。雖然在2017年預(yù)測分析出現(xiàn)了輕微下滑的情況，但是在這五年中，重要性情緒（先進和預(yù)測分析的感知重要性）處于上升趨勢。掌握先進和預(yù)測分析的排名靠前，也許明年會有更多的分析試點和生產(chǎn)中的物聯(lián)網(wǎng)項目。

高級和預(yù)測分析應(yīng)用程序中最有價值的功能包括： 支持一系列回歸模型、層次聚類、描述性統(tǒng)計和推薦引擎支持。超過90％的受訪者認為模型管理是非常重要的，這也表明物聯(lián)網(wǎng)分析是許多人追求的目標。地理空間分析（與地圖，人口，人口統(tǒng)計和其他網(wǎng)絡(luò)生成的數(shù)據(jù)高度相關(guān)），貝葉斯方法和自動特征選擇是下一個最需要的功能系列。

預(yù)測和時間分析、訪問高級分析是當今物聯(lián)網(wǎng)采用者最重要的可用性優(yōu)勢。 其次是支持輕松迭代，第三是連續(xù)修改模型的簡單過程。該研究共評估了九個可用性優(yōu)勢，但有位專家表示最后一位對于70％的人來說，不太重要。