大數據+物聯網，這3個行業的發展可期
發布時間：2021-09-01 09:55:46 已幫助：72人
據調查，63%的企業從對大數據投資中獲得了可衡量的效果。如果再加上傳感器、追蹤器等物聯網能力的加持，數據驅動型企業有潛力實現更廣泛的市場研究、更好的流程可見性、更高的運營效率。
然而，大數據咨詢專家認為，某些行業或許本身就更適合從大數據和物聯網的結合中受益。
數字化營銷
預測使顧客滿意的因素
了解顧客的購買動機，就可以預測他們的購買選擇，以便在合適的時機提供合適的產品。物聯網可以幫助豐富顧客的實時畫像，無論是通過零售商店還是顧客愛逛的其他線下場所，通過藍牙連接顧客的智能手機和智能手表來進行交互。
這樣不僅可以感知到顧客的出現，還可以幫助顧客找到你的門店，進一步完善后續的購物體驗。可以通過向周邊人群推送最新優惠，將他們引導到門店。其優勢在于這種交互會一直延續。人們會隨身攜帶智能設備，從而能夠了解顧客在購物之后做了什么，以及如何使用所購買的商品。
這就到了大數據工具發揮作用的時候：幫助洞察潛在顧客在商場中的移動軌跡，以及為什么對你的產品感興趣。剩下要做的就是，通過算法預測指導進行更為精準的營銷活動，去觸達那些具有潛力而未被發現的客群。
工業4.0
優化性能并延長設備壽命
你使用的設備不可避免地會老化。預防措施很重要，但是只基于協議執行是盲目的。如果在可能發生故障之前過早進行維護，也許效率低且成本高。當需要檢查上千英里以外的閥門時，每次都聘請操作員人工維護不是長久之計，而且也無法實時反饋情況。
所以，該如何制定恰當的維護計劃呢？可根據一些征兆對故障進行預測。如果你能夠實時分析設備的狀態，提前預見到問題，便可以降低維修頻率且更經濟高效。
預測性維護要在物聯網支撐下實現。可以通過聯網傳感器對整體生產周期進行連接和監控。同時運用大數據技術，如借助可快速處理大量數據的系統，提供每個硬件資產的維護時間節點。這樣的監控方式無需暫停生產流程，而且往往可以找到意料之外的維護模式。
運用大數據分析，你可以節省備用零件、監測性能指標，在設備影響到運行之前采取預測性維護。這樣設備可以用的更久，從而降低總體的生產成本。
物流
為供應鏈帶來可見性
物聯網有潛力為貨運追蹤領域帶來全新維度。除了回答“貨在哪里”、“多久才能送達”等基礎問題外，數據驅動的物聯網追蹤器可以讓你了解到更多的物理參數，這對于貨物的有效期和儲存需求至關重要。
舉個例子，根據所運送商品的不同類型，針對性調整并更新所需的溫度、濕度、位置、振動等各類指標數據。從而可以找出導致貨物損壞或者延遲送達的確切原因。如果貨物的運送速度太慢、失去連接或者有損壞的可能性，你將收到由事件觸發的預警通知。
此外，物聯網設備收集到的數據還可以用于其他場景：如作為證據解決與收件人之間的糾紛，或持續管理和改善運輸條件。
將大數據工具用于貨物追蹤，將帶來競爭優勢。你可以發現問題出在哪里，依靠預測性分析獲得更好的路線建議，以確保貨物不受環境因素和道路阻塞的影響。最終，帶來的是客戶滿意度的提升。
接入數據驅動的物聯網
獲得可衡量的效果
只有31%的企業自認為是數據驅動型企業，而其他企業并不急于加入到這個隊伍中來。這意味著，即便是那些已經啟用了物聯網的競爭對手，也很可能還沒有發現大數據的隱形價值，比如完善客戶畫像、預測性硬件維護和流程可見性。
物聯網是“物與物互相連接的互聯網”。物聯網的感知層，產生了海量的數據，將會極大地促進大數據的發展。
同樣，大數據應用也發揮了物聯網的價值，反向刺激了物聯網的使用需求。越來越多的企業，發覺能夠通過物聯網大數據獲得價值，就會愿意投資建設物聯網。
從而當物聯網與大數據可以完美結合，注定會成功，而我們也可以借這個機會有所作為。
