物聯網如何推動未來幾十年重要的商業趨勢之一。

如果你認識數據中心的工作人員，花點時間感謝他們。畢竟，正是因為有了它們，我們居家隔離時才能在網上購物，在Netflix上觀看《Tiger King》。

這些工作人員和他們的團隊在COVID-19危機期間一直在不知疲倦地工作，以保持互聯網的運行。盡管全球網絡宕機率小幅上升，但到目前為止，即使使用模式發生了巨大變化且流量激增至歷史新高，我們仍避免了重大故障。

[[334682]]

現在，重點是保持這種成功，直到冠狀病毒大流行消退和正常的人員配備水平恢復為止。在此過程中，數據中心可能會在基于物聯網(IoT)的解決方案中找到有用的盟友，該解決方案可實現自動化和遠程監控功能，同時在發生服務器故障之前進行預測和預防。

物聯網是可見性的關鍵

物聯網系統是邁向真正“互聯企業”的第一步，它將人驅動的流程與數據和人工智能結合起來。在連接的企業中，物理流程和IT流程是集成在一起的，這意味著整個業務運營都是數字化的。其結果是對組織運作的各個方面都有無與倫比的可見性。

例如，數據中心員工可以使用嵌入式物聯網傳感器監測環境狀況。通過這些信息，他們能夠隔離熱點、優化冷卻并防止停機。更好的是，基于物聯網數據訓練的機器學習算法可以處理這些和其他常規數據中心任務，例如更新和補丁。

這在今天尤其有價值，因為人們希望限制數據中心、工廠、食品加工廠和其他設施所需的現場員工數量。更重要的是，隨著物聯網在各行業的普及，新的工作模式得以實現，這是對未來的一瞥。

IDC預計，到2025年，將有416億個聯網物聯網設備共同產生79.4 zettabytes(或80萬億GB)的數據。這個字節比可觀測宇宙中的恒星還多。組織可以(而且必須)挖掘這些數據以優化流程，為客戶和員工創造更好的體驗。

這就是我們認為，互聯企業是未來幾十年最重要的業務趨勢之一的原因。盡管創建聯網企業并非易事，但那些成功地在企業中智能部署物聯網的企業將發現自己擁有巨大的競爭優勢。

更好的數據，更好的決策

這種優勢將體現在組織各個級別的更明智的決策中，包括更有針對性的營銷，更有效的運營甚至加速產品開發。

例如，零售商可以通過集中式平臺實時跟蹤貨運，因此倉庫合作伙伴可以更好地管理到達時間和相關物流。同時，機器學習模型可以分析過去的供應鏈數據，以識別阻礙有效運營的瓶頸，從而使供應鏈管理者能夠準確地發現并解決常見的痛點。

最終，我們收集的數據越多，我們的決策就越好。因此，對整個業務操作的可見性迅速成為一種必要。這就是物聯網的好處，事實上，真正的挑戰不是收集這些數據，而是讓這些數據有意義。

在這里，人工智能可以通過識別人眼看不見的趨勢和相關性來幫助我們。很快，人工智能將更進一步，首先確定這些趨勢，然后提供一個建議的行動方案來應對。

提高生產力

改善決策能力是互聯企業的一項重要的長期利益，但如今，大多數組織都使用物聯網通過智能維護來提高生產力。

智能維護將預測性維護的功能與自動化工作流程的效率結合在一起。 例如，制造商收集環境和操作數據點，例如工廠內的溫度和部件振動率，以識別有即將發生故障的風險的機器。 然后將這些標記為需要維護，并通過像Now Platform這樣的集中式系統自動路由到相應的團隊，從而加快補救速度并最大程度地減少停機時間。

這種效率是關聯企業的利益所在。物聯網設備不依賴于操作人員手動檢查流水線上的每臺機器和每一步，而是自動、連續地收集和分析數據。德勤研究公司稱，通過消除與“運行到失敗(run to fail)”戰略相關的成本，無論是在工廠、數據中心還是倉庫組織中，總體維護成本都可以降低10%。

更好的體驗

真正的財務利益可能會增加幾個數量級，從明智的維護甚至明智的決策擴展到提供出色的體驗。

疫情隔離期間，在每個觀看Netflix流媒體的人背后，都有一個IT專業人員在監控數據中心。為了繼續擴展這項工作，IT團隊需要物聯網支持的智能工作流。

如果做得對，物聯網可以幫助交付出色的工作流程帶來的出色體驗。