该研究将物联网定义为嵌入电子、软件、传感器和连接的物理对象或“实物”网络，以使对象能够收集和交换数据。该研究考察了智能定位、终端用户数据准备、云计算、先进预测性分析以及数据流分析等关键相关技术。
“尽管物联网还处于初期阶段，但我们认为这是工业界的一个决定性话题，物联网智能（IoT Intelligence）作为了解和利用物联网数据的手段，同样也将变得越来越重要，并将促进智能定位（location intelligence）、先进和预测分析（ advanced and predictive analytics）、大数据（big data）等关键技术的发展。”Dresner Advisory Services的创始人兼首席研究员Howard Dresner说。
制造业首当其冲
从各个行业受访者对物联网重要性认知调研结果中可看到，2017年物联网已应用于多种商业环境，IoT重新定义商业模式，在多个行业实现增加产量、流程自动化。总的来说，制造、咨询、商业服务、分销/物流和能源行业物联网相关的报告数量最多，超过半数受访者认为物联网至少是有点重要的，可谓物联网的领导者。在全球经济整体低谷的时代，这几个行业难以维持增长盈利模式，面临巨大的竞争和挑战，找出新的发展思路实现成功转型迫在眉睫，而物联网早期倡导者将增加收益和提高竞争力作为物联网项目的目标，符合为这些行业快速提供收益和竞争力的需求，因此物联网的一系列举措在这些行业得到广泛的资助和支持。这其中，制造业的受访者认为物联网“不重要”的比例最低，认为物联网“重要”的比例超过一半，高居榜首。
从功能上看，业务智能能力中心（Business Intelligence Competency Centers）、研发（R&D）的受访者认为IoT至少是“重要”的比例最高，这反映了物联网是以项目为中心，而不是整个机构的兴趣关注点。在市场/销售（Marketing & Sales）方面，IoT关注销售分析及指标，因此认为IoT最低程度“重要”的受访者比例较高，排名第三。销售分析的应用程序越来越依赖物联网技术作为其核心应用程序平台的基础组件。战略规划部门对物联网也表现出高于平均水平的兴趣，认为物联网不重要的比例最低，展现出物联网数据及分析对于组织决策所起的重要作用。
哪些技术驱动着物联网的发展
物联网先行者高度关注组织中所有的BI功能驱动因素。与所有受访者相比，他们最大的兴趣不同点在于供应链、制造这两个虽然优先级相对较低但是与物联网高度相关的区域。物联网倡导者将BICC作为紧随其后的物联网重要驱动因素。市场、战略规划、销售也是企业BI和物联网的强大催化剂。下图所示BI的12个功能驱动因素，其应用水平越高，物联网在区域个性化需求基础上能提供差异化价值的可能性就越大。
关于业务智能BI
将所有可量化的业务智能目标打分排序，如图所示，物联网倡导者的结果均高于整体样本。物联网倡导者见证了应用BI可优化决策制定、提高运营效率、增强竞争优势、增加收益、完善客户服务等，为物联网成功实施奠定基础。整体样本和物联网倡导者对优化决策制定重视度最高，整体样本对提高运营效率的重视程度次之，但物联网倡导者将增加收益（growing revenue）和提高竞争优势（increasing competitive advantage）略高于运营收益，并将其作为驱动物联网计划成功的两个主要目标加以宣传推广。相比众多受访者，物联网倡导者在IoT中看到了更多的机会。
BI技术包括先进预测分析、云BI、终端数据准备、智能定位、大数据等，下面对此报告中关于先进预测分析及职能定位技术作简要介绍。
智能定位
基于物联网的智能定位最有前景的应用案例是在高度规范的制造业（highly regulated manufacturing industries），简化可追踪性和供应链执行工作流（streamline traceability and supply chain compliance workflows）上的潜力。预计2018年，ERP和供应链管理（SCM）软件供应商利用物联网智能定位，在全球范围简化可追溯性（streamline traceability）和供应链合规性（supply chain compliance），推出新的应用程序。
此报告对于2017年物联网行业的发展做出了客观判断，对客户及物联网技术供应服务商提供了丰富且有价值的信息。2017年，物联网继续对制造业起着越来越重要的作用，物联网先进技术蓬勃发展。客户可根据市场研究结果了解同行是如何利用、如何投资业务智能及其相关技术的。比较当前的供应商表现和行业规范、识别和选择新的供应商。
“尽管物联网还处于初期阶段，但我们认为这是工业界的一个决定性话题，物联网智能（IoT Intelligence）作为了解和利用物联网数据的手段，同样也将变得越来越重要，并将促进智能定位（location intelligence）、先进和预测分析（ advanced and predictive analytics）、大数据（big data）等关键技术的发展。”Dresner Advisory Services的创始人兼首席研究员Howard Dresner说。
此研究的主要内容包括以下几点：
☆ 53%的受访者表示物联网有点儿重要，只有不到15%的受访者认为物联网现在非常重要。
☆ 制造、咨询、商业服务、分销与物流是应用物联网的前四大行业。
☆ 增加收益和提高竞争力是物联网倡导者所追求的终极业务智能（BI）目标。
☆ 智能定位、数据流分析和认知BI是排名前三的最有价值的物联网应用技术。
☆ 采用业务智能BI的程度越高，物联网倡议取得成功的可能性就越大。
制造业首当其冲
从各个行业受访者对物联网重要性认知调研结果中可看到，2017年物联网已应用于多种商业环境，IoT重新定义商业模式，在多个行业实现增加产量、流程自动化。总的来说，制造、咨询、商业服务、分销/物流和能源行业物联网相关的报告数量最多，超过半数受访者认为物联网至少是有点重要的，可谓物联网的领导者。在全球经济整体低谷的时代，这几个行业难以维持增长盈利模式，面临巨大的竞争和挑战，找出新的发展思路实现成功转型迫在眉睫，而物联网早期倡导者将增加收益和提高竞争力作为物联网项目的目标，符合为这些行业快速提供收益和竞争力的需求，因此物联网的一系列举措在这些行业得到广泛的资助和支持。这其中，制造业的受访者认为物联网“不重要”的比例最低，认为物联网“重要”的比例超过一半，高居榜首。
制造业拥有大量设备，时刻产生巨大数据，通过传感器收集数据、通过网络通讯技术等将数据上传至云端处理，将物理世界和信息世界融合，之前未连接的设备能够进行通信和共享数据，实现真正的万物互联，已成为物联网的主战场。智能制造涵盖了所有业务领域，模糊和改善了工厂运营、供应链、产品设计和需求管理之间的鸿沟，所以没有哪个行业受IoT影响比制造业更大。
在制造业内，物联网系统在生产过程和供应链中提高生产力的潜力是巨大的，涵盖设备连接和管理、数据采集分析、先进和预测分析、业务和流程优化。在设备连接和管理中，制造商可以使用完全连接的网络实现设备和生产过程的可视性、可访问性和主动控制。用这些设备采集的数据分析结果来管理关键绩效指标（KPI），以提高运营效率，优化决策制定。使用先进和预测分析，制造商可预测问题并提供增值服务，甚至开拓全新的服务。
在物联网实践的过程中，离不开数据采集、分析、通讯网络等各种新技术，需求推动着新技术快速发展。因此，技术领域认为物联网非常重要的受访者比重最高。奇怪的是，负责众多不同移动资产的联邦政府、州政府和地方政府将物联网举措列为非常重要或关键的可能性最小，65%受访者认为物联网对其毫不重要。但纵观整体，到2017年，大多数行业的多数受访者依旧认为联网并不重要，将其置于业务智能和数据管理等紧迫的问题之后，物联网的应用在未来一段时间内依然将保持很低的水平，直到有广泛的应用成功案例出现。
图1 行业的重要性表1 行业的重要性统计
注：重要=非常重要+很重要+重要
物联网还是项目级而非公司级热点
从功能上看，业务智能能力中心（Business Intelligence Competency Centers）、研发（R&D）的受访者认为IoT至少是“重要”的比例最高，这反映了物联网是以项目为中心，而不是整个机构的兴趣关注点。在市场/销售（Marketing & Sales）方面，IoT关注销售分析及指标，因此认为IoT最低程度“重要”的受访者比例较高，排名第三。销售分析的应用程序越来越依赖物联网技术作为其核心应用程序平台的基础组件。战略规划部门对物联网也表现出高于平均水平的兴趣，认为物联网不重要的比例最低，展现出物联网数据及分析对于组织决策所起的重要作用。
但这些战略规划部门的受访者中即使是物联网的拥护者，也没有人认为物联网是至关重要（critical important）的，在一定程度上说明组织领导者对于物联网的发展并不是百分百积极的态度。值得注意的是，对于企业的运营，只有约18%的受访者认为物联网“重要”，远低于其他部门，排名垫底；高达57%的受访者认为物联网对其毫不重要。对比行业调研的结果，结论就十分有趣了：物联网在制造业最有可能被应用，但是制造业的运营，物联网却并不重要。回归运营的含义，运营是对运营过程的计划、组织、实施和控制，对产品生产和服务密切相关的各项管理工作的总称，也可以说是为对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进的管理工作。运营的最终目的是使产品“活的更久”或者“活的更好”，一切能够帮助产品进行推广、促进用户使用、提高用户认知的手段都是运营需要的，而物联网技术只是这些措施中的一种。在物联网被工业届尤其制造业炒得异常火爆的今天，清醒的告诉我们，物联网对制造业不是万能的，只是众多手段之一而已。
图2 部门重要性
表2 具体部分重要性
注：重要=非常重要+很重要+重要
哪些技术驱动着物联网的发展
物联网倡导者，也就是认为IoT至关重要（Critical）或非常重要（Very important）的受访者，支持物联网在广泛的业务智能（BI）活动和过程中的应用。物联网倡导者和所有受访者兴趣差距最大的领域毫不意外的出现在智能定位、数据流分析（streaming data analysis）和认知BI（cognitive BI）这些已经有成功应用案例的方向。有趣的是，物联网倡导者在数据仓库中看不到更高的IoT机会，不期望获得与上述技术一样的重大收益。无论是更广泛的受访者群体还是物联网倡导者，都对BI的主要产品：报表和仪表盘给出了高度评价，置于首位，但是物联网倡导者也并没有对其表现出更为特别的兴趣，倒是可视化和终端用户自助服务（End-user self-service）备受先行者的青睐。
图3 技术重要性：物联网先行者与行业平均水平
物联网先行者高度关注组织中所有的BI功能驱动因素。与所有受访者相比，他们最大的兴趣不同点在于供应链、制造这两个虽然优先级相对较低但是与物联网高度相关的区域。物联网倡导者将BICC作为紧随其后的物联网重要驱动因素。市场、战略规划、销售也是企业BI和物联网的强大催化剂。下图所示BI的12个功能驱动因素，其应用水平越高，物联网在区域个性化需求基础上能提供差异化价值的可能性就越大。
图4 BI驱动要素：物联网先行者与行业平均水平
关于业务智能BI
将所有可量化的业务智能目标打分排序，如图所示，物联网倡导者的结果均高于整体样本。物联网倡导者见证了应用BI可优化决策制定、提高运营效率、增强竞争优势、增加收益、完善客户服务等，为物联网成功实施奠定基础。整体样本和物联网倡导者对优化决策制定重视度最高，整体样本对提高运营效率的重视程度次之，但物联网倡导者将增加收益（growing revenue）和提高竞争优势（increasing competitive advantage）略高于运营收益，并将其作为驱动物联网计划成功的两个主要目标加以宣传推广。相比众多受访者，物联网倡导者在IoT中看到了更多的机会。
图5 BI的目标：物联网先行者与行业平均水平
BI技术与物联网
BI技术与物联网
BI技术包括先进预测分析、云BI、终端数据准备、智能定位、大数据等，下面对此报告中关于先进预测分析及职能定位技术作简要介绍。
先进预测分析（Advanced and Predictive Analytics）
先进和预测分析包括统计、建模、机器学习和数据挖掘，分析事实，以预测未来或未知的事件。受访者对先进和预测分析的广泛特征表示出强烈兴趣。其中最受欢迎的功能需求包括：回归模型（regression models）、教科书统计函数（textbook statistical span style="line-height: 1.6;">
图6 先进预测性分析的特点
智能定位
智能定位是业务智能的一种形式，主要分析应用的维度是位置或地理。 最典型的如，通过查看覆盖在交互式地图界面上的数据点来进行分析。物联网倡导者对智能定位的兴趣远远超过调查总人群。通过两年的调查结果对比看，随着时间推移，整体评价没太大变化。74%的物联网倡导者表示智能定位是“至关重要”或“非常重要”的，几乎与去年相同，我们并不感到惊讶，因为位置往往是物联网数据分析的关键应用，只有26%的整体样本在2017年认为其“至关重要”或“非常重要”。
基于物联网的智能定位最有前景的应用案例是在高度规范的制造业（highly regulated manufacturing industries），简化可追踪性和供应链执行工作流（streamline traceability and supply chain compliance workflows）上的潜力。预计2018年，ERP和供应链管理（SCM）软件供应商利用物联网智能定位，在全球范围简化可追溯性（streamline traceability）和供应链合规性（supply chain compliance），推出新的应用程序。
图7 智能定位的重要性：物联网先行者与行业平均水平
此报告对于2017年物联网行业的发展做出了客观判断，对客户及物联网技术供应服务商提供了丰富且有价值的信息。2017年，物联网继续对制造业起着越来越重要的作用，物联网先进技术蓬勃发展。客户可根据市场研究结果了解同行是如何利用、如何投资业务智能及其相关技术的。比较当前的供应商表现和行业规范、识别和选择新的供应商。
责任编辑：靳玉凤
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