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[導(dǎo)讀]在采用物聯(lián)網(wǎng)的過程中,企業(yè)正經(jīng)歷技術(shù)與商業(yè)上的重大挑戰(zhàn),企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者們必須投資新的方法,才能借以確保物聯(lián)網(wǎng)計劃的成功。

在采用物聯(lián)網(wǎng)的過程中,企業(yè)正經(jīng)歷技術(shù)與商業(yè)上的重大挑戰(zhàn),企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者們必須投資新的方法,才能借以確保物聯(lián)網(wǎng)計劃的成功。為了協(xié)助企業(yè)決策者規(guī)劃物聯(lián)網(wǎng)方案,Gartner的研究報告針對2017年以后的物聯(lián)網(wǎng)實踐方法領(lǐng)域提出四項預(yù)測,茲將重點摘譯如下。

一、至2020年,50%的大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)執(zhí)行計劃將會應(yīng)用云端安全服務(wù)(而目前應(yīng)用云端安全的比例不到10%)。

物聯(lián)網(wǎng)的擴張速度極快,且其架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)流(Data Flow)的安全防護日益復(fù)雜,技術(shù)的需求與內(nèi)部安全防護基礎(chǔ)建設(shè)的擴充對企業(yè)造成莫大的壓力,即便是大型組織亦然。安全防護專家的需求度相當(dāng)高,資安技術(shù)人才的雇用與留任越來越困難。因此,對大多數(shù)布局物聯(lián)網(wǎng)的組織而言,采用具有高度擴展性的云端安全服務(wù)是不可或缺的一步。大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)從無數(shù)臺連網(wǎng)裝置取得數(shù)據(jù),龐大的數(shù)據(jù)量讓企業(yè)內(nèi)部的安全防護基礎(chǔ)設(shè)備難以應(yīng)付,而云端安全解決方案則能符合此種物聯(lián)網(wǎng)布局的高擴展性與成本需求。

二、至2020年,在采用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中,至少65%企業(yè)將運用物聯(lián)網(wǎng)平臺軟件包(而目前僅33%)。

驅(qū)動物聯(lián)網(wǎng)平臺采用量提升的因素包括:

(一) 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的商業(yè)需求逐漸成長,促使企業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)方案激增,整合物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)的期望也隨之升高。

(二) 物聯(lián)網(wǎng)的平臺即服務(wù)(Platform as a Service, PaaS)產(chǎn)品變得更容易取得,PaaS產(chǎn)品讓企業(yè)能擴大物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的采用范圍,隨著需求的成長進行規(guī)模升級。

(三) 物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)劃初期較為簡單,但擴展到后來往往日漸復(fù)雜,牽涉商業(yè)應(yīng)用程序、移動Apps,以及軟件即服務(wù)(Software as a Service, SaaS)的整合,因此企業(yè)需要通用的物聯(lián)網(wǎng)PaaS功能以支持復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)邏輯和分析技術(shù),也需要整合式PaaS(integration PaaS, iPaaS)以進行技術(shù)擴展的整合。

(四) 對現(xiàn)有的中間件(Middleware)來說,物聯(lián)網(wǎng)擴充功能變得比較容易取得,主要的中間件企業(yè)(IBM、Microsoft、Oracle與SAP)為自家的中間件產(chǎn)品提供原廠的物聯(lián)網(wǎng)擴充功能,讓客戶可以將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合至既有的計劃中。

三、至2020年,在物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供貨商所設(shè)置的物聯(lián)網(wǎng)解決方案中,50%的解決方案會直接影響客戶高層的物聯(lián)網(wǎng)策略(而目前具有此種影響力的方案低于5%)。

多數(shù)的企業(yè)目前聚焦于單點式解決方案(Point Solution),亦即是選擇現(xiàn)成的物聯(lián)網(wǎng)解決方案,分析信息以達成戰(zhàn)術(shù)(tactical)上的成效。然而企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)階層逐漸了解到,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該導(dǎo)向商業(yè)績效并做為數(shù)字轉(zhuǎn)型策略的一部分。隨著服務(wù)供貨商累積更多物聯(lián)網(wǎng)解決方案之設(shè)計、建構(gòu)與布局的專業(yè)技術(shù),他們會把上述優(yōu)勢納入物聯(lián)網(wǎng)的投資報酬率模型與資產(chǎn)當(dāng)中。這些模型與資產(chǎn)將有助于提升企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方案、策略規(guī)劃與數(shù)字轉(zhuǎn)型之間鏈接的強度。

四、至2020年,資料科學(xué)專家短缺將導(dǎo)致75%的組織難以發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的全部潛能。

物聯(lián)網(wǎng)潛力的開發(fā)需要仰賴能夠分析數(shù)據(jù)的科學(xué)家,他們不僅理解數(shù)據(jù)科學(xué)的原理,也能掌握物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境專用的軟件工具,例如:串流處理平臺(Stream Processing Platform)與網(wǎng)關(guān)分析(Gateway Analytics)。雖然大學(xué)正逐漸擴充數(shù)據(jù)科學(xué)的教育,但仍需5年以上的時間才能實際改善技術(shù)人才的供應(yīng)。相形之下,運用物聯(lián)網(wǎng)(或為了運用物聯(lián)網(wǎng)而更新既有計劃)的企業(yè)越來越多,未來數(shù)年仍會有高度的人才需求。

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