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近日，Dresner Advisory Services發布了2018年物聯網智能市場研究報告，該報告重點關注終端用戶對物聯網商業智能的興趣和需求，同時對于關鍵的相關技術也做了調研，例如位置智能、數據準備、云計算、預測分析以及大數據分析。

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和拉丁美洲。“雖然物聯網智能市場仍處早期階段，但我們堅信物聯網智能是理解和利用物聯網數據的重要手段，隨著企業收集和利用傳感器級數據的成熟，物聯網智能市場也會隨之擴大。”Dresner咨詢服務部創始人兼首席研究官Howard Dresner這樣說到。

該報告中的重要結論如下：

銷售、營銷和運營是物聯網最活躍的早期采用者。 為了充分利用物聯網、并獲得有關產品和服務績效的實時客戶反饋，銷售和營銷部門最先嘗試了物聯網，12％的運營管理者表示物聯網對其實現目標至關重要。相較而言，執行管理和財務部門在對物聯網的應用上表現并不那么積極。

制造商將物聯網視為實現其產品質量、生產計劃和供應鏈編排目標的最關鍵因素。 其中，保險行業將物聯網視為運營的關鍵，其業務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化航線運營。金融服務和醫療保健也是對物聯網很感興趣的行業，而高等教育和商業服務的興趣點就相對較低。

投資物聯網分析、應用程序開發以及定義準確、可靠的指標來指導開發是當今物聯網采用最關鍵的方面。 數據供應鏈的投資，包括數據采集、移動、數據準備和管理，是物聯網基礎設施投資的第二大關鍵領域。分析、應用程序開發以及指導DevOps的準確、可靠的指標，與預想中的一致，并且早期使用者已經利用預測分析在運營、銷售和營銷等方面取得了一定的成績。

物聯網早期采用者會優先考慮儀表板、報告、物聯網用例、提供分析、高級可視化和數據挖掘不可或缺的數據流。 IoT早期采用者和更廣泛的響應者群體在IT分析、位置智能、與操作流程集成、內存分析、開源軟件和邊緣計算的優先級方面差異最大。這些數據反映了物聯網早期采用者已經迅速熟悉了新興技術，且在未來可能實現跨分析和物聯網平臺的指數級擴展。

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

高級和預測分析應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，這也表明物聯網分析是許多人追求的目標。地理空間分析（與地圖，人口，人口統計和其他網絡生成的數據高度相關），貝葉斯方法和自動特征選擇是下一個最需要的功能系列。

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