隨著關鍵行業越來越依賴數字，估計到2025年將有557億臺聯網物聯網設備在使用，產生近800億ZB的數據。

　　報告稱，2020年物聯網連接數量將超過130億，預計到2025年這一數字將超過240億。到2023年，支出預計將增加到1.1萬億美元。

　　從醫療保健、汽車、制造和公用事業，到零售、交通和公共部門，各行各業都計劃加強其物聯網部署。

　　而物聯網使用者遇到的最常見挑戰是缺少連接所有各種數據集的單一自動化視圖。

　　這種令人難以置信的增長對物聯網數據的存儲、處理和分析產生了巨大的影響。但同樣重要的是，物聯網設備及其傳輸的數據的激增，對物聯網用戶和提供商等的技術費用管理和風險緩解產生了影響。

　　有些事情你根本不清楚

　　在數據豐富的環境中，大規模自動化和效率是關鍵成功因素，因此需要整理、管理、理解和連接不同且通常是復雜的數據集，這些數據集通常由企業層次結構中的不同個人和部門“擁有”。它們還可以駐留在各種應用程序、服務器、門戶或電子表格中。 客戶遇到的最常見挑戰是缺少連接所有各種數據集的單一自動化視圖。 其中一些常見數據集通常位于孤島和第三方應用中，包括： 運營商信息：運營商名稱、MSISDN、帳號、資費名稱和資費類型。

　　運營商消費數據：詳細的每日、每周和每月消費/使用記錄。

　　承運人發票數據：所有固定的經常性和/或臨時發票行項目以及每個 MSISDN 的可變消耗成本。

　　客戶數據：客戶名稱、位置、地區、分支機構和成本中心。

　　產品數據：產品名稱、產品類型和產品類別。

　　設備/硬件數據：品牌、型號、序列號、單元元數據、供應商詳細信息和庫存水平。

　　財務數據：投入成本、銷售成本和利潤率。 沒有對所有這些元數據進行管理和分析的統一視圖可能會對客戶體驗、采購策略、盈利能力、運營效率和業務連續性產生深遠且通常是隱藏的影響。

　　物聯網提供商可能會面臨無法從客戶費用中收回的意外巨額網絡費用，或者由于 SIM 卡跨境連接或使用不正確的協議而造成的支出浪費。 他們還面臨與管理和技術資源相關的隱藏成本，這些成本需要花費大量時間來識別和解決問題。對于大多數客戶來說，這是一個“ 有些事情你們根本不清楚 ”的情況。 盡管許多企業有時會投入大量的人工和昂貴的時間和資源來處理數據以嘗試推斷有意義的信息，但他們只能將部分見解和有限的價值帶回各自的業務中。這主要是因為這種級別的數據管理通常是非核心的。

　　掌握物聯網

　　通過聚合和連接相關數據集，企業能夠提供強大的分析、報告、儀表板和工具，以確保每個 IOT 設備都是可見的，并根據其利潤指標、消耗和相關元數據進行說明。

　　通過對所有運營商、客戶、產品、SIM、產品、服務和設備的集中可見性，企業可以識別和消除雙重計費、錯誤和浪費的支出。他們可以輕松了解每個地區、每個客戶、每個 SIM 卡或每個產品的成本驅動因素和盈利能力，從而簡化計費、成本分配和報告。 除了了解和管理費用外，企業還可以集中運營商功能，例如 SIM 卡鎖定和 PIN 和 PUK 檢索，為 SIM 設置業務規則和警報，按客戶或產品分析 SIM 流量，以確保準確的設備配置和地址冗長的連接時間、潛在的超時和使用不正確的協議。

　　通過更好地了解主要和故障轉移 SIM 成本以及設備消耗等領域，企業可以減輕許多風險。他們還可以管理與庫存相關的成本，例如尚未部署的 SIM 卡和統一的每月定期運營商費用或取消的 SIM 卡，以確保不再應用運營商成本。 企業可以開始消除對人員、手動電子表格和本土應用程序的單一風險依賴，并確保他們遵守與客戶和網絡的合同義務。

　　編輯：黃飛