我們新興世界的一個顯著特點是，我們正在尋找更具創造性和創新性的方法來提高效率。從電動汽車和自動化到虛擬現實和太空旅行等，我們已經能夠改變我們的生活和互動方式。這種前瞻性思維使我們能夠專注于運營效率，以優化我們的利潤，并通過先進的技術實現我們的戰略目標。

　　當產品從制造商一路走到最終用戶手中時，幾乎總是要經歷一個漫長而非常具體的過程。無論是廣告和戰略、機器還是熟練的勞動力，企業都會專門投入大量時間和金錢來完成這一過程。

　　為了盡可能高效，一個需要考慮的巨大因素是物聯網。物聯網是一個呈指數增長的行業，它將在生活的各個領域不斷突破。不過，我將進入物聯網正在廣泛發展的特定領域：預測性分析。

　　預測性分析用例

　　當我們從事物中提取數據時，這些數據通常存放在一個數據庫中，而這個數據庫通常沒有任何用處。然而，借助物聯網和預測性分析的強大功能，我們能夠利用這些數據并做出實時的商業決策，從而優化利潤。讓我們通過一些例子來說明我們如何使用預測性分析來通過數據獲利。

　　需求感知

　　企業正在實施需求感知解決方案，以便能夠了解和規劃市場變化。您可能有許多不同的原因想要完善自己的需求感知。如果數據使用得當，企業就可以最大限度地減少任何種類的庫存短缺或過剩。

　　此外，我們可以了解使用哪些促銷手段，以及哪些領域會對關鍵指標產生積極或消極的需求反應。自然，這種信息將為公司提供決策機會，從而提高效率，從而最大限度地為公司帶來利潤。

　　要了解我們如何準確地估算給定期間或地點的需求，有兩個獨立的因素--有內部和外部數據因素要考慮。一些內部數據示例包括但不限于當前訂單、促銷和客戶服務。我們還可以利用外部因素，如天氣、競爭對手和當前事件。有了這些元素，我們將數據發送到云端，對其進行分析，并得出最佳需求預測，以用于實時業務決策。

　　預測性維護

　　如前所述，當您在制造工廠工作時，會有一個非常有條理的流程來完成日常操作。這包括重型和昂貴的機器，這是整個流程的關鍵部分。

　　如果機器意外故障，業務就會中斷，從而導致收入下降和成本增加。物聯網可以集成到這些機器中，并將關鍵數據和信息發送回制造商選擇的云中。

　　例如，當某個零件將要損壞時，物聯網技術可以檢測到此情況并發送警報，從而觸發維護工作，以防可能發生潛在故障。這可以在一天結束時，而不是在生產運營過程中進行維護。

　　風險管理

　　利用數據和分析的另一個關鍵地方是風險管理。物聯網使企業能夠管理風險并分析我們是否繼續進行諸如貸款申請、保險甚至股票購買之類的事情。我們能夠將傳感器和網絡連接起來，以獲得有洞察力的數據，這些數據可以進行分組、分類和分析，從而獲得業務的戰略優勢。

　　來自歷史數據或當前條件的關鍵指標用于衡量和計算企業希望如何戰略性地向前發展。

　　如果我們能夠管理數據以減輕運營中涉及的風險，那么物聯網和預測性分析將成為企業復雜流程的強大而有價值的工具。

　　總結

　　綜上所述，投資物聯網和預測性分析的所有好處都是顯而易見的。最終，我認為我們可以放心地說，相關和有見地的數據將永遠是深入了解如何改善日常運營和增加收入的最重要因素。