大数据和物联网的结合，使得数字化营销，工业，物流以及接入数据的物联网行业未来发展前景可观。

据调查，63%的公司从对大数据投资中获得了可衡量的效果。如果再加上传感器、追踪器等物联网能力的加持，数据驱动型企业有潜力实现更广泛的市场研究、更好的流程可见性、更高的运营效率。

然而，大数据咨询专家认为，某些行业或许本身就更适合从大数据和物联网的结合中受益。

数字化营销

预测使顾客满意的因素

了解顾客的购买动机，就可以预测他们的购买选择，以便在合适的时机提供合适的产品。物联网可以帮助丰富顾客的实时画像，无论是通过零售商店还是顾客爱逛的其他线下场所，通过蓝牙连接顾客的智能手机和智能手表来进行交互。

这样不仅可以感知到顾客的出现，还可以帮助顾客找到你的门店，进一步完善后续的购物体验。可以通过向周边人群推送最新优惠，将他们引导到门店。其优势在于这种交互会一直延续。人们会随身携带智能设备，从而能够了解顾客在购物之后做了什么，以及如何使用所购买的商品。

这就到了大数据工具发挥作用的时候：帮助洞察潜在顾客在商场中的移动轨迹，以及为什么对你的产品感兴趣。剩下要做的就是，通过算法预测指导进行更为精准的营销活动，去触达那些具有潜力而未被发现的客群。

工业4.0

优化性能并延长设备寿命

你使用的设备不可避免地会老化。预防措施很重要，但是只基于协议执行是盲目的。如果在可能发生故障之前过早进行维护，也许效率低且成本高。当需要检查上千英里以外的阀门时，每次都聘请操作员人工维护不是长久之计，而且也无法实时反馈情况。

所以，该如何制定恰当的维护计划呢？可根据一些征兆对故障进行预测。如果你能够实时分析设备的状态，提前预见到问题，便可以降低维修频率且更经济高效。

预测性维护要在物联网支撑下实现。可以通过联网传感器对整体生产周期进行连接和监控。同时运用大数据技术，如借助可快速处理大量数据的系统，提供每个硬件资产的最佳维护时间节点。这样的监控方式无需暂停生产流程，而且往往可以找到意料之外的维护模式。

运用大数据分析，你可以节省备用零件、监测性能指标，在设备影响到运行之前采取预测性维护。这样设备可以用的更久，从而降低总体的生产成本。

物流

为供应链带来可见性

物联网有潜力为货运追踪领域带来全新维度。除了回答“货在哪里”、“多久才能送达”等基础问题外，数据驱动的物联网追踪器可以让你了解到更多的物理参数，这对于货物的有效期和储存需求至关重要。

举个例子，根据所运送商品的不同类型，针对性调整并更新所需的温度、湿度、位置、振动等各类指标数据。从而可以找出导致货物损坏或者延迟送达的确切原因。如果货物的运送速度太慢、失去连接或者有损坏的可能性，你将收到由事件触发的预警通知。

此外，物联网设备收集到的数据还可以用于其他场景：如作为证据解决与收件人之间的纠纷，或持续管理和改善运输条件。

将大数据工具用于货物追踪，将带来竞争优势。你可以发现问题出在哪里，依靠预测性分析获得更好的路线建议，以确保货物不受环境因素和道路阻塞的影响。最终，带来的是客户满意度的提升。

接入数据驱动的物联网

获得可衡量的效果

只有31%的公司自认为是数据驱动型企业，而其他企业并不急于加入到这个队伍中来。这意味着，即便是那些已经启用了物联网的竞争对手，也很可能还没有发现大数据的隐形价值，比如完善客户画像、预测性硬件维护和流程可见性。

物联网是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层，产生了海量的数据，将会极大地促进大数据的发展。

同样，大数据应用也发挥了物联网的价值，反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业，发觉能够通过物联网大数据获得价值，就会愿意投资建设物联网。

从而当物联网与大数据可以完美结合，注定会成功，而我们也可以借这个机会有所作为。

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