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有趣的是，这些都不是短期项目。将近70%的项目预计将持续5年以上，20%超过10年。人们普遍认为物联网将长期部署，但投资回报可能需要一段时间才能实现。

绝大多数物联网项目仅对内部流程效率产生重大影响。几乎70%的项目对流程效率(即内部组织流程)有重大或变革性影响，但对价值主张的同等影响(即改变组织提供的产品)低于25%，仅5%的项目可以对整个行业产生颠覆性影响。

这两个统计数据都表明，部署物联网的公司正在谨慎行事，即使是现在。部署的特点是快速部署、快速的投资回报和专注于内部业务流程，而不是任何更具变革性或颠覆性的内容。

我们还研究了与解决方案相关的运营风险水平，包括中断运营的可能性和潜在中断的危险程度。我们的发现是，只有不到5%的组织参与高于“中等”风险的物联网项目，并且超过40%的项目实际上旨在降低风险，即它们通常是不会改变企业运营的解决方案，但通常由于可以获得更好的信息，因此可以以较低的风险级别执行相同的职能。

综上所述，这些观察结果表明，物联网总体仍处于发展的早期阶段。他们还指出，在实现物联网的真正潜力之前，需要克服一定程度的组织惰性。
 

数据化是大势所趋，各种规模的公司都开始利用数据来进行决策。但根据高盛2019年的一份报告，企业实际上很难通过数据来建立可持续的竞争优势。

我们团队曾与各行各业的公司合作并为其提供服务，见识过数据策略优点和缺陷。我曾见到有团队成功建立了数据生命周期、仪表板、机器学习模型和指标，但最后不得不解开、删除、迁移和升级整个数据系统。

在这些项目中，我们看到了几个反复出现的问题：数据治理不足;不良数据;复杂的Excel文档;数据团队与业务之间缺乏协调;以及过多的仪表板，导致决策混乱。随着发展，这些数据问题都会逐渐复杂化，并逐渐削弱团队或公司对数据的信任和使用能力。

在本文中，我们将讨论其中的一些问题以及可以实施的解决方案，以改进整体数据生命周期。

1. 数据和事实来源不一致

对于各种业务不同的工作流程，我们不可避免地要在多个地方输入相同的数据。一个团队可能对一个业务流程使用Salesforce，而另一个团队可能使用Workday。这会导致在每个步骤输入不一致的数据。其原因可能是时机错误或者人为错误。一旦这些不一致数据进入公司的各个数据库，就会对报告造成严重的破坏。

只要问问那些向主管提交报告的BI工程师或分析师，他们就会发现几份报告间的数据略有不同。无论公司规模如何、数据成熟度如何，他们都将遭受这一困扰。我们的团队曾在多家公司工作过，也为各个行业提供咨询，他们都面临着这个问题。

解决方案1：制定数据治理策略

这通常可以通过数据治理策略来解决。数据治理涉及管理数据的有效性、可用性、完整性和安全性。

如何部署该数据治理策略取决于你是希望拥有一个紧密的、集中的数据流程，还是想要一个分散的、独立的流程，流程偶有重合，以避免核心数据模型重叠。

数据治理不是一个性感的名词。它不是数据科学或机器学习，但它是数据科学和机器学习部门的基础。如果不能把握核心事实的来源，会导致许多相互矛盾的策略。

解决方案2：组建中央数据团队以快速做出决策

另一种策略——培养一个核心数据团队——对于想要快速发展的大公司来说不太推荐。该策略仅关注开发和管理数据集。当公司规模较小时，数据团队本身也会很小，这个策略就能发挥作用。

当需要对事实来源和数据完整性做出决定时，这种策略能让我们很快得出结果。没有必要管理多个团队或每个月召开一次集中会议。

2. 用Excel管理复杂的商务决策

（编辑：长春站长网）

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