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雷达卡
约翰麦克唐纳，首席执行官清除对象，一家物联网解决方案提供商，与寻求了解该技术对其业务意味着什么的公司合作，实施可能如何导致客户抵制，当然，如何处理随着智能对象成为常态而生成的所有数据.
“这是一种基于收集数据点、创造产出并将这些作为金块来创造线索和机会的经济，”他说。最重要的是，它是将实体商业模式转变为与现在完全不同的东西。
作为一个例子，McDonald 提到了 ClearObject 的一个客户，这是一家位于印第安纳州的小型燃气灶点火器制造商，已经经营了超过 25 年。突然与物联网如何打算改变它的业务。它想竞标一家大型电器制造商的合同，但该制造商已经在考虑如何将传感器技术用于为客户提供主动支持服务。
为了赢得业务，点火器供应商必须能够安装能够检测点火器何时即将失效的传感器。当家电公司收到数据后，它可能会采取措施在事件发生之前为客户提供替代品。
麦克唐纳说，如果公司无法弄清楚如何做到这一点，其首席执行官知道加利福尼亚或中国的一些技术供应商会这样做——而且制造商很可能在未来 25 年内都不会营业。生存意味着成为一家物联网公司。“我们帮助这样的公司构建和运行他们的数字产品，以增强、支持和区分他们制造的物理产品，”他说。
大数据变得更大
ClearObject 的历史帮助公司管理他们在产品中投入的智能一直在发展，以帮助他们从产品中获取数据并使用它进行分析。
“数据收集的表面积变得如此之大，如此之快，”他说。“我们真的正在超越你只是试图收集所有数据的大数据时代。实在是太多了。”
他说，重新思考是有必要的，因为仅靠人力手动切割、切割和解释大量数据将是不可持续的。将智能设备数据与机器学习人类训练的模型是解释数据（无论数据有多少）并帮助人们理解数据的途径。
“这有助于您更好地处理数据，因为您可以从产品中获取更多数据，”McDonald 说。“你可以更快地理解它告诉你的内容，并将其用于货币化。”
期待和准备抵抗
当然，没有什么后果是没有的。在物联网的情况下，消费者很可能会提出问题——事实上已经出现了——他们想知道公司应该能够访问多少他们的数据生命。
例如，今天，任何 5 年以下的汽车都具有传感器和软件能力，可以了解很多关于个人消费者信息并做很多事情。“日常设备中的软件爆炸式增长”，2019 年梅赛德斯奔驰 S550 就是一个例子。它有 2000 万行软件代码，其中 1400 万行仅在无线电中。
理论上，传感器可以与机器学习了解个别司机并实时提出建议。例如，它的传感器可以检测到凌晨 3 点汽车正在进出车道，并得出驾驶员可能累了的结论。将其与个人数据相结合——例如，基于驾驶员的手机位置跟踪应用程序，有两个出口的星巴克——汽车有可能采用技术来“建议”驾驶员可能想停在那里。也许它甚至从它收集的其他数据中知道司机喜欢纯白色，它可以下一个移动订单，这样当他们到达那里时就可以准备好。
“汽车会根据数据点判断你需要咖啡，”McDonald 说——比如咖啡“点赞”、空间感知等等。“这些数据点本身并不重要，”但当它们组合在一起时，情况就不同了。
他说，汽车制造商没有把事情发展到那个水平，因为消费者不希望他们这样做。有人担心这些数据会提供给第三方——例如附近的酒店可以用它来推销房间，或者警察局可以用它来防止事故，但也有机会写下来交通违章。“所以，你把它关了，”他说。
但是有一种方法可以使用机器学习数据来训练模型，这样只有最少量的实时数据才能产生价值，他说，这对一个人来说是真正的帮助，而不是引起人们的担忧。例如，如果汽车的数据显示现在是清晨，那么可以得出结论，驾驶汽车的人，无论他们是谁，都可能需要咖啡。“模型可以使用匿名数据构建。无需特别知道您喜欢咖啡；它只是使用数据来推断你可能需要咖啡，”他说。
让它成为一个成功的主张
他说，一个问题是该行业并没有真正赋予消费者分享数据对自己生活的价值的权利。例如，人们可能没有智能恒温器，因为他们担心其制造商可能会跟踪他们何时离开家和何时回来。这对他们来说没有价值。但是，如果该公司每个月都会向消费者发送一封信，感谢他们提供的数据，并附上一张检查数据价值的支票，情况可能会有所不同。
“问题是从数据本身回到数据价值的来源，”麦克唐纳说。“如果你可以追溯数据点的使用方式，包括它的来源，你就可以重新获得所有有价值的数据。”
在不久的将来，期望商业价值不再仅仅来自他们所做的事情——无论是制造、移动还是发展事物——而是来自他们对数据所做的事情。“它是商业价值的全新伟大创造者和毁灭者，”McDonald 说。“它为任何规模的公司提供了彻底改变游戏规则的机会。”
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