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好的物联网产品应该提供“信息”,而不只是“数据”


http://www.iotworld.com.cn 来源:rocket 2017-08-08 10:10:52 填写您的邮件地址,订阅我们的精彩内容:
导读:物联网IoT应该提供的,应该是经过有计划的深入分析之后,产生出来的信息与洞见。

  物联网(IoT)产品的特色之一,就是会产生大量的数据;甚至也有很多人认为,产生、收集、并且利用这些数据,才是物联网IoT产品真正的重点。但其实并非如此:物联网IoT应该提供的,应该是经过有计划的深入分析之后,产生出来的信息与洞见。

  这一点,是笔者在经过许多失败之后才得到的领悟,在这里跟各位读者分享。

  你的数据运用策略是什么?

  对于一般用户来说,物联网IoT产品跟其他产品并没有太大的区别,要嘛就是有用、不然就是没用,差别只在于来自用处的价值。

  之所以这样说,是因为厂商在设计物联网IoT产品时遭遇的最大挑战,就是拟定这个产品的“数据运用策略”,也就是一套“如何从收集到的数据中萃取出价值”的计划。

  一套好的数据运用策略,绝不仅止于数据的收集和管理;它的起点在于“定义这个产品想达成的最终目的”,然后打造一个对应的物联网IoT技术层级(IoT Technology Stack),进而了解在每个层级中希望收集、储存、分析、转移的数据内容。

物联网IoT技术层级:设备硬件─设备软件─通讯─云端平台─云端应用

  而上述这个步骤,也是下图中物联网IoT决策架构(IoT Decision Framework)中数据决策区域(Data Decision Area)的主要作用。

IoT决策架构:提供信息,而不只是数据

  IoT决策架构:提供信息,而不只是数据数据收集越多越好,对吧?

  错。

  在这里,让笔者来说明一下为什么明确的资料运用策略很重要。

  早年,笔者曾经帮某半导体制造商开发过一个IoT快速应用方案;这家客户请我当时工作的公司设计一套自动化流程,来为新的硬件芯片进行定性(Characterization)。

  看起来很专业的“定性”这个词,其实意思就是用各种方式对芯片输入数据、并且记录输出状况,以确保芯片的实际表现跟设计工程师的数学模型尽可能相符。

  要用手工来进行所有的输入设定,是几乎不可能的事情;但如果可以用计算机来进行输入、并且将输出资料储存到云端,不仅可以省下许多时间,还可以提升产品本身的质量。

  也因为如此,客户才聘请我们来设计一套这样的系统。

  当这套系统设计并安装完成之后,客户非常高兴;因为从此之后,他们可以进行过去不可能做到的完整输入测试。总而言之,这个案子非常成功。

  几个月之后,我接到一通客户打来的电话,他说:“我们快被数据淹死了,怎么办啊啊啊?”

  因为我们开发的系统中,包含了许多的高速传感器与致动器,所以每秒钟(对,每秒钟)都会产生数以GB计的数据。

  也就是说,系统一旦启动,几分钟之内就会产生花几个星期都分析不完的数据。或许新系统帮他们解决了数据收集不足的问题,但却创造了新的(而且可能更严重的)问题:产生出来的数据根本来不及管理和分析,更不用说汇整成有意义的信息了。

  一定要先有数据运用策略

  回头来看,我们除了帮客户开发新系统之外,也应该要多花点时间了解客户要的究竟是什么,而不是只花心思满足他们表面上的需求。

  请别误会我的意思。从案子本身的角度来看,这套系统是很成功的;我们在客户的预算和时限之内交出了成品,客户也很开心的验收了。但就结果来看,我们却帮客户制造了更大的问题。

  多花时间了解客户真正要的东西,而不是只满足他们表面上的需求。

  这并不是个单一案件。在跟世界各地负责产品的同仁谈过之后,我发现同样的事情一直在发生;有太多公司把目标放在“消除症状”上,而没有进一步去了解顾客真正想要的是什么。

  以这个案例而言,问题就出在我们太强调提供“数据”,而不是“信息”。

  幸好,客户还是很信任我们,也让我们继续进行第二阶段的计划,来解决“被资料淹死”的问题;而这次我们也更深入的去了解客户整家公司(而不只是使用单位)的需求。

  于是我们很快发现,客户并不具备运用大量资料的能力、团队中也没有资料分析专家;更麻烦的是,团队成员没有足以顺利接手操作这套系统的背景知识。

  接下来的几个月,我跟客户一同拟定数据运用策略、也建置一套数据管理系统,来解决上述的问题;方法包括减少数据的产量、并且追加了具有数据分析和可视化功能的私有云服务器,以便集中(即使数据来自其他部门)管理。

  从此之后,状况就好多了;而这也成为我日后不可或忘的重要案例。

  机器和“联网物”都可能产生极为巨量的数据,而且它们不会因为疲劳而放慢脚步。所以,如果没有拟定出清楚的运用和处理策略,让这些数据得以转换成有效信息,IoT就没有意义,只会成为制造垃圾数据的来源。

  产业知识的重要性

  有个老笑话是这样说的:

  有个年轻人开着跑车,经过一位牧羊人和他的羊群,于是停下来问道:“如果我猜对了总共有几只羊的话,可以带走一只吗?”

  牧羊人答应了,于是年轻人拿出计算机,用最新的尖端科技开始计算羊只的数量。算完之后,他说:“你的羊总共有280只。”然后顺手抓了一只。

  听了这个数字之后,牧羊人回答:“年轻人,如果我猜对你的职业的话,可以把这只羊要回来吗?”

  年轻人答应了;于是牧羊人说:“我猜你是个管理顾问。”

  年轻人大惊:“你怎么知道!”牧羊人说:“第一,你收的费用很贵;第二,你告诉我的是我已经知道的事情。第三,你完全不懂我养的是什么,因为你抓走的是我的狗。”

  这个寓言也同时适用于产品经理这个角色。很多产品经理在开发产品之前,并不了解客户的业务性质,导致我们往往在解决“其实不需要解决的问题”、或者只是在制造一大堆没有价值的数据。 技术上表现很好的系统,也可能带来无法预期的问题。

  同样的,我们为客户开发的这套系统,也犯了“没有先弄懂顾客业务性质”的错误。我们虽然懂得如何帮特定产业的客户开发物联网IoT系统,但这位客户的产业我们当时确实不熟。所以,虽然系统在技术上表现很好,但却产生了过去没有预期到的问题。

  虽然我们并不是没有花时间了解客户的产业、以及他们遭遇的困难,但我们并没有更深入的去观察这个产业面对的挑战。换言之,我们开发的系统在某些方面是有价值的,但并没有彻底解决顾客的问题。

  那么,这个“牧羊人与顾问”的故事告诉了我们什么?

  最大的重点就是“了解顾客的产业”;身为顾问或产品经理,研究顾客的产业是必须要做的功课,而不是一味强迫推销自认为的“专业”。换言之,必须培养自己对于特定产业的知识,也就是所谓的“domain knowledge”。

  如果能让自己成为客户业务领域的专家、了解他们面对的困难,就可以问出更精准的问题、让自己的产品定位更正确,进而为客户提供更有价值的服务。

  重点:提供具有深入洞见的“信息”

  许多现今的物联网IoT产品,重点都在于生出很多数据,而不是提供有用的信息,导致客户无法从产品的功能中转换出收益、或是付出额外的成本来获得信息,因而对产品失望。

  身为产品经理,了解客户的产业、以及他们最常受到的挑战,都应该是理所当然的事情;做到这个基本要求,我们才能打造出有效的数据运用策略、满足客户真的的需要。

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