Gartner最近发布的“工业物联网平台的魔力象限”概述了企业如何利用物联网(IoT)推动其数字化转型计划。Gartner认为，“到2020年，物联网(IoT)平台与边缘计算将占工业物联网(IIoT)分析的60%，而目前这一比例不足10%。更多的实时传感器和设备数据加上更多的计算能力正在将分析推向“边缘”，这将为希望更有效地利用数据和分析来支持业务模型的组织带来新的业务和运营货币化机会(参见图1)。
图1：大数据业务模型成熟度指数
物联网将是一个重要的数字化转型推动者——为将数字化能力整合到组织的资产、产品和运营流程中提供新的机会，以提高效率、提升客户价值、降低风险，并发现新的货币化机会。正如波士顿咨询公司的图表报告“赢在物联网:一切与业务流程”显示的那样,当物联网分析与物联网应用程序 (如预测性维护,生产性能优化,减少浪费,减少过时和过量的库存以及首次修复)传递出业务和运作价值的可衡量资源时，物联网创造的价值就会发生（见图2）
图2：“在物联网中获胜”BCG视角
这是一个关键点，由于这些物联网驱动因素，数字化转型战场将向边缘移动，在那里可以更快地挖掘实时洞察并采取行动。
定义边缘计算
边缘计算代表了一种架构上的转变，在这种转变中，智能被从云端推到边缘，将某些类型的分析和决策局部化。在更接近生态系统边缘的地方进行分析，可以让组织接近实时地分析重要数据，这是许多行业日益增长的需求，包括制造业、医疗保健、运输、能源、电信、娱乐、体育和金融服务。
物联网边缘的一个例子是SCADA（监控和数据采集）控制系统。SCADA是一种用于工业应用远程监控的控制系统架构。SCADA采用可编程逻辑控制器（PLC）、远程终端设备（RTU）和比例-积分-微分（PID）控制器从嵌入机器和设备中的传感器中捕获数据。边缘的数据收集和分析能力变得越来越强大，需要新的技能和功能，包括数据采集、数据集成、数据聚合和整合以及机器学习，这些都是寻求在边缘获得价值的组织所必需的（见图3）。
图3:物联网边缘分析在获取和推动价值创造新来源方面的作用
边缘的数据捕获、集成、管理和分析要求与“传统”大数据/数据池为中心的环境中的数据和分析要求不同。因此，我们需要拓宽我们的分析架构——从边缘到云——以识别和捕获物联网提供的这些新的价值创造来源。
物联网分析参考体系结构
正如来自Wikibon的Neil Raden在他的报告《边缘收获价值》中所说:“虽然物联网是现有技术的一个有用应用，在硬件和网络层面都有明确的定义，但物联网的核心，即产生真正价值的部分，是边缘分析。在传感器数据返回之前对其进行处理。我们已经知道如何将大量的数据流到数据池中以便日后进行分析，但边缘分析需要另外一种方法。”
组织必须对其分析架构进行不同的思考。将有一个边缘组件（在该组件中生成实时数据，并且立即采取行动可以产生重大的战术业务和运营操作效益），将有一个云或核心组件（在那里收集所有数据以进行更具战略性的分析）。然而，中间还可能有几个分析层（n层），它们支持混合设备和机器的组、联合或合并之间的分布式分析。如何确定在这个n层分析架构中的哪个点上需要定位那些分析?简单。查看业务和操作决策的延迟——也就是说，做出业务和操作决策需要多少时间——然后将这些分析放在适当的分析层(参见图4)。
图4:跨n层分析架构的决策延迟
组织不仅需要更全面的分析体系结构，而且还需要在该体系结构的不同位置掌握新的高级分析算法，而这些地点的架构则需要从商业和业务的来源中，产生和驱动新的来源（见图5）。
图5:将高级分析映射到物联网分析架构
从强化学习到机器学习再到深度学习，数据工程和数据科学资源的作用和重要性从未如此重要。
利用物联网技术驱动数字化转型
日立（Hitachi）最近被定位为Gartner“工业物联网平台魔力象限”的三个供应商之一。我们认为这是日立对工业物联网市场愿景的一个很好的验证(见图6)。
图6:Gartner物联网魔力象限
然而，您也可以看到，没有一家供应商被放在“领导者”象限中，即既具有高“愿景完整性”又具有高“执行能力”的iiot供应商。我们相信，日立正朝着这个方向发展。日立计划通过与众多客户共同创建工业解决方案的战略，以解决方案为中心的方法引领市场，定义我们的产品和服务能力。通过帮助那些选定的客户识别和获取新的客户，运营和创造市场价值。边缘的数字化转型将成为这些共同创造工作的核心。
作者: Bill Schmarzo ，日立（Hitachi） CTO。
