在接下来的五年中，企业将继续从物联网（IoT）连接的设备中生成大量数据。尽管许多IoT讨论都集中在上述设备上，但随着越来越多的企业成为数据驱动型企业，我们看到了转变。企业所有者现在意识到，加速业务发展的最大机会来自生成的数据，而不是设备本身。
随着组织转向物联网以加快业务计划，IT领导者必须确保设备，体系结构，自动化和人类智能协调工作，以创造卓越的员工和客户体验。这样，IT领导者可以提高运营效率，减少花费在平凡，管理任务上的时间，并强化网络安全性以提供增强的最终用户体验。这是自主数字企业的框架，在未来的几年中，我们将继续在商店，学校和城市中看到这种框架。
预测，到2025年，就像大数据达到前所未有的水平一样，技术将支撑每个业务功能。物联网将成为这一现实的基础，学会有效利用它的公司将不仅生存，而且会蓬勃发展。
定义物联网边缘计算
物联网解决方案的核心通常是用于存储，处理和分析物联网数据的中央IT系统。许多此类物联网数据通常位于云中，而不是核心。这可能导致设备将更多时间花费在云中，从而导致响应时间变慢，操作可靠性降低，并给员工和客户带来很多挫败感。边缘处理可以解决这些挑战。
边缘计算服务与物联网密不可分。边缘计算服务促进了通信，而物联网促进了数字交易。因此，边缘服务可作为宝贵的自主数字资源，可以极大地增强组织处理，存储和分析IoT设备数据的能力。这可以帮助组织更有效地管理和控制这些设备，保护它们免受漏洞侵害，并从它们生成的数据中收集有价值的见解。
边缘的物联网数据处理仍然至关重要
可以说，“边缘计算”一词在整个市场上都被误解为“ IoT”，因为它对不同的人，组织和行业意味着不同的事物。
边缘计算通常应用于处理，感测和激活命令的某些元素，以通过传感器或设备级别的计算以及贯穿其他现场基础架构（服务器机柜）的源位置监控，控制和优化某些功能。，网关等）。
它可能是电网上的智能电表，远程石油钻井平台上的传感器，汽车工厂的CNC机器，甚至是控制它的PLC以及装配线中的其他机器。
自主数字企业和 物联网边缘计算
最终的自主数字企业将在基于IoT Edge-AI的无缝计算解决方案上运行，从而使IT管理员能够：
- 配置应将哪些数据存储在本地并设置数据老化策略。
- 使用可调整的时间窗口定义条件，以识别传入的IoT数据中的模式，以此作为自动事件的基础。例如，某些条件可以启动交易并通知相关方。
- 即使边缘与核心断开连接，也可以在边缘执行业务事务以提供关键业务功能的连续性。
- 使用不断“受过训练”的预测模型来分析IoT数据。该预测算法将在核心中进行训练，然后应用于边缘。
- 在边缘应用深度学习算法，专门用于图像和视频分析。
- 目视检查在边缘收集的数据。例如，在将警报发送到核心之后，分析人员可以挖掘导致警报的详细信息。
上面列出的功能可帮助组织无缝地融合，分析和确定运营和IT数据的优先级。这样，他们可以实现两个关键功能：（1）在潜在问题导致客户中断之前更好地预测和补救；（2）从数据中产生更有价值和可操作的见解的能力。
这两个要素是提供卓越的员工经验（保留并吸引人才），创造超越客户的经验以增强长期忠诚度并最终推动业务发展的关键。
结论
随着物联网技术越来越扎根于我们的日常生活中，物联网边缘计算在企业中扮演着越来越重要的角色。如果某些企业选择接受长期的远程工作或灵活的在家工作政策，则可能会遇到更加迫切的网络需求和设备采用情况。随着设备类型和它们生成的数据量的增长，边缘计算对于保持整个企业的运营速度和效率将变得越来越重要。
当今新兴的自主数字企业认识到这些设备并非最终产品。到2025年，每个组织都将成为数据驱动的技术公司，真正的市场领导者将是那些在战略上利用物联网比竞争对手更快，更智能地有效收集，分析和应用大量数据的人。
