Цитаты из книги «Интернет вещей: Будущее уже здесь»

Чтобы использовать потенциал Интернета вещей в полной мере, компании должны интегрировать системы, устройства и данные и применять их в условиях стремительно растущих рисков, связанных с безопасностью и правом на

Способность машин «говорить» друг с другом по сети (этот процесс называется «телеметрия») выводит вещи на качественно новый уровень

Промышленный Интернет служит основой для совершенно новой армии и принципиально иного оружия.

Завершающий структурный компонент промышленного Интернета — построение систем, использующих машинный (или искусственный) интеллект для автоматизации процессов и решений. Выведение человека из контура управления повышает скорость и производительность, что коренным образом изменит бизнес, систему образования и государственное управление.

Совокупные данные в течение последующих 25 лет произведут переворот во всех областях. Ретейлеры используют их, чтобы понимать покупательские привычки, производители — чтобы знать о состоянии оборудования, а организации в области здравоохранения — чтобы точнее предсказывать поведение людей.

вещей, помимо прочего, поддерживает более широкое и сложное планирование и принятие решений

В Интернете вещей смартфоны представляют собой «последнюю милю» канала данных о геолокации. Они обеспечивают сбор данных на постоянной основе с помощью использования GPS-чипов, триангуляции вышек сотовой связи и, если сигнал все-таки слишком слаб или вообще недоступен из-за здания или иного препятствия, беспроводной связи или технологии A-GPS. Эти средства работают на основе разных сетевых ресурсов, чтобы идентифицировать абонента, а также его местонахождение для обмена данными с устройством.

Интернет вещей, скорее всего, станет источником огромной прибыли в промышленности и коммерческой отрасли. Если снизить затраты на топливо всего на 1% или настолько же уменьшить капитальные затраты для непроизводительной системы, то экономия составит десятки и даже сотни миллиардов долларов. Промышленный Интернет породит экономическую деятельность, измеримую в десятках триллионов долларов.

Генерируемые машинами данные сейчас составляют около 15% всех данных, имеющихся у компаний. Однако в течение следующих десяти лет этот показатель, по всей видимости, увеличится до 50%

сегодняшний день существует слишком много переменных величин и ограничений, чтобы получить идеальную картину некого сложного события в любой сфере, будь то прогнозы погоды, сельское хозяйство, производство, здравоохранение, транспорт или рынок ценных бумаг. Поэтому вместо попыток создавать идеальные модели специалисты по обработке данных сосредоточились на построении самых лучших возможных моделей с использованием больших данных и аналитики. Здесь огромную роль играет прогнозная аналитика, которая выявляет и осмысляет события еще до того, как они произойдут. Например, это позволит банку выявить потребителя, который подумывает купить новый автомобиль, но еще не начал присматриваться к разным моделям. На заводе будут заранее знать, когда должна сломаться деталь в каком-то оборудовании, а в супермаркете — какие продукты купит тот или иной человек.