IoT 分析？
您是否充分利用了
数据分析对任何明智的数字化转型策略取得成功都是不可或缺的. 从物理产品和资产中捕获的数据是您重要且极具价值的业务资产之一, 前提是将其转化为可行的见解并在正确的时间将其交付给正确的人.
但是, 高级分析和大数据项目的全行业失败率为 85%, 您如何确保充分利用 IoT 分析来获取价值?
参加我们的小测验, 看看您的策略是否将 IoT 数据转化为有形商业价值, 从而帮助您充分利用您的分析.
资料来源：资料来源：https://designingforanalytics.com/resources/failure-rates-for-analytics-bi-iot-and-big-data-projects-85-yikes/
21008
参加测验
贵企业是否使用机器学习来
自动化和构建分析模型?
2.
是, 我们使用机器学习技术来识别各种条件和新模式, 以构建智能的预测模型
否, 我们不使用机器学习作为解决业务问题的分析技术
不清楚
您的 IoT 分析能否扩展, 以支持更多机器和持续改进策略?
3.
否, 我们现有的应用程序只关注当下的关键数据, 以解决某些类型的问题
是, 随着时间的推移, 我们的系统会根据捕获的数据进行学习, 可以通过分析逻辑组织关键数据, 并将历史数据与人员和流程联系起来
不清楚
您能否扩展您的任何分析项目?
4.
是, 我们通过快速部署一些更广泛、更简单的解决方案实现了扩展, 并打算追求更复杂的解决方案
否, 由于成本问题、文化变更或其他因素, 我们的项目无法很好地扩展, 并导致目标不确定和成功的衡量标准不一致
不清楚
您是否认为贵企业是数据驱动型企业?
5.
是, 我们的分析项目全面考虑人员、流程和技术, 以交付预期的结果
否, 即使我们已经投资技术来获取数据见解, 但采用效果难以捉摸, 文化挑战依然存在
不清楚
