互联网多年来达到了数十亿人。现在一切都属于物联网的范围，而且与分析有关的是巨大的业务机会。我们一直聆听关于事物的互联网（IOT），但它真的是什么意思？人们说这是下一个大事，但我们能够真正地收获超越概念产品或服务证明超越的东西的力量吗？
通过物联网，它意味着一个连接着全球互联网的设备网络;任何可以从环境中收集信息的东西，也可以做像打开电灯开关这样简单的事情。
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由这些传感器组成的庞大网络收集到的所有数据都将是无用的，除非它们经过充分处理，从而得出有助于人们做出更好选择的模式。以地图导航软件为例。交通流量是通过路边传感器、公路摄像头以及其他使用地图导航的安卓或苹果设备来测量的。然后，它会根据时间(大部分时间)和距离绘制出最佳路线。这是一个设备网络协同工作以帮助其他用户的例子。
但是，这种表面上很有帮助的服务的陷阱是什么呢?从A点到B点最常用的X路是拥挤的。在线地图显示了另一条线路y，这对所有用户都适用。但是我们的交通警察，无论如何都被限制在全国各地，它无法动态地、快速地在备选路线上部署足够的资源，以避免在空旷的Y路线上发生潜在的交通堵塞。
原则上，一个真正的物联网网络加上高效的分析算法将能够缩小上述突出的差距。人们通常不会将物联网网络与一个缺失的功能联系起来，那就是人为输入的选项。现有的算法严重依赖机器学习，但很少考虑人类的直觉。但不可否认的是，人类的直觉可能是错误的，但忽视它会导致更低的系统效率。
去年单独的IoT设备收集了估计的200个数据（即2后跟大量数字）。要处理此数据，我们需要增加更快的网络和服务器。在某种程度上，我们受硬件处理能力的限制，但更缺乏的是接受事实的是，除非采取重大进步和数据处理之间的差距，否则将永远不会实现物联网和分析的全部潜力。
从表面上看，我们可以说数据和高效分析之间缺乏桥梁，但从更基本的角度来看，真正缺乏的是将它们结合在一起的框架。数据收集和分析的方式因企业而异。需要有一个如何合并数据的公共标准。它使实现更容易。
我们确实还没有完全理解分析和物联网可能产生的影响。人们时不时会听到一些创新的应用，但它们都很具体。
我的一个特定最喜欢的是被称为预测性维护的内容，这些维护具有节约数十亿美元的大规模工厂的潜力。它分析来自植物中连接的大量传感器的数据，以及过去的历史，案例研究，保修文件和用户输入预测系统的故障是迫在眉睫的。它可用于将数据发送到制造商以开始装运替换。它可以作为快速参考通过使用特定制造商的产品，在将来推出招标时使用的产品产生的质量和开销费用。它消除了由于可疑营销而形成的任何认知偏差。
但是，对公共领域和工业工厂收集的数据进行分析的主要区别之一是隐私问题。我们应该允许多少关于我们自己的信息传播给更广泛的受众?谁来决定更广泛的受众?这是一个很难回答的问题。
举一个例子。如果我的饮食习惯以某种方式最终与我的医疗保险公司结束，并且他们增加了我的保险费，那是公平的吗？但是，让我们说我的饮食习惯由机密医疗数据库收集。在未来，我发展了一个医疗状况。然后将我的饮食习惯与被诊断患有相同条件的其他人进行比较，我们的饮食中的精确断层可以指出并帮助我的孩子签订同样的医疗状况。在第二种情况下似乎公平，但第一次案例似乎是错误的。也许是我们的损失厌恶人类思想。失去东西的成本比人类感知更高，而不是获得当量的东西。我总能举援我的隐私权。
但是，如果医疗保险公司拒绝确保我，否则何时何地拒绝，除非我给予他们获取信息。在资本主义的经济中，他们有权防止潜在损失，并可以推动这种要求。我们在哪里画线？我们选择哪一个？
这就像签署了婚前协议的困境：无论我们选择的何种方式获得收益和陷阱。
但除了隐私的道德问题之外，个人数据的安全也具有同样重要的意义。在缺乏公共框架的情况下，很难确保和维护跨不同领域的数据安全性的非常严格的要求，特别是在收集与人类用户有关的数据时。工业物联网无论如何都可能被关闭。
我认为需要更广泛的研究的最后一个主题是物联网设备的碳足迹。我们无法确保在整个物联网设备中使用所有生物可降解的材料。不应该共同的框架确保大多数组件都要制造出生物可降解的材料，满足某些能效标准？但是，加强对这些规则的更严格遵守，将推进成本，使得更难以更难以更广泛的规模采用。但效率的概念依赖于数据 - 越多。
在这段婚姻真正发生之前，还有很长的路要走。我们都会被邀请的!这是一段最终会发生的婚姻!
本文由德里IMI的Debamita Sinha撰写
