自动化是物联网规模和成本控制的关键

随着关键行业越来越依赖数字，IDC报告估计到2025年将有557亿台联网物联网设备在使用，产生近800亿ZB的数据。

与此同时，GSMA的《2021年移动经济》报告称，2020年物联网连接数量将超过130亿，预计到2025年这一数字将超过240亿。到2023年，支出 预计将增加到1.1万亿美元，南非将成为MEA地区增长最快的物联网市场之一，从2020年到2025年的年复合增长率为14%， 预计到2028年增长将加速。

从医疗保健、汽车、制造和公用事业，到零售、交通和公共部门，各行各业都计划加强其物联网部署——我们看到这一趋势在南非得到了响应。

安全和车辆跟踪行业率先在当地采用物联网，但我们也看到医疗、金融、保险和零售行业的强劲增长。农业开始了解联网物联网设备可以为该行业带来的巨大好处。

客户遇到的最常见挑战是缺少连接所有各种数据集的单一自动化视图。

这种令人难以置信的增长对物联网数据的存储、处理和分析产生了巨大的影响。但同样重要的是，物联网设备及其传输的数据的激增，对物联网用户和提供商等的技术费用管理和风险缓解产生了影响。

汽车远程信息处理、安全和销售点市场等行业的物联网服务提供商通常必须努力管理交付给不同地理环境的客户的大容量、多运营商 GSM SIM 卡资产。他们可能会在一周内装上数千张 SIM 卡，一年内装上数万张 SIM 卡，如果他们无法控制开支蔓延和妥善管理资产，可能会产生毁灭性的财务影响。

在数据丰富的环境中，大规模自动化和效率是关键成功因素，因此需要整理、管理、理解和连接不同且通常是复杂的数据集，这些数据集通常由组织层次结构中的不同个人和部门“拥有”。它们还可以驻留在各种应用程序、服务器、门户或电子表格中。

客户遇到的最常见挑战是缺少连接所有各种数据集的单一自动化视图。

其中一些常见数据集通常位于孤岛和第三方应用中，包括：

运营商信息：运营商名称、MSISDN、帐号、资费名称和资费类型。

运营商消费数据：详细的每日、每周和每月消费/使用记录。

承运人发票数据：所有固定的经常性和/或临时发票行项目以及每个 MSISDN 的可变消耗成本。

客户数据：客户名称、位置、地区、分支机构和成本中心。

产品数据：产品名称、产品类型和产品类别。

设备/硬件数据：品牌、型号、序列号、单元元数据、供应商详细信息和库存水平。

财务数据：投入成本、销售成本和利润率。

没有对所有这些元数据进行管理和分析的统一视图可能会对客户体验、采购策略、盈利能力、运营效率和业务连续性产生深远且通常是隐藏的影响。

物联网提供商可能会面临无法从客户费用中收回的意外巨额网络费用，或者由于 SIM 卡跨境连接或使用不正确的协议而造成的支出浪费。

他们还面临与管理和技术资源相关的隐藏成本，这些成本需要花费大量时间来识别和解决问题。对于大多数客户来说，这是一个“ 有些事情你们根本不清楚  ”的情况。

尽管许多组织有时会投入大量的人工和昂贵的时间和资源来处理数据以尝试推断有意义的信息，但他们只能将部分见解和有限的价值带回各自的业务中。这主要是因为这种级别的数据管理通常是非核心的。

通过聚合和连接相关数据集，组织能够提供强大的分析、报告、仪表板和工具，以确保每个 IOT 设备都是可见的，并根据其利润指标、消耗和相关元数据进行说明。

通过对所有运营商、客户、产品、SIM、产品、服务和设备的集中可见性，组织可以识别和消除双重计费、错误和浪费的支出。他们可以轻松了解每个地区、每个客户、每个 SIM 卡或每个产品的成本驱动因素和盈利能力，从而简化计费、成本分配和报告。

除了了解和管理费用外，企业还可以集中运营商功能，例如 SIM 卡锁定和 PIN 和 PUK 检索，为 SIM 设置业务规则和警报，按客户或产品分析 SIM 流量，以确保准确的设备配置和地址冗长的连接时间、潜在的超时和使用不正确的协议。

通过更好地了解主要和故障转移 SIM 成本以及设备消耗等领域，企业可以减轻许多风险。他们还可以管理与库存相关的成本，例如尚未部署的 SIM 卡和统一的每月定期运营商费用或取消的 SIM 卡，以确保不再应用运营商成本。

组织可以开始消除对人员、手动电子表格和本土应用程序的单一风险依赖，并确保他们遵守与客户和网络的合同义务。

by MD, Apex BI.