當我們展望未來十年時，一個不可或缺的問題擺在我們的首要位置：現有公司如何能夠基于數據、數字化、云和移動性(即數字服務)創建全新的商業模式?

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由于工業物聯網(IIoT)的廣泛集成，傳統工業公司可以利用數據來監控、交換、分析和提供從這些數據中獲得的前所未有的價值豐富的見解。這種方法可以在物聯網邊緣和云中實現，在云中，數據分析可以更深入地提高能源和流程效率。

顯然，物聯網的商業價值已得到證明。在經濟蓬勃發展的新興企業以數字原生代進入市場的情況下，我們面臨著如何使物聯網集成和數字化成為競爭優勢的現實。公司可以通過以下三種方法成功地調整其數字化戰略，以在當今迅速發展的物聯網領域取得成功：

從銷售產品到銷售價值

從銷售產品到銷售價值的轉變非常普遍。為了取得成功，老牌公司必須迅速敏捷地開展業務。但問題是，公司如何在專注于創造無摩擦的方式來解決已知客戶問題的同時，轉移他們的戰略?答案在于互聯的服務、相應的技術和有商業頭腦的人。

通過通信技術連接的工業設備網絡，公司可以實現監控、收集、交換、分析，并提供空前的，具有豐富價值的見解的系統。再加上有才華、訓練有素的員工，這些洞察力推動了前所未有的更明智，更高效的業務決策。

一個很好的例子是機器制造商(例如Berto Coffee Roaster)，他們使用基于數據的服務來擴展現有的產品和服務組合。除了向制造商出售車間機器，Berto咖啡烘焙機現在可以遠程監控機器的行為，以優化性能和減少停機時間。

通過協作生態系統維持數字化轉型

在數字經濟中取得成功不僅僅需要一種新的數字業務模型。 它還需要兩個主要的思想轉變：

• 將技術開發的重點轉變為采用以客戶為中心的方法來解決已知問題。
• 在一個合作的生態系統中創新。

如今，沒有一家公司擁有在全球數字經濟中競爭所需的完整技術體系。初創企業需要尋求與大公司的合作伙伴關系，以擴大其地理和市場范圍，而更多老牌企業則需要尋求初創公司來填補技術專長的潛在差距，提高競爭力并開拓新的市場定位。

協作開放的生態系統對于各種規模和行業的公司都是雙贏的。當在一個生態系統中合作時，參與者可以通過人工智能應用程序和數據分析(所有這些都是互利的方式)加速能源轉型，授權行業充分利用能源和資源，解決復雜的業務問題。

以工業軟件初創公司Senseye為例，它使用數字生態系統與需要其預測性維護解決方案的客戶建立聯系。 Senseye贏得了客戶并建立了新的用例，以幫助公司進一步改善其解決方案，而其客戶(通常是傳統企業)可以實施Senseye的數據驅動解決方案，以更好地維護其制造設備。

展望快速發展的數據經濟

隨著數據隱私，治理和管理的成熟，我們將面臨由數據支持的另一項重大變革?，F在不應該僅僅收集來自IIoT功能的數據點和業務洞察力，而是要提出一個大問題：“更多的數據以及對這些數據的更好理解對我的組織意味著什么?”

由于有80%的組織坐擁非結構化數據，因此該是組織重新評估其數據策略以抓住數據的未開發價值的時候了。不僅將這些數據視為物聯網的副產品，而且將其視為潛在的收入來源，具有巨大的潛力。

數據經濟正在迅速而瘋狂地扎根，企業不僅將數據視為物聯網的副產品，而且將數據視為產品本身。目標：為所有生態系統客戶和合作伙伴提供他們將數據貨幣化所需的能力。

隨著物聯網等技術的不斷普及，公司將探索實現數字化和有效部署數據以解決實際業務挑戰的新方法。數字生態系統可以為公司提供所需的工具和專業知識，不僅可以超越競爭對手，還可以為一個更好，更可持續的世界做出貢獻。