物聯網(IoT)產品的特色之一，就是會產生大量的數據;甚至也有很多人認為，產生、收集、并且利用這些數據，才是物聯網IoT產品真正的重點。但其實并非如此：物聯網IoT應該提供的，應該是經過有計劃的深入分析之后，產生出來的信息與洞見。
這一點，是筆者在經過許多失敗之后才得到的領悟，在這里跟各位讀者分享。
你的數據運用策略是什么?
對于一般用戶來說，物聯網IoT產品跟其他產品并沒有太大的區別，要嘛就是有用、不然就是沒用，差別只在于來自用處的價值。
之所以這樣說，是因為廠商在設計物聯網IoT產品時遭遇的最大挑戰，就是擬定這個產品的“數據運用策略”，也就是一套“如何從收集到的數據中萃取出價值”的計劃。
一套好的數據運用策略，絕不僅止于數據的收集和管理;它的起點在于“定義這個產品想達成的最終目的”，然后打造一個對應的物聯網IoT技術層級(IoT Technology Stack)，進而了解在每個層級中希望收集、儲存、分析、轉移的數據內容。
物聯網IoT技術層級：設備硬件─設備軟件─通訊─云端平臺─云端應用
而上述這個步驟，也是下圖中物聯網IoT決策架構(IoT Decision Framework)中數據決策區域(Data Decision Area)的主要作用。
IoT決策架構：提供信息，而不只是數據
IoT決策架構：提供信息，而不只是數據數據收集越多越好，對吧?
錯。
在這里，讓筆者來說明一下為什么明確的資料運用策略很重要。
早年，筆者曾經幫某半導體制造商開發過一個IoT快速應用方案;這家客戶請我當時工作的公司設計一套自動化流程，來為新的硬件芯片進行定性(Characterization)。
看起來很專業的“定性”這個詞，其實意思就是用各種方式對芯片輸入數據、并且記錄輸出狀況，以確保芯片的實際表現跟設計工程師的數學模型盡可能相符。
要用手工來進行所有的輸入設定，是幾乎不可能的事情;但如果可以用計算機來進行輸入、并且將輸出資料儲存到云端，不僅可以省下許多時間，還可以提升產品本身的質量。
也因為如此，客戶才聘請我們來設計一套這樣的系統。
當這套系統設計并安裝完成之后，客戶非常高興;因為從此之后，他們可以進行過去不可能做到的完整輸入測試。總而言之，這個案子非常成功。
幾個月之后，我接到一通客戶打來的電話，他說：“我們快被數據淹死了，怎么辦啊啊啊?”
因為我們開發的系統中，包含了許多的高速傳感器與致動器，所以每秒鐘(對，每秒鐘)都會產生數以GB計的數據。
也就是說，系統一旦啟動，幾分鐘之內就會產生花幾個星期都分析不完的數據。或許新系統幫他們解決了數據收集不足的問題，但卻創造了新的(而且可能更嚴重的)問題：產生出來的數據根本來不及管理和分析，更不用說匯整成有意義的信息了。
一定要先有數據運用策略
回頭來看，我們除了幫客戶開發新系統之外，也應該要多花點時間了解客戶要的究竟是什么，而不是只花心思滿足他們表面上的需求。
請別誤會我的意思。從案子本身的角度來看，這套系統是很成功的;我們在客戶的預算和時限之內交出了成品，客戶也很開心的驗收了。但就結果來看，我們卻幫客戶制造了更大的問題。
多花時間了解客戶真正要的東西，而不是只滿足他們表面上的需求。
這并不是個單一案件。在跟世界各地負責產品的同仁談過之后，我發現同樣的事情一直在發生;有太多公司把目標放在“消除癥狀”上，而沒有進一步去了解顧客真正想要的是什么。
以這個案例而言，問題就出在我們太強調提供“數據”，而不是“信息”。
幸好，客戶還是很信任我們，也讓我們繼續進行第二階段的計劃，來解決“被資料淹死”的問題;而這次我們也更深入的去了解客戶整家公司(而不只是使用單位)的需求。
于是我們很快發現，客戶并不具備運用大量資料的能力、團隊中也沒有資料分析專家;更麻煩的是，團隊成員沒有足以順利接手操作這套系統的背景知識。
接下來的幾個月，我跟客戶一同擬定數據運用策略、也建置一套數據管理系統，來解決上述的問題;方法包括減少數據的產量、并且追加了具有數據分析和可視化功能的私有云服務器，以便集中(即使數據來自其他部門)管理。
從此之后，狀況就好多了;而這也成為我日后不可或忘的重要案例。
機器和“聯網物”都可能產生極為巨量的數據，而且它們不會因為疲勞而放慢腳步。所以，如果沒有擬定出清楚的運用和處理策略，讓這些數據得以轉換成有效信息，IoT就沒有意義，只會成為制造垃圾數據的來源。
產業知識的重要性
有個老笑話是這樣說的：
有個年輕人開著跑車，經過一位牧羊人和他的羊群，于是停下來問道：“如果我猜對了總共有幾只羊的話，可以帶走一只嗎?”
牧羊人答應了，于是年輕人拿出計算機，用最新的尖端科技開始計算羊只的數量。算完之后，他說：“你的羊總共有280只。”然后順手抓了一只。
聽了這個數字之后，牧羊人回答：“年輕人，如果我猜對你的職業的話，可以把這只羊要回來嗎?”
年輕人答應了;于是牧羊人說：“我猜你是個管理顧問。”
年輕人大驚：“你怎么知道!”牧羊人說：“第一，你收的費用很貴;第二，你告訴我的是我已經知道的事情。第三，你完全不懂我養的是什么，因為你抓走的是我的狗。”
這個寓言也同時適用于產品經理這個角色。很多產品經理在開發產品之前，并不了解客戶的業務性質，導致我們往往在解決“其實不需要解決的問題”、或者只是在制造一大堆沒有價值的數據。 技術上表現很好的系統，也可能帶來無法預期的問題。
同樣的，我們為客戶開發的這套系統，也犯了“沒有先弄懂顧客業務性質”的錯誤。我們雖然懂得如何幫特定產業的客戶開發物聯網IoT系統，但這位客戶的產業我們當時確實不熟。所以，雖然系統在技術上表現很好，但卻產生了過去沒有預期到的問題。
雖然我們并不是沒有花時間了解客戶的產業、以及他們遭遇的困難，但我們并沒有更深入的去觀察這個產業面對的挑戰。換言之，我們開發的系統在某些方面是有價值的，但并沒有徹底解決顧客的問題。
那么，這個“牧羊人與顧問”的故事告訴了我們什么?
最大的重點就是“了解顧客的產業”;身為顧問或產品經理，研究顧客的產業是必須要做的功課，而不是一味強迫推銷自認為的“專業”。換言之，必須培養自己對于特定產業的知識，也就是所謂的“domain knowledge”。
如果能讓自己成為客戶業務領域的專家、了解他們面對的困難，就可以問出更精準的問題、讓自己的產品定位更正確，進而為客戶提供更有價值的服務。
重點：提供具有深入洞見的“信息”
許多現今的物聯網IoT產品，重點都在于生出很多數據，而不是提供有用的信息，導致客戶無法從產品的功能中轉換出收益、或是付出額外的成本來獲得信息，因而對產品失望。
身為產品經理，了解客戶的產業、以及他們最常受到的挑戰，都應該是理所當然的事情;做到這個基本要求，我們才能打造出有效的數據運用策略、滿足客戶真的的需要。
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