随着低成本红外传感器、无处不在的连接性以及海量数据的兴起，“物联网”必将改变世界。我们都曾听说，到 2050 年，数十亿美元和数十亿的物品将组成此大趋势，但这并未反映全部的情况。与“物”本身的问题相比，开启物联网的真正潜力需要在更大程度上克服数据挑战。

　　对这些数据挑战最贴切的描述是“终点前最后一英里”问题，从通过设备、机器和远程平台来提取数据，到诠释数据，到驱动生产率和展现最佳性能，都是挑战。无论是互联的家庭或可穿戴技术或工业规模的解决方案，新数据收集和能深度理解及深层次研究所挖掘的公开信息之间往往存在脱节。换句话说，这些解决方案可以收集数据，但却不能帮助人们查看和理解自己挖掘的数据。

　　克服这些障碍、使物联网跨越终点有三个关键点。

　　1. 通过交互实现更深层次的探索

　　智能手机并不仅仅是物联网中的工具，实际上它们为物联网的障碍之一提供了一个著名的类比。当史蒂夫·乔布斯(SteveJobs)第一次向世界介绍 iPhone 的时候，他强调了革命性的新型“巨型屏幕”设计与现有按键手机技术之间的反差。这是一个巨大的进步，而他用以支持这项创新的理由非常简单：每个应用程序都需要自己的屏幕和用户界面。用他的话说，按键的失败之处“在于按键和控件无法改变”。它们无法为每个应用程序改变;如果以后您有另一个很好的想法并希望将其添加到这个产品，它们仍然无法改变。”

　　这个理由在分析学领域同样适用。我们要求数据都有的图表和可视化视角–这对于构成物联网基础的海量传感器数据尤其如此。不幸的是，多数物联网应用程序采用了一成不变的视图，或闭端式仪表板。它们只能回答预先设定的一套问题，用户无法得到更多帮助。

　　正因为这样，您需要通过一款灵活的工具来根据自己不断发展的需求，从而使用户可以根据用户或机构的需求以不同方式进行数据造型和建模。

　　交互性、可研究性和共享性是使物联网数据有用而无需庞大数据项目的关键。理想情况下，用户将能够与他们的数据和其他数据探索进行随意且深入的对话，使他们能够发现各种排列，甚至有时发现他们未知的存在着的模式。

　　例如，您也许可以使用一个观察故障引擎、燃气轮机或机车历史活动数据的 IoT 应用程序，以预测失效条件及故障发生频率。但是，如果您想知道故障次数最多的零件或了解是哪个工厂、什么时候生产的这些零件或了解是哪些供应商造成的问题最多，这时，交互性和共享性就起到关键作用。