在采用物聯(lián)網(wǎng)的過(guò)程中，企業(yè)正經(jīng)歷技術(shù)與商業(yè)上的重大挑戰(zhàn)，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者們必須投資新的方法，才能借以確保物聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃的成功。為了協(xié)助企業(yè)決策者規(guī)劃物聯(lián)網(wǎng)方案，Gartner的研究報(bào)告針對(duì)2017年以后的物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐方法領(lǐng)域提出四項(xiàng)預(yù)測(cè)，茲將重點(diǎn)摘譯如下。

　　一、至2020年，50%的大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)執(zhí)行計(jì)劃將會(huì)應(yīng)用云端安全服務(wù)(而目前應(yīng)用云端安全的比例不到10%)。

　　物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)張速度極快，且其架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)流(Data Flow)的安全防護(hù)日益復(fù)雜，技術(shù)的需求與內(nèi)部安全防護(hù)基礎(chǔ)建設(shè)的擴(kuò)充對(duì)企業(yè)造成莫大的壓力，即便是大型組織亦然。安全防護(hù)專家的需求度相當(dāng)高，資安技術(shù)人才的雇用與留任越來(lái)越困難。因此，對(duì)大多數(shù)布局物聯(lián)網(wǎng)的組織而言，采用具有高度擴(kuò)展性的云端安全服務(wù)是不可或缺的一步。大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)從無(wú)數(shù)臺(tái)連網(wǎng)裝置取得數(shù)據(jù)，龐大的數(shù)據(jù)量讓企業(yè)內(nèi)部的安全防護(hù)基礎(chǔ)設(shè)備難以應(yīng)付，而云端安全解決方案則能符合此種物聯(lián)網(wǎng)布局的高擴(kuò)展性與成本需求。

　　二、至2020年，在采用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中，至少65%企業(yè)將運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)軟件包(而目前僅33%)。

　　驅(qū)動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)采用量提升的因素包括：

　　(一) 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的商業(yè)需求逐漸成長(zhǎng)，促使企業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)方案激增，整合物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)的期望也隨之升高。

　　(二) 物聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)即服務(wù)(Platform as a Service, PaaS)產(chǎn)品變得更容易取得，PaaS產(chǎn)品讓企業(yè)能擴(kuò)大物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的采用范圍，隨著需求的成長(zhǎng)進(jìn)行規(guī)模升級(jí)。

　　(三) 物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)劃初期較為簡(jiǎn)單，但擴(kuò)展到后來(lái)往往日漸復(fù)雜，牽涉商業(yè)應(yīng)用程序、移動(dòng)Apps，以及軟件即服務(wù)(Software as a Service, SaaS)的整合，因此企業(yè)需要通用的物聯(lián)網(wǎng)PaaS功能以支持復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)邏輯和分析技術(shù)，也需要整合式PaaS(integration PaaS, iPaaS)以進(jìn)行技術(shù)擴(kuò)展的整合。

　　(四) 對(duì)現(xiàn)有的中間件(Middleware)來(lái)說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)充功能變得比較容易取得，主要的中間件企業(yè)(IBM、Microsoft、Oracle與SAP)為自家的中間件產(chǎn)品提供原廠的物聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)充功能，讓客戶可以將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合至既有的計(jì)劃中。

　　三、至2020年，在物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供貨商所設(shè)置的物聯(lián)網(wǎng)解決方案中，50%的解決方案會(huì)直接影響客戶高層的物聯(lián)網(wǎng)策略(而目前具有此種影響力的方案低于5%)。

　　多數(shù)的企業(yè)目前聚焦于單點(diǎn)式解決方案(Point Solution)，亦即是選擇現(xiàn)成的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，分析信息以達(dá)成戰(zhàn)術(shù)(tactical)上的成效。然而企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)階層逐漸了解到，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該導(dǎo)向商業(yè)績(jī)效并做為數(shù)字轉(zhuǎn)型策略的一部分。隨著服務(wù)供貨商累積更多物聯(lián)網(wǎng)解決方案之設(shè)計(jì)、建構(gòu)與布局的專業(yè)技術(shù)，他們會(huì)把上述優(yōu)勢(shì)納入物聯(lián)網(wǎng)的投資報(bào)酬率模型與資產(chǎn)當(dāng)中。這些模型與資產(chǎn)將有助于提升企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方案、策略規(guī)劃與數(shù)字轉(zhuǎn)型之間鏈接的強(qiáng)度。

　　四、至2020年，資料科學(xué)專家短缺將導(dǎo)致75%的組織難以發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的全部潛能。

　　物聯(lián)網(wǎng)潛力的開(kāi)發(fā)需要仰賴能夠分析數(shù)據(jù)的科學(xué)家，他們不僅理解數(shù)據(jù)科學(xué)的原理，也能掌握物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境專用的軟件工具，例如：串流處理平臺(tái)(Stream Processing Platform)與網(wǎng)關(guān)分析(Gateway Analytics)。雖然大學(xué)正逐漸擴(kuò)充數(shù)據(jù)科學(xué)的教育，但仍需5年以上的時(shí)間才能實(shí)際改善技術(shù)人才的供應(yīng)。相形之下，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)(或?yàn)榱诉\(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)而更新既有計(jì)劃)的企業(yè)越來(lái)越多，未來(lái)數(shù)年仍會(huì)有高度的人才需求。