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原标题:RPA能否成为下阶段物联网的得力助手,一份合格

浏览次数:149 时间:2019-10-10

本篇文章整理分享了编制问卷和分析数据的思路,一份合格的问卷都包含了哪些内容呢?

物联网公司必须注意九个因素才能在未来几年取得成功。其中涉及确保物联网工具可以连接到其他标准和系统,记住物联网与现实世界的交互,通过集线器和区域模型实现面向未来的可扩展性等等。那么,为物联网调整网络究竟是什么呢?坚持下面列出的九个因素。遵循以下九个因素的物联网公司在未来几年一定会取得成功。

作为互联网的一个重要延伸,物联网(Internet of Things,IoT)在当前科技发展潮流中已成为新一代产业发展方向,更是被许多垂直领域的众多行业所采用,如工业监控、城市管理、公共安全、智能交通、智能家居、智能企业等。

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物联网的概念及其促进数据和信息共享的应用,简化了业务处理的同时优化了效率,为这些行业带来了颠覆式的改变。

作为一枚社科类专业出身的互联网狗,编制过用于学术研究的问卷,也在工作中使用过问卷去了解用户,问卷编制不是凭感觉罗列问题的过程,更像一个设计过程,不断权衡问题的去留、逻辑和形式。在此把编制问卷和分析数据的思路整理出来,共两篇,交流讨论。

因素1:物联网的本质是多方通信

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问卷调研大部分是抽样调研,且填答质量在很大程度上依赖填答者/执行者的认真程度,因此得结论时很容易被diss:“你问卷那么长谁会来答、用户都是故意瞎填的不可信、用户根本没思考都是用脚在答、答问卷的都是专家用户不能代表全体”等等。

一个品牌的设备需要与另一个品牌的设备通信,这需要由在另一台机器上运行的应用程序控制。要连接网络的节点,需要与系统中的设备和应用程序数量相同的连接数。这通常使用API完成。每个设备或后端服务器都需要使用与其连接的API一样多的API。对API的更改需要更改固件。这是不可能跨任何一个设备可以连接到的API的所有排列。

物联网将要面对的问题

一份合格的问卷会尽量避免这些问题以得到客观的结论。希望读完本文可以找到一些答案。

多方通信需要一种简单而通用的方式来信任互动。开源工具由整个生态系统共享,而不是由潜在竞争利益相关者集中控制和运营的一些新兴物联网平台。一个经过良好调整的物联网网络是围绕多方开源物联网系统中的社区建设而设计的。

随着物联网连接设备数量的不断增长、机器到机器(Machine to Machine)的通信量大量增加,如何高效处理其背后所产生的大量数据,将是企业今后发展必须要面对的问题。此外,伴随“物联网即服务”商业模式的持续成长,如何方便使用者快速导入、并降低导入成本也将是企业必须思考的问题。

问题编制会受制于问卷的投放渠道,所以我们先从问卷投放开聊。

因素2:物联网工具需要连接到其他标准和系统

例如,某“智能企业”需要管理由传感器触发的通知(无论是标记事件还是问题警报),但这些活动往往具有重复性,且高度依赖于在后台工作的员工来操作。作为自动化平台,RPA有能力帮助企业管理物联网后台遇到的问题。企业可以使用RPA软件机器人轻松管理和处理包括问题警报在内的“信息通知”,甚至还可用于触发其他事件,如向客户发送确认电子邮件等。

一、问卷投放1.1 确定调研目的和投放人群

Ockam首席执行官Matthew Gregory讨论了为什么开发人员讨厌通用的、封闭的、无所不能的、自上而下的物联网平台。云开发人员的开源工具和服务被企业组成堆栈的水平专用层。物联网工具必须能够与软件堆栈中的其他层互操作,并且适合开发人员喜爱的云OSS框架。

RPA将会成为物联网的得力助手。RPA通过自动化的方式解决大量重复性任务,将相关主数据等同步至数据共享平台,处理信息追溯,优化后台流程。促进RPA和物联网的高效协作,改善业务流程,是应用物联网技术的企业提升竞争力的捷径所在。

调研方法有很多,尤其是在互联网环境下,收集数据的手段变多了,问卷调研的优势在哪里,什么情况下应该使用问卷调研呢?问卷的优点是:可以在短时间内搜集大量的数据,且人力成本较低。在互联网领域,使用问卷调研的场景主要有以下几种:

例如,称为分散标识符的开放标识标准使得为实体阵列创建加密安全标识变得容易。此功能不仅扩展到设备,而且DIDs还可以表示与DID注册设备兼容的人员、企业或任何类型的实体。通过这种方式,开发人员可以轻松编写人员、企业、设备和资产之间的复杂图形关系,并在服务堆栈中提供这些关系。

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验证需求强度和场景以设计出更合理的功能

因素3:物联网依赖于确定性

RPA和物联网的联手

工作中通过其他方式发现了一些需求点,逻辑推导可行,继而通过问卷做个定量调研,了解需求的场景辅助设计。

物联网系统应该依赖于网络中每个设备声明的不可变且唯一的加密标识。每次设备将数据发送到另一个设备或数据存储时,它都应使用其加密密钥对该数据进行签名。此外,开发人员应该愿意选择适合其设备的安全需求和硬件功能的加密方法,而不会牺牲系统的互操作性。

无论在供应链还是零售空间中使用,RPA与物联网之间的协作可为众多企业的发展带来变革性的好处,尤其是在数据管理、运营优化和软件机器人自治等领域。物联网和RPA可以共同推动:

如:地图上线骑行导航之前有很多用户提建议要求上线骑行功能,但是哪些功能优先级更高?最核心用户群是谁是外送人员么?用户最关心什么信息?这些光靠猜是不够的,通过问卷可以得到更切实的结论。

每个设备还需要知道使用何种类型的加密方法来签署他们收到的消息。这通过上述DID标准在技术上和通过开放可用性得到解决。这保证了通过网络传输的每一位数据都可以被信任,并且每个设备都可以确定谁发送了哪些数据。

●数据管理的改进:在日益数字化和互联化的今天,我们需要捕获的数据量正呈指数级增长。面对大量繁杂的数据,RPA可以将企业大量非结构化数据转换为有意义的分析。其还可以有效管理,企业后台和前台已完成的交易数量、产生例外的交易数量以及完成某些业务活动所需的时间等内部业务动态信息。

如keep在18年5月份的时候提前调研用户对于短视频的态度,10月的时候上线了该功能,最近又在调研live打赏功能,调研结果如何就看之后会不会上线了。

因素4:物联网与现实世界的互动

●运营优化:RPA和物联网可以优化流程和资源。通过提供获取新商业智能的方法和管理它的能力,这些技术可以使公司大幅提高其产出质量,无论是需要提供更快速的客户服务还是更好地管理产品在供应链中的运输方式。

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以远程控制的闸门为例。如果闸门上的执行机构接到打开闸门的命令,水就会从山上冲下来。然而,几分钟后,如果执行器知道它连接到网络的一个分区有坏的数据,它不能回去,把水放回它应该在的地方。这种类型的划分在概率终结区块链中经常发生。

●对事件的自主反应:尽管目前RPA无法和复杂的人类决策相提并论,但其早已实现在无需人为干预的条件下执行日常任务(例如无人值守型RPA)。通过使用此类RPA,物联网可以快速有效地响应不可预见的情况,例如在供应链中遇到的阻碍。这两种技术的结合可以增强企业应对意外业务事件时的能力。

不过在功能上线之前做调研可能会涉及到保密问题,能否做调研还需要结合整体环境来判断。

在分布式系统中,我刚才描述的称为CAP定理。CAP定理指出分布式系统不可能同时具有一致性、可用性和分区容忍度。你必须以第三个为代价选两个。许多区块链网络是可用的,分区宽容。然而,由于物联网影响现实世界,网络需要一个面向一致性和分区容错的系统,因此网络中到处都是一致的数据。

以上问题的解决,可以为企业节省出大量时间,以专注于自身的发展和成长,并与客户建立更为持久的关系。企业也可根据自身需求,开发出更加简便的业务实践,从而全面提高效率。

主动收集使用者的感受,不依赖于反馈系统

因素5:网络应该靠近设备

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1. 有些功能没有明显的反馈渠道,用户有想法但不知道去哪里反馈,当设计者想要了解用户使用情况时会缺乏参考资料;

设备与网络的距离越近,设备与网络之间的连接就越快、越可靠。如果网络被划分成多个区域,那么它们可以在全球分布,这要归功于公共云基础设施的全球足迹。这种接近性最大化了物联网设备和网络之间的性能。

RPA和物联网的结合,必将对现有行业产生巨大影响。

2. 产品有明显反馈渠道,但用户遇明显的痛点才来反馈,只有一丢丢不爽的时候,一般都懒得反馈,可设计者需要了解这些“小不爽”来打磨产品;

因素6:通过集线器和区域模型实现可扩展性

随着这两种技术的不断深入发展与普及,与RPA和物联网相关的技术挑战也将大大减少,采用者为此所需投入的成本也将逐渐减少。如何充分利用物联网和RPA技术优势,引领潮流、争当先驱,将是企业今后必做的一门功课。

3. 有时候产品刚上线或经过几轮迭代,设计者不仅需要看数据,也需要了解用户对产品的主观感受,感知到功能没、用过没、喜不喜欢。

未来的可扩展性是物联网中的热门话题。今天的物联网网络需要处理大量数据。明天的产量将需要巨大!

如:华为每次更新新系统后都会发送小调研收集问题,两个题目,一个是满意度,一个期望改进的建议,简单直接快速。

集线器和区域结构解决了这个问题。随着物联网需求的增加,网络可以根据吞吐量需求添加尽可能多的区域来水平扩展。

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因素7:物联网系统产生大量数据

通过问卷招募用户

正如我们前面讨论的,我们喜欢区块链的结构,它支持多方生态系统。但是,区块链网络也需要针对物联网进行调整,以适应物联网设备生成的大量数据。单独来看,这些数据的价值相对较低。但是,当大量数据馈送到AI/ML等高阶流程提供数据时,物联网的真正价值就会被解锁。区块链网络必须具有非常低的计算成本,这意味着开发人员可以从其应用程序中获得更多价值。

想做用户调研,如果不通过外包公司招募,就需要自己设计招募问卷,筛选符合要求的用户。如之前高德地图招募用户,主要说明活动具体事宜和关键的筛选因素。

简而言之,在物联网网络中移动数据的成本不会超过数据包的价值!这意味着计算需要使用资源来处理交易,而不是浪费在通过其他机制(例如基于工作量证明的系统)产生共识上。

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因素8:公共和私人联盟的灵活性

了解行为和场景,在大数据无法体现或获取数据的成本太高时用

设备所有者可能只想在受信任的合作伙伴之间共享数据。但是,他们可能还希望向外部监管机构、合作伙伴或客户提供有关其数据状态。

设计者需要了解用户是在什么样的环境下怎么用产品,为后续的设计提供依据,但有些信息很难在数据上体现;比如骑行导航刚上线时,设计者期望知道用户是怎么用地图的,看屏幕为主还是听语音为主。系统的息屏数据和静音数据很难拿到,因此用问卷的方式来获取。

这是基于区域的基础架构占用的另一个好处。私有区域应将区域中的数据保持为区域专用,但仍然允许权限和证明对外表示为公共区域。

了解行业、市场的情况(这类调研通常与第三方公司合作进行,国内调研公司的官网上有很多实例报告,不详述了)

因素9:物联网设备需要验证网络状态

调研目的确定后,调研群体也就明确了,关键是如何触达这些用户呢?

大多数物联网设备都具有极其严格的容差,并且没有多余的资源。具有简单硬件的低功率无线设备需要低带宽方式以与网络的当前状态保持同步。

1.2 找到触达用户的方法

网络客户端需要提供一种适用于低功耗设备的轻量级版本。此外,当设备打开或重新联机时,设备需要与网络状态同步。要想赶上网络的状态,需要一种网络设计,使具有间歇性连接的低功耗设备能够以几千字节的速度赶上。​​​

生活中会在各种地方遇到问卷调研:体检单上附带着纸质的满意度问卷;收到航空公司的电话回访;逛商场有人拿着iPad请你回答品牌偏好问卷;买了冰箱到货后上面贴着满意度调研的二维码;邮箱里还会收到一些网站的调研。

当用户与服务有触点时,可以抓紧这些触点邀请用户参与调研,此外还可以通过用户留下的联系方式邀请用户,对于互联网产品也不例外。

在APP/网站内投放问卷

1. APP内有运营位,可以在这些位置上投放传统的问卷邀请(纯文本的、banner+文本的都可以)

优点:回收量大;用户对本APP的印象鲜活;可以通过后台筛选投放的用户群体,比如通过人口学信息/设备信息圈定人群,或通过行为经验圈定人群(如:最近三个月使用过骑行导航的用户)

缺点:低活跃群体的触达率特别低。

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