所有可以計算的東西都必須計算出來。 這是避免企業物聯網 （EIoT） 專案失敗的關鍵。 然而，建立最容易訪問的物聯網生態系統的實現程度如何？
這聽起來可能很矛盾，雖然物聯網方法旨在提高業務運營的透明度，但其技術實施仍然存在不確定性。 雖然基於物聯網的應用（如物聯網**維護和工業自動化）的實際優勢已經得到證明，但要做到絕對準確**和管理優勢引數仍然具有挑戰性。 這自然就提出了計算投資和回報的問題。
糟糕的初始策略和缺乏計算是大多數 EIOT 計畫失敗的主要原因。
不確定性是企業物聯網解決方案中需要考慮的乙個重要方面。 它是指可能導致系統行為與預期不同，從而導致錯誤結果的事件。 簡而言之，這意味著我們無法確定物聯網生態系統是否會像理論上認為的那樣有效執行。 通過了解和解決這些不確定性，我們可以努力建立更可靠、更高效的物聯網系統。
導致測量結果偏離預期的事件包括：
資料不準確。
網路故障和延遲問題。
安全漏洞。 人工警報。
這些看似微小而罕見的事件無法讓我們確定對企業物聯網解決方案的投資何時會得到回報。 這一事實不僅加劇了業務運營，而且還產生了不可信的模式，損害了基於物聯網的解決方案的聲譽。 不確定性指標越高，IoT 解決方案就越有可能無法達到效能目標，從而導致假、誤報和假陰性結果。 一般來說，任何難以**的事件都會增加系統的不確定性。
不確定性的原因通常包括資訊不完整、理解不足和替代方案不明確。 以下因素使任何成熟的物聯網生態系統都處於高風險之中：
1.物聯網是乙個相當靈活的新概念物聯網是乙個快速發展的領域，它為意想不到的新技術留下了空間。 由於其模組化性質，物聯網生態系統中可以利用的技術沒有限制。 除了與技術相關的不確定性外，我們還應該考慮社會、經濟、監管和其他不確定性。 所有這些不確定性都是由於缺乏資訊和貨幣對"互聯世界"由無知引起。
2.物聯網系統與現實世界的互動
真實的物理環境不可能是 100% 可用的，也就是說，我們無法通過獲得其初始狀態的資料來了解其未來狀態。 當然，不可能為所有場景開發乙個場景。 對於實時事件的分析尤其如此，例如道路交通或某些位置的人們的行為。
3.該系統主要基於複雜事件處理 （CEP）。
物聯網生態系統處理來自不同**的事件，以確定允許系統做出決策的模式。 在通過無效感測收集資料的階段會出現不確定性。 然後，它通過處理規則來影響最終結果。 這樣一來，就產生了一連串的不確定性。
不確定性以及複雜性和動態性是現代系統的主要特徵之一。 當涉及到企業物聯網解決方案時，這些因素是高度相關的：支援物聯網的系統越複雜和動態，不確定性因素對物聯網解決方案的整體評估就越重要。 一般來說，複雜性取決於物聯網系統必須解決的挑戰，而動態性則取決於物聯網系統的執行環境。
物聯網生態系統可以做的事情可能沒有限制——它應該適用於任何環境中的任何物體和人。 因此，不確定性隨著系統的複雜性和與大量網路的連線而增加。 智慧型工廠、電網、智慧型建築，尤其是智慧城市就是這種情況。
降低 IoT 解決方案有效性的主要因素包括：
大量不同性質的裝置。
快速擴充套件。
更多地使用無線資料傳輸。
操作過程中的人工參與。
冗餘和多樣化的資料。
缺乏網路安全措施。
用於發現問題的複雜分析模型。
此外，物聯網生態系統中的具體應用也存在不確定性。 例如，複雜的人工智慧。 通常，它處理來自實驗室或車間之外的真實物理環境的輸入，而這些輸入本身就無法**。 因此，由於缺乏資訊，基於物聯網和人工智慧的應用程式具有相互矛盾且不可靠的分析結果。
另乙個例子是在物聯網解決方案中開發的智慧型反應式系統。 複雜的應用程式處理多個訊號來決定要做什麼。 它可能需要評估概率的自適應軟體，這會帶來相當大的不確定性問題。 例如，物流物聯網解決方案可以分析來自運輸感測器的資料以及第三方資訊（天氣、擁堵、路況），以決定是否允許車輛行駛。
為了提高EIOT系統的可用性，我們提出以下建議：
1.將資料收集層面的不確定性降至最低。資料質量差是物聯網生態系統中結果不準確和行為缺陷的根本原因。 對糟糕的初始資料做出的誤判會顯著降低解決方案的業務效率。 有故障、容易發生故障、校準不良的感測器、RFID 問題和外部因素都可能產生嘈雜的資料。 首先，必須避免與感測器相關的問題;其次，所有資料在傳送到分析部門之前必須經過過濾。
2.區間評估有效性指標。這種方法有助於優化所需投資和預期投資回報的估計。 一旦考慮了不確定性，就更容易計算出最佳和最壞情況，以間隔評估投資回報率和最佳環保水平。 在加強風險評估的同時，這種方法還提高了物聯網解決方案的可信度。 基本上，對於企業物聯網解決方案"精確"通常，它不會成真，它確實會成真。 您可以使用場景模擬在事件發生之前檢測前所未有的事件，並保護管理層免受不確定性的影響。
3.去中心化的物聯網生態系統。在集中式系統中，相容性挑戰、中斷和過載很常見。 為了儘量減少這些"偶然"簡化基於物聯網的系統的可擴充套件性，最好採用分散的邊緣技術。 邊緣技術允許在靠近資料來源（現場）的地方建立額外的處理節點，從而減輕雲的負擔並釋放與速度限制相關的瓶頸。 這對於複雜的物聯網應用尤為重要，包括實時操作和高階分析。
4.採用科學方法（R&D）。。如果您決定長期投資乙個創新的物聯網專案，您就不能對某些不確定性視而不見。 現成的軟體顯然不適合您，您需要建立乙個自定義軟體，這應該相當複雜。 應用各種數學模型進行有價值的資料分析可能很有價值。 此外，模擬也可以提供幫助。 如果要建立具有多個資料來源的複雜系統，最好先對其進行模擬。
5.經常重新評估網路風險。網路安全是與物聯網解決方案相關的乙個獨立漏洞。 多個資料來源自然會增加攻擊面，整個系統的連線性對裝置或資料儲存構成危險，即使被入侵到物聯網裝置中也是如此。 隨著新裝置的連線和新技術在物聯網生態系統中的應用，企業網路安全措施也必須更新。
企業物聯網解決方案的快速開發需要最小的不確定性才能在市場上站穩腳跟。 從長遠來看，誰能更快地駕馭它，誰就會取得更大的成功。
不確定性源於複雜和動態的系統，並因其複雜性、人為因素、忽視安全措施以及使用不可靠的網路而增加。
在計算物聯網解決方案的投資和回報時，必須充分評估不確定性，以考慮所有可能的情況。
為了提高系統的可用性，應儘量減少感測器的問題，減輕網路負擔，並牢記網路安全的更新。
當最大精度對 EIOT 解決方案至關重要時，可以在軟體中應用複雜的數學模型進行資料處理和分析。