如今許多企業都在使用物聯網數據，但其實物聯網數據在很大程度上并沒有得到開發、充分利用和重視。主要原因是數據收集量大、頻率高，以致于太多的信息難以被分類和評估，當然也還存在一些其他問題。下面我們就來看看具體有哪些方面的問題，企業又該如何解決?
一、未檢測到數據異常
首先設備并不總是能夠完美運行的，因而它們和其他物聯網設備之間產生的數據也不會完全正確。一旦設備出現故障或BUG，物聯網應用程序就會限制傳輸時間、地點及內容，很容易造成丟失數據或異常值。所以我們必須實時持續監測數據流，防范小心數據丟失。如果數據流由于某種原因中斷。
利用人工智能和其他傳感器數據進行處理，有助于糾正錯誤和不完整的數據，從而提高物聯網效用。
二、傳感器布置不完整
有些企業在收集數據時，因為種種原因，沒有能夠布置足夠多的傳感器。容易因為傳感器布置不足或不合理，影響我們基于數據所做出的決策。所以企業一定要做好基礎工作，合理配置，彌補不足。
三、數據沒有用于改進
從連網設備上獲得的數據沒有被用于持續改進，一旦數據被結構化，那么它就需要，與產品及部件數據關聯。這樣我們才能了解到，是否需要為設備更換零部件。其實物聯網的主要優勢就是，能夠迅速對從物聯網設備接收的數據做出直接的響應，從而令企業不斷改進自己的產品和服務。
四、數據可訪問性有限
如果數據和見解并不能傳達至最終用戶，那么它們其實是無效的。物聯網設備提供的大量的、有指導意義的數據并沒有令客戶從中受益。那么我們就要考慮做出改進：如是否員工缺乏數據素養，企業應對員工進行必要的數據使用培訓。如怎樣“隱藏”數據，使其不容易被訪問到，我們可將數據存儲至基于云的數據湖之中以應對。
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