好就业的专业

我是一名化工专业大二的在校生。比较好就业的专业莫过于：医学类专业，教育类专业，化工类专业，法学专业。

医学类专业

毋庸置疑，现在社会人口高龄化问题日益突出，人们对于健康的追求以及现如今新冠疫情的肆虐，都需要广大医疗人员，为应对当今的社会需求而言，医学类专业更加容易就业。虽然有一种说法叫作“劝人学医，天打雷劈”，但也不得不承认，医生这个行业随着自身经验的增加，在未来会有很好的发展。这个行业是被大多数人公认的越老越吃香的行业。

推荐院校：北京大学医学部、南方医科大学、北京协和医学院、哈尔滨医科大学、中国医科大学等。

教育类专业

近年来，教育学专业的就业率在95%左右，很多毕业生都去了学校做了老师，教育学就业前景还是很不错的。一般学校招老师都要教育学专业的毕业的，首先呢对于语数外这些主要学科而言需求量往往是最大。随着国家对教育的越来越重视，教师的待遇的也在不断提高，教育学专业正在逐渐成为一门热门专业。其实教育学的就业渠道并不是像我们想象的那么单一，除了教师这个行业、还有政府机关以及企事业单位的办公、文秘、专业技术与管理等

院校推荐：北京师范大学、华东师范大学、山师大、湖南师范大学、福建师范大学、东北师范大学等。

化工专业

既然讲到了就业，那就不得不提一下我说学习的化工专业了。首先呢，我先介绍一下我所在的化工专业吧，它最大的特点就是“多、杂、难”，虽然它难但是不可否认的是学化工就业面是很广的，如果你想从事专业相关的工作，那化工厂、制药厂、食品厂、环保处理、科研助理等等都是可以去的，不过，我建议去深造去考研。从我们学院的学长学姐们的亲身经历来看，为了自身更好的发展，考研后往往更容易找到高薪的职业。虽然化工就业简单但是薪资上可能会不是很如意。

推荐院校：厦门大学、中国科学技术大学、浙江大学等等。

法学专业

随着依法治国基本国策的确立，从长远来看，法学专业作为“朝阳”专业，其毕业生的就业是大有发展前景的。再者，社会法治，民主意识日益增强，对法学专业的人才需求迅速增长。

院校推荐：中国人民大学、中国政法大学、华东政法大学、北京大学、清华大学、西南政法大学等。

一、互联网营销

    互联网营销也叫网络营销，就是以国际互联网络为基础，利用数字化的信息和网络媒体的交互性来辅助营销目标实现的一种新型的市场营销方式。简单说，网络营销就是以互联网为主要手段进行的，为达到一定营销目的的营销活动。网络营销是在互联网上——卖产品、卖信息、卖服务、创品牌、获取用户、卖二手…的过程和方法。网络营销就是以互联网为主要手段进行，为达到一定的营销目的而进行的营销活动。

互联网营销

1、搜索引擎营销

    搜索引擎营销也就是我们常说的SEM（以付费点击PPC为代表），即通过开通搜索引擎（例如百度、谷歌、360）竞价，利用出价的高低来调控自身网站/网页的排名先后，以便更有效地向相关关键词的搜索用户提供他们所需要的重要信息，引导他们主动咨询、沟通，最终促成成交。搜索引擎营销是一种能在短时间内带来一定效果的高成本营销方式。

互联网营销

2、搜索引擎优化

    搜索引擎优化是（即SEO）是按照各大搜索引擎算法、喜好，通过对网站架构、关键词、内容、链接等方面进行调整优化，从而获得搜索引擎认可，实现排名提前并未网站引入流量的营销方式。与SEM相比，SEO从网站基础上迎合搜索引擎的优化方式能够获得更多更有效的精准用户，在转化率上会有更加明显的优势。

3、自媒体营销

    自媒体营销是通过建立个人博客、专栏、微博、微信公众号，实现个人与用户之间的互动交流，一般以诸如行业评论、模式分析、专业理论等作为自媒体的话题内容，引起用户共鸣或发人深省，让用户产生更多的信任，从而进一步深化个人影响力，以此达到强化营销推广力度与效果的目的。

    无论是卖货或是推广，能够得到受众人群的信任就能事半功倍。在这个粉丝经济时代，谁有粉丝谁就能高人一头，大多数时候，我们不用没日没夜的工作一样能靠自己的粉丝养活自己，这就是自媒体营销优势所在。

4、微信营销

    微信营销是网络经济时代企业营销模式的一种创新，是伴随着微信的火热而兴起的一种网络营销方式。微信不存在距离的限制，所有联系人都是自己的亲朋好友，这相当于微信本身就自带了“信任”的属性，于是分享成为了新的营销方式。

    用户可以订阅自己所需的信息，并通过朋友圈分享给自己的朋友，这本身就是一种良性自发地传播方式。例如作为商家，可以通过向用户提供所需的信息，推广自己的产品，再加上用户晒图分享有奖有优惠等的诱惑条件，从而确实达到效果明显的传播效果。

5、软文营销

    软文广告顾名思义，它是相对于硬性广告而言，由企业的市场策划人员或广告公司的文案人员来负责撰写的“文字广告”。与硬广告相比，软文之所以叫做软文，精妙之处就在于一个“软”字，好似绵里藏针，收而不露，克敌于无形。

    等到你发现这是一篇软文的时候，你已经冷不盯的掉入了被精心设计过的“软文广告”陷阱。它追求的是一种春风化雨、润物无声的传播效果。如果说硬广告是外家的少林功夫，那么，软文则是绵里藏针、以柔克刚的武当拳法，软硬兼施、内外兼修，才是最有力的营销手段。

6、短视频营销

    从papi酱的走红，短视频、直播等平台就开始进入我们眼中。而随着快手、抖音的走红，短视频又一次迎来了大爆发，更有“南抖音、北快手”的段子出现。有人预计，2020年短视频市场规模将超300亿，短视频营销也又一次成为营销关注的方向。短视频无疑已成为一个巨大的风口。

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从感觉到记忆到思维这一过程，称为"智慧"，智慧的结果就产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为"能力"，两者合称"智能"。生活是指人类生存过程中的各项生活的总和，一般指为幸福的意义而存在，生活实际上是对人生的一种诠释。智能生活平台可以自由的与主流智能家居品牌产品互通，任何时候，任何场合，家庭用户可以自由的通过无线链接Internet，直接上互联网远程查询到相关所需信息并具备社交互动特点。智能生活是一种新内涵的的生活方式。智能生活平台是依托云计算技术的存储，在家庭场景功能融合、增值服务挖掘的指导思想下，采用主流的互联网通信渠道，配合丰富的智能家居产品终端，构建享受智能家居控制系统带来的新的生活方式，多方位，多角度的呈现家庭生活中的更舒适，更方便，更安全和更健康的具体场景，进而共同打造出具备共同智能生活理念的智能社区。

智能生活平台可以自由的与主流智能家居品牌产品互通，任何时候，任何场合，家庭用户可以自由的通过无线链接Internet，直接上互联网远程查询到相关所需信息并具备社交互动特点。奇笛智能生活具备延展性和自我成长性，借助统一的云服务实现各种智能家居产品与各种专长的服务部门和机构紧密性合作，迅速构建出智能生活门户，从生活资讯，到健康诊疗;从远程门锁控制，到合理家庭用电策略建议部署，从严谨的家庭安防，到细微的家庭环境质量分析建议部署，全方位的体现智能生活的精彩。

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在信息技术高速发展的背景下，智慧农业被寄予厚望。智慧农业是发展集互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体全新农业生产方式，它与科学的管理制度相结合，让多种信息技术在农业中实现综合、全面的应用，从而助推农业加速腾飞。作为农业人，在农业领域我们究竟该如何做呢？

1、技术提升品质

技术是第一生产力。在农业领域，技术的作用不言而喻，科学先进的农业生产技术不仅可以提高生产效率，更能改善农产品的品质。所以，在做农业的过程中，我们要学会学习农业新技术，钻研农业新技术，力求用技术武装自己，武装自己的企业，这样更容易获得成功。

2、生态模式提高收益

现在，随着产业升级的的影响，越来越多的人开始注重农产品的质量，所以生态农产品才是未来市场的需求品。种养结合的生态模式不仅可以改善环境，更能提高产品质量，增产增效，让农户受益于良性的循环模式，走上可持续发展的农业道路，进一步提高农户的收益。

3、差异化打开市场

农产品同质化严重这已经不是一天两天的事了，所以想尽快打开市场，必须进行产品的差异化。比如品种的差异化、品质的差异化、季节的差异化等等。总之，只有差异化的农产品才更容易吸引消费者，打开消费市场，让农产品走上更多的餐桌。

智慧农业利用物联网技术，实现了智能灌溉、智能施肥与智能喷药等自动控制方式，有利于降低农业生产成本、提高效率，并保护农村生态环境。我国智慧农业发展趋势整体势头良好，未来随着农业发展思维模式转变，智慧农业有望得以更进一步。

随着人工智能技术的快速发展，AI与各行各业产生了越来越密切的联系。美业行业亦不例外。其中，AI测肤和虚拟试妆成为了AI美肤产品升级的标配。

诸如欧莱雅这样的国际美妆巨头，早已积极投身其中，通过对AI和AR技术厂商ModiFace的收购，为客户提供在线的皮肤检测和诊断方案，利用AR和AI等技术重塑美容体验。

在国内，亦有不少企业已经开启“AI+美业”的 探索 。比如，在iOS 健康 健美榜上名列前茅的美妆 App美丽修行，于2020年与旷视 科技 携手，上线了“拍照测肤”功能。

AI更了解你的肌肤？

只需1张素颜照片，花费几秒钟时间，就能快速了解自己的肤质状况。美丽修行的这项 “拍照测肤”一经推出后广受欢迎。截止目前，已经为APP用户提供近2000万次个人皮肤状况检测服务。

美丽修行创始人 & CEO 易鸥表示，正确的认知自身肤质是科学护肤的关键。大多数人对肤质判断、护肤方式存在“知识盲区”，从而为之付出了高昂的试错成本。如何判定自己的肤质，并挑选出适合自己的产品成为基础护肤的“关键一步”。

早在2016年APP上线时，美丽修行就推出了肤质分析板块，但易用性和普及性上存在不足。

“当时我们采用的是褒曼医生的16种肤质分析问卷，用户需要花几十分钟答完60多道题的问卷，这更适用于喜欢刨根问底的“成分党”或者深度用户。随着用户量的不断增加，我们希望能够提升测肤质的趣味性和可接受程度，找到最优质的技术供应商进行深度合作，在手机拍照测肤领域做到行业内最好。” 易鸥说。

与旷视 科技 的合作由此开启。易鸥介绍，当时国内排名靠前的AI企业都曾列入了考虑对象，而旷视在技术实力以及价值观、战略层面都是最为匹配的。

“在AI+美业’方面的尝试，我们是纯投入的，而旷视对此的投入也很大。两家都是站在更长远的角度，思考如何利用AI技术来提升美业行业的客户体验，最终用数字化和智能化来赋能整个行业和消费者。可以说，这是从长远层面和战略角度开启的合作。”

目前已上线的美丽修行拍照测肤功能，是双方基于旷视FaceStyle美业解决方案联合研发而来。依靠旷视“人脸稠密关键点识别和色彩融合”AI算法，能够在移动端进行科学、精准的肤质分析，包含肌肤干油性分析、敏感度分析、色素沉着分析、衰老分析、痤疮检测和分析等23种功能。

此外，通过科学建档、精准匹配，美丽修行能为用户提供量肤定制的内容推荐、产品指导，个性化的美修盒选品等，从而减少用户试错成本，提升终端用户和行业客户的价值服务。

据悉，除了智能测肤外，旷视还在美业领域推出了虚拟试装方案。利用AI和AR技术，消费者只需要上传自己的照片或用相机拍照，就能实现试妆模拟，查看试妆前后对比，作为购买产品的参考。

从线上到线下 促进美容产业AI化

易鸥强调，双方合作可谓强强联合，依托旷视的底层技术能力，以及美丽修行的C端用户运营能力，开启了AI赋能美业的创新 探索 。通过AI测肤和大数据，消费者可以快速了解16型肤质，并结合数据库10万+品牌、280万+商品、28万+成分做肤质匹配推荐，引导消费者找到适合自己的产品。

2021年10月，美丽修行上海消费者体验中心开业，这是美丽修行首次从线上走到线下的战略拓展。下一步，旷视 科技 与美丽修行的合作，也将 探索 从线上App延伸到线下端产品，包括美修盒、智能终端、肤质数据等。

“除了不断优化迭代的手机拍照测肤，我们已经在智能终端已经进行了一年多的 探索 。这个产品类似于可穿戴设备，致力于做到标准光源，避免不同手机摄像头、不同光线所导致的图像质量的差别。目前的设想是提供给消费端、品牌方、医美机构等。” 易鸥介绍。

对于AI的未来应用前景，易鸥亦表示了看好。

“经过这五年的观察，AI相关的技术，已经应用在化妆品的营销端，以提升消费者的体验，这是欧莱雅、资生堂等各大跨国集团都非常重视的领域。另外，AI大数据也用于科研，以及工业制造40和柔性化生产等方面，帮助美妆企业提升生产制造能力。AI技术正在一些大型集团中慢慢普及。”

旷视 科技 相关负责人表示，全球疫情遭遇数字消费崛起，新消费、新国货剧变如何增强消费者的参与感、体验感，打通消费者的购买链路是美业发展的全新命题。而AI技术为美业的快速普及和渗透提供重要支撑。“美业+AI”有望成为解除行业与消费者之间“联接障碍”的破局之策。

该负责人进一步指出，旷视自2012年进入消费物联网，以SaaS产品形态提供数十种顶尖的AI能力，帮助企业和开发者降低使用AI能力的门槛。未来，旷视 科技 将面向美业行业孵化更多创新型产品，通过“AI+美业” 探索 更多行业场景创新。

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

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