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随着可穿戴技术普及，更多公司鼓励甚至强制员工佩戴连接设备。
IDG CIO网站近期专题中，科技作家Gary Eastwood探讨此趋势伴随的日益增长隐私担忧。
2013年约2000家全球公司向员工分发健身追踪器。2014年激增至10000家，采用率此后仅加速。
Eastwood警示许多员工接受企业提供可穿戴设备时，不知情个人数据被收集。
可穿戴设备可捕获心率、位置、活动模式——工作内外皆可。雇主辩称此类数据可改善健康结果、降低保险成本，但也为持续员工监控敞开大门。
除内部监控外，雇主收集数据可能被出售给第三方或成网络犯罪目标。“个人数据存储地点越多，泄露可能性越大，”Eastwood指出。“黑客甚至能从员工设备数据提取公司运营洞察。”
鉴于这些风险，Eastwood建议员工同意佩戴企业设备前仔细审查隐私保障。若无充分保护，拒绝设备是最简方案。
决定参与者应要求数据保留策略、第三方访问、安全协议透明化。知晓谁能访问、数据存储多久有助缓解潜在滥用。
物联网技术
在当今技术驱动世界，数据是战略决策的枢纽。驾驭这一潜力的学科——数据科学——使公司能收集、审视、应用信息以做更明智、循证选择。 近期预测全球数据量将达2025年163泽字节——每泽字节等于一万亿吉字节。这种惊人增长迫使组织直面存储、质量、治理关键挑战。 本文探讨为何可靠数据支撑严谨可靠性研究。可靠性核心是设备、系统、设施在规定间隔、定义工况下无故障运行的可能性。因此，精确历史失效数据及其妥善分析对任何可信可靠性评估不可或缺。 数据分析释放海量数据集潜力，提取可执行洞察引导更好决策。这仅在数据完整性无可挑剔时可行；有缺陷数据必导致错误结论。 数据分析收益 可靠性分析赋能管理者和工
设施老化、利润收窄、监管趋严，迫使工业设施采用更智能的维护方案。数字化——通过数据分析、预测性维护、AI和互联基础设施——提供了一条强有力的路径。然而，第一步往往最艰难，单一失误可能动摇对未来计划的信心。本文概述三大经验证策略，确保平稳、高影响力地过渡到工业物联网（IIoT）。 IIoT的战略价值 世界经济论坛估计，石油天然气行业的数字化转型可为行业、客户及社会释放约1.6万亿美元价值。因此，未来十年数字化投资预计将超300亿美元/年，使该行业处于第四次工业革命核心——重塑生活与工作方式的技术浪潮。 这场革命的核心是物联网，即嵌入日常物品的互联设备网络。全球物联网市场未来五年将创造4-11万
假设你负责建立商业论证以更换旧资产。你需要知道它的年龄、原始成本，以及确认其符合现行规范的近期安全审计报告。 在CMMS中查看，资产成本字段为空，日期显示1991年。系统中无审计报告。你找财务部门，他们称资产于1984年入账，成本150万美元。 数据仍感不对劲。你又询问工程部门的原始项目文档。一位资深工程师——唯一记得该项目的人——翻遍个人档案找到文件。显示成本120万美元，安装日期1983年。 现在年龄和成本都冲突。为何？深入调查发现，CMMS的1991年反映的是系统上线年份，非资产安装年份。财务部1984年重组时将辅助系统计入资产记录，虚增成本。真实安装年份为1983年，准确成本120万
“数据湖”与“大数据”是两个常被误解、混用的现代术语。因均暗示大量数据，有时被互换使用。实则二者不同，尽管定义尚未完全定型。 图 1. 现代数据来源多样、类型丰富。图片来源：Analytics Vidhya 先回顾历史背景。2000 年代末，Facebook、Twitter 等社交媒体爆发式增长，数据科学家意识到其产生海量有价值个人数据的潜力。随之诞生处理分析大数据的新软件，典型如 Apache Hadoop——开源应用工具包，能处理大数据级信息。随后十年，物联网 (IoT) 登场，数百万新数据源涌现，洞察个人偏好模式的同时反馈产品自身信息。同时机器学习在工业界取得重要进展，推动工业
