多年来，企业越来越信任云产品，许多企业利用公共，私有或混合云解决方案来改善运营和节省成本。随着云中的信任度不断增长，其服务变得越来越普遍，从私有云向公共云逐渐转变。公共或甚至混合云允许增加的灵活性，使得更容易和更成本有效根据需要，这是特别重要的是按比例的溶液的企业撬动物联网(IoT)和工业物联网(IIoT)。但即使在所有流行语中，云的真正价值还不是很清楚。企业往往关注数据，而不是他们可以从数据中收集到的情报以及基于数据采取的行动。云，特别是云通信是改变这种看法的关键。
实时通信的实时数据
与物联网相关的任何事情一样，这一切都始于数据。没有两个IoT部署是相同的，因此数据本身的重要性低于实际使用数据所做的事情。这些数据可用于为实时通信提供动力，有助于简化企业或工业流程并提高效率。例如，来自烟雾探测器的物联网数据可用于触发办公室警报系统，该系统在紧急情况下在时间紧迫时发送大量通知。在工业环境中，实时物联网数据可能使车队主管能够更轻松地监控和管理其车队，并实时快速调整，以便路由和传递信息，从而对客户满意度，驾驶员安全，环境足迹和底线。
给机器发声
通过物联网，云收集了数千个必须分析的数据点，以实现这些优势，数据越大越好。在正确的云解决方案的支持下，大数据可以作为未来的窗口，但前提是捕获和分析正确的数据。例如，如果暴露在潮湿条件下的时间是机器何时需要维护的最佳预测因素，那么在没有湿度数据的情况下收集温度数据将无济于事。
一旦识别出正确的数据变量，这些数据就可以用来为支持IoT的设备提供他们自己的声音。在车队管理的情况下，卡车的数据分析可能会考虑路线时间表，距离，气候和驾驶时间，从而对每辆卡车的维护需求提供非常有用的见解。卡车本身(在云的帮助下)可以检查时间表，考虑到交付情况，驾驶员的工作时间和机修工的开口，而不是警告卡车司机应该进行维护，以便驾驶员或车队经理进行预约。为了预约。这最大限度地减少了卡车的停机时间以及驾驶员或车队经理的参与，从而最大限度地提高了效率并改善了底线。
当然，所谓的哑机器的这种实时通信需要成功的人工智能(AI)来促进创建这种可操作智能所需的预测分析并充当机器的声音。除了收集，分析和打包企业的数据驱动见解以收集效率之外，AI还允许物联网将这种洞察力转化为行动。
例如，在企业设置中，假设你的协作平台可以通过识别相关会议，检查参与者的日程安排，考虑工作时间和偏好并自动重新安排会议，来正确解释重新安排会议的请求。对所有人来说都很方便的时间。
下一代云计算
云通信是实现基于AI的通信工作的关键。它支持创建“软电话”和其他虚拟化通信技术，这些技术与传统电话线或台式电话无关，而是仅存在于我们的计算机中。这些虚拟通信工具将向维护预约的机械师安排发送文本消息，更新日历邀请以跟进会议请求，或致电确认下周出差的旅行预订。
今天，我们比以往任何时候都更加认识到人工智能与物联网相结合的价值。有了Amazon Echo，可以订购一个玩具屋和4磅饼干(或其他任何内容)在我们发出的声音请求中，由企业和工业环境中由物联网生成的数据驱动的基于AI的云通信日并不算太遥远。作为一个行业，随着公共云和混合云的采用越来越多，我们正朝着正确的方向前进，但重要的是继续向前发展。你的企业越早迁移到云端越好。如果最大化运营效益是目标，那么现在通过云解决方案铺设框架，使你和你的企业熟悉云功能，并且技术结构将在竞争中获得巨大的竞争优势。
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