通过实施数字化战略，为企业带来新的收入来源，很多行业先行者们已经在数据和服务获利方面开辟了新道路，这非常值得借鉴。要知道，把数据转换成效益非一夜之功。这需要创新的战略、保障、研究，还要以崭新的方式来看待客户和目标市场。制造商规划他们的数字化战略，最重要的一点是要确定能够从数据应用中获取什么样的收入来源。收入是部署数字化策略的最佳动机之一，在经历困难重重的实施过程时，收入就像是“黑暗中的一线光明”。
数据的收集、存储和处理
在实施数字化战略的前期，许多制造商在努力寻找可靠的解决方案来收集数据、存储数据并将其转换为可用格式。
这个阶段需要特别注意研究存储选择、汇集数据的工具，以及用于维护数据和数据点上下文关系的方法等。虽然解决这些难题会非常耗时，但是制造商们不应该因为过程中的曲折而放弃。尽管嵌入在产品、车辆和设备上的智能传感器产生的所有数据都会带来头痛的存储问题，但也隐藏着“金矿”。
闯过了数据收集和存储的难关之后，收获的是应用物联网数据带来的好处——不仅是为了自己的应用和改进操作、提高效率，而且也是为了找到对数据感兴趣的外部市场，从数据中获得深刻见解。制造商成功找到通过数据获利的方法，并建立新的收入来源，从而更快实现投资回报（ROI）。据Gartner的报告（“Prepare to Monetize Data from the Internet of Things”，2016年9月，Ted Friedman，Douglas Laney，Jim Hare），到2018年，物联网算法带来的直接收入将达到150亿美元。
很多制造商还不知道给信息打上价格标签这一概念。他们习惯于制造看得见摸得着的产品，并给产品贴上标签、定价、销售、包装、库存，最终运送给客户。为数据定价并找到其目标市场是具有一定挑战的，涉及到安全、隐私和所有权问题，以及大量的法律附加条款。制造商需要在战略上尽早解决这些问题。
想要从数据中获利，就必须把数据转化成可读取和易于使用的格式。需要把其他相关条件补充到数据中，例如天气或者地理位置，或者添加结论性的说明。收集处理的数据点要有相关上下文关系，这样它们才具有可操作性。同时，应清理数据以提高其有效性，并且确保数据不会暴露个人身份或者其他敏感内容。
确定数据的价值和目标市场
为了确定哪些数据具有市场价值，必须彻底了解可以访问或者创建的数据点的类型。客户意见和购买习惯是最常收集和销售的一些数据类型。由于消费者都要求保护自己的身份和联系信息，因此，销售与客户资料和购买趋势相关的数据都变得非常麻烦。当在网上销售、回答调查或者评论产品效果时，必须小心使用数据来增强与客户的关系，不要利用、更不能危及到客户对企业的信任。
机器生成的数据也有价值。一定要考虑可能来自内部机械、设备和车辆传感器的数据带来的收入。这些数据会从多个维度详细报告工业设备和材料处理设备在各种工作条件下的状态。除了企业自己的内部维护团队，其他的工厂机械设备制造商当然也可以使用这些数据来改进自己的产品设计。此外，相同或类似机械设备的其他用户也能够在企业的数据支持专家库中发现价值，从而提高其系统性能。甚至可以销售在环境影响、早期劣化迹象和应该遵循的安全改进措施等方面宝贵的分析资料。但同时也不要透露过多的专业知识信息，否则竞争对手也可以从这些分析资料中获利。
接下来，是产品零售时产生的数据，或者在客户使用时产品产生的数据。因为在产品或封装中内置了传感器，企业可以接收到产品何时离开货架、何时被激活或者消费者如何操作产品等相关的数据。购买趋势和消费习惯对很多人都非常有价值，包括消费者自己。如果能给消费者带来好处，他们也会愿意为自己产品的分析资料付费，例如当他们的汽车需要换油时，企业会给他们发出电子邮件通知，同时会送上当地经销商提供的优惠券。
企业还可以考虑把数据销售给扩展价值链上的合作伙伴和供应商。例如，服务承包商会非常愿意了解设备销售的趋势，这样，他们就能够准确预测有关安装/设置和6个月试用期的业务。销售和产品类型的数据将有助于他们准备合适的更换零件和耗材库存，例如过滤器、皮带或油墨等。企业可以根据销售统计信息提供有价值的分析资料，以便用于预测相关的活动和需求。
通过嵌入式传感器、支持互联网功能的智能产品收集数据，向客户提供新的增强型产品从而获得更多利润，为企业开辟了新的利润增长渠道。例如，企业是制造和销售叉车的，其工业客户会很愿意让该叉车配备传感器，这样就可以跟踪性能或安全问题，把这些信息反馈给他们。然后，企业还可以总结性能并提出建议，以提高设备安全性并延长其生命周期。还可以提供其他有价值的服务，例如当某件设备需要进行预防性维护时及时发出通知和预警。
总结
毫无疑问，企业的数字化战略会给企业带来许多好处，而最重要的好处之一是随之而来的新收入。数据可以瞄准特定人群而发挥其最大价值，包括企业及其客户和供应商。对于企业来说，最重要的是怎么打包并将其推销给最合适的人。
