研究表明，大约40％的产品失败。但是，如果产品设计人员可以理解哪些功能最不流行，哪些组件往往比其他组件更快地失败，以及客户如何实际使用产品与设计师如何认为他们使用它们？而且，如果产品开发人员可以利用这些见解，如何开发执行更好，潜在成本的产品，并且最重要的是，与实际客户需求保持一致？
创新的产品开发团队在几乎每个行业都开始看看如何将巨大的实时机器数据转化为可操作的信息，以通过了解产品创新是必要的，这些功能是最理想的，以及如何降低了整体所有权成本。
现在有一段时间，许多公司在其产品中嵌入了传感器，这些传感器正在产生大量关于性能的信息。然而，由于涉及的数量庞大的数据和不同类型，这款机器数据传统上难以收集和分析。数据有多种格式，例如文本日志，XML，JSON，CSV或SNMP。有不同的数据类别类别，如事件消息，配置Blob或统计转储。数据可能处于不同的协议，例如电子邮件，FTP，SFTP，作为流或批处理日志文件。
但是，高级分析公司开发了能够处理实时涉及的卷和不同类型的数据的新解决方案，使机器数据分析实用，适用于更广泛的组织。
达到一个真理
为了最有效地开发和推出新产品，您需要创建“单一的真理，”或一体数据和见解，全面，准确和及时。
这些数据和洞察力将在公司中提供的所有学科，参与设计，制造和营销新产品，这些信息他们需要做出关键决策 - 产品特征，定价，分配和相关功能。信息平台的基本要素提供此单一真理的信息包括：
- 一个集中式数据存储库，可以捕获结构化和非结构化的运营数据的terabytes
- 可以描述和创建数据之间元素之间的含义和关系的分析工具
- 关于客户如何使用现有产品的报告能力，现有产品中的组件的性能信息等。
- 仪表板和类似元素，使新产品开发和其他团队能够创建客户分析和钻取
Streetline Lirmess机器数据
Streetline是公司如何使用有些人正在呼叫IoT Analytics来构建新产品的一个很好的例子。该公司最近推出了Streetline IoT Gateway，该公司的一部分创建智能城市和智能校园。分析到网关中的数据流，街道实现了他们可以通过利用智能数据和高级分析来帮助城市，大学和校园提供成功的业务，为可用停车和停车执法提供指导。
网关允许路线客户更有效地从地面传感器和视频摄像机捕获数据，并进行更有效的决策。更好的停车是出于门户的第一个解决方案，不仅是城市的大型收入发生器，而且有可能降低拥堵，并同时为街线建立一个很好的收入流。
Streetline与思科共同开发了新的网关。Gateway集成了Streetline的低功耗网网络和思科的智能+连接的WiFi解决方案。
另一个例子是三角形，设计和生产HVAC设备。该公司开始将传感器插入其设备，数据分析支持的设施管理人员认为和操作各种HVAC和其他设备作为单个大型系统。例如，而不是简单地在一天开始时打开到最后，“智能”的HVAC系统现在将根据建筑物的占用运行。在未来，特拉内计划出售“成果”与设备;例如，确保设施内的空气保持在72度。
IOT Analytics使新产品团队能够完全重新考虑他们开发的解决方案以及如何支持它们。通过IOT分析，设计获胜的新产品的唯一限额是新产品开发团队的创造力。
在GlassBeam，Puneet和团队专注于在机器数据分析周围创建新类别的大数据业务应用程序。前提是，任何高科技产品，网络或云都越来越能够产生大量丰富但非结构化的机器数据，曾经开采的机器数据可以为其制造商和用户提供巨大的业务和操作见解。