Цифровая цепочка на пути к успеху в IoT

IoT — это больше, чем просто подключение устройств. Использование полного потенциала Интернета вещей может помочь организациям добиться результатов в бизнесе, а не просто экспериментировать.

Что, если бы инженеры производителя устройств могли автоматически получать уведомления с помощью обратной связи удаленного датчика о том, что одно из их устройств выходит из строя в полевых условиях? А что, если бы те же самые инженеры могли сразу же подключиться к данным тестирования неисправного устройства с производственной линии, когда оно было построено? Какие ценные идеи это может открыть? Что, если бы инженер мог получить доступ к полевым данным на протяжении всего жизненного цикла устройства и даже наложить ключевые данные об обслуживании и логистике из других систем учета? Как это может повлиять на дизайн продукта, производство и другие сферы бизнеса? Такой результат возможен, если удастся установить тесную связь между Интернетом вещей (IoT) и аналитикой данных.

Аналитика является ключевым компонентом в раскрытии истинного потенциала Интернета вещей. Благодаря анализу данных компании могут стратегически использовать IoT для достижения значимых бизнес-результатов. Вместо «исполнить и отреагировать» вы можете «предсказать и предвидеть». Когда IoT сделан правильно, вы можете вмешаться до того, как устройство выйдет из строя, и сократить количество обращений в службу поддержки клиентов. Большинство организаций обычно терпят неудачу в этом стремлении. Эти проекты могут легко застрять в пилотном режиме и не в полной мере использовать все данные IoT в пределах их досягаемости.

Так что же отличает аналитику данных и Интернет вещей и как их объединить?

Препятствия на пути к успеху IoT

Внутреннее неравенство - повторяющаяся тема. Мы видим это в подходе «научной ярмарки», который компании используют при построении своей работы IoT. Разные команды работают над своими частями проекта со своими специфическими требованиями и проверками концепций — все в погоне за инновациями, но не скоординировано, что связано с бизнес-результатами, такими как операционализация и монетизация. Много времени и энергии тратится на эксперименты, упуская из виду бизнес-цели. Это становится IoT ради IoT без реальной отдачи. Аналитика в игре, но никогда не в стратегической манере. Они останавливаются на этапе «исполнить и отреагировать». Переход к этапу «прогнозировать и предвидеть» — вот где IoT начинает иметь значение.

В процессе создания платформы IoT данные обычно никогда не отклоняются слишком далеко от своего источника. Хотя некоторые хранилища данных в этом процессе разрушаются, их очень легко воспроизвести или создать новые на их месте. Для полноценной работы IoT руководители должны приложить согласованные усилия для широкого обмена данными в режиме реального времени. В разрозненных хранилищах вы рискуете сделать большие объемы данных избыточными и дублировать усилия между командами. Возникающие в результате узкие места мешают быстрым действиям. Данные — это ваши глаза и уши в IoT; без него вы просто работаете в темноте.

Наконец, внедрение операции IoT — немалый подвиг. Это очень сложная форма технологии, которая должна адаптироваться и меняться с течением времени. Немногие организации обладают техническими знаниями для создания платформы, не говоря уже о том, чтобы взять на себя бремя ее обслуживания и развития после ее создания. Только для аналитики требуется специальная группа специалистов по обработке и анализу данных, чтобы извлечь максимальную пользу из огромных объемов данных, которые будут собирать ваши устройства, подключенные к Интернету вещей.

Сплетая цифровую нить

Лучший способ приоритизировать данные в вашей работе IoT — создать цифровой поток. . Это общая сквозная линия, проходящая через вашу организацию. Он объединяет продукты, системы, людей, клиентов и партнеров. Данные могут легко перемещаться по этой линии для легкого доступа всех сторон. Вы можете расставлять приоритеты между различными наборами данных в потоке, связывать между собой любые разрозненные хранилища и направлять информацию в центральную, более управляемую точку управления.

Например, цифровая нить может сплести весь сквозной жизненный цикл продукта. Он включает данные, полученные на каждом этапе, включая проектирование, производство, отгрузку, использование в полевых условиях, техническое обслуживание и вывод из эксплуатации. Данные живут в обширном замкнутом цикле, который созрел для добычи. Когда у вас есть нужные данные в нужном месте, вы можете, например, получить прогнозную информацию, чтобы улучшить жизненный цикл продукта новыми способами. Это информация, основанная на данных, которой вы можете доверять и использовать для достижения бизнес-результатов.

Для создания этой цифровой нити в вашей организации требуется следующее:

• Самый высокий бай-ин, который ведет к нижнему бай-ину – Цифровая нить — это огромная трансформация бизнеса, и для ее успеха требуется целеустремленная поддержка со стороны руководства. Получите их бай-ин как можно скорее и покажите им ранние достижения, чтобы привлечь их на борт. При заметном и активном спонсорстве проекта топ-менеджерами более широкая компания с большей вероятностью поддержит его и изменит поведение, чтобы сделать его успешным. Части вашей организации будут соединяться более естественно. В противном случае ждите сопротивления на рабочих уровнях.

• Полная заинтересованность бизнес-подразделений – Столь же важно, как и получение одобрения со стороны руководства, получение одобрения со стороны бизнес-направлений, особенно с технической стороны. Это устанавливает варианты использования, ориентированные на бизнес, которые облегчат механизм «вытягивания», который может работать в тандеме с механизмом «проталкивания», управляемым централизованными организациями, такими как ИТ. В противном случае, скорее всего, произойдет централизованное разочарование, и существенных бизнес-результатов достичь не удастся.

• Развитие культуры обработки данных в вашей организации – Создайте специальную группу по анализу данных, которой будет поручено раскрытие информации, основанной на данных, в вашей организации. Эта команда, состоящая из специалистов по данным и других высококлассных пользователей данных, сформирует ваших «героев данных», которые будут иметь опыт обработки данных и знать, что с ними делать. В противном случае, даже если бизнес-направления хотят «извлекать» данные, технически это может быть им не по средствам.

• Чистый автоматизированный поток данных – Автоматизируйте процесс превращения данных в идеи. Сократите или устраните ручные процессы для вовлечения направлений бизнеса. Работайте в тесном контакте с экспертами в предметной области, чтобы обеспечить чистоту данных и даже аннотировать их, чтобы свести к минимуму барьеры для внедрения в бизнес. В противном случае внутренние потребители данных не будут уверены, какие данные выбрать, а также потеряют уверенность в их целостности.

IoT — это больше, чем просто подключение устройств. Данные и люди также должны быть связаны для работы в унисон. После того, как все части собраны воедино, вы можете использовать весь потенциал Интернета вещей, получая бизнес-результаты, а не просто экспериментируя.