Oublier le pétrole, aujourd’hui, les données sont la nouvelle source de richesse. Dans les milieux technologiques, le fait qu’elles deviennent la ressource la plus précieuse du monde est un refrain commun. Et comme pour le pétrole, l'économie mondiale commence à pivoter autour de leur potentiel
Dans le contexte de l'Internet des objets, cependant, elles commencent à brosser un tableau différent - un tableau beaucoup plus vaste. Alors que le pétrole est une ressource finie dont la valeur est principalement liée à sa rareté, l'IoT a le potentiel de rendre les données pratiquement illimitées. Imaginez une entreprise avec un million de capteurs sur le terrain à n’importe quel moment donné. Ces capteurs recueillent et envoient constamment un nombre massif de points de données à chaque seconde de la journée. L'importance de l'IoT dans le monde des affaires se résume donc à cette inondation.
Certes, des opportunités importantes se présentent dans ce domaine, mais il y a aussi des défis à relever. Au cours des dernières années, nous avons vu émerger un paradoxe : Bien que 92 % des entreprises déclarent augmenter leurs investissements dans les données importantes et l'intelligence artificielle afin de les valoriser, la part des entreprises qui s'identifient comme « pilotée par les données » est en fait en baisse. Le déploiement de l'IoT s'est également révélé plus difficile que prévu pour les entreprises : répondant à une enquête de Microsoft des patrons ont déclaré que 30% de leurs projets IoT n'ont pas dépassé le stade de la validation de principe.
L'IoT a le potentiel de faire évoluer la valeur des données à un rythme sans précédent. Mais avant que les entreprises puissent en récolter les fruits, elles doivent s'assurer qu'elles disposent des plateformes et des processus nécessaires pour les gérer.
Défis communs concernant l'IoT et les données
Malgré l'immense valeur des données, les entreprises doivent également veiller à identifier les points faibles des stratégies en leur matière. C'est l'une des questions les plus importantes à se poser : que devons-nous faire avec toutes ces données générées par l'IoT?
Cette question basée sur les valeurs se pose dans toutes les industries, et l'agriculture en est un exemple particulièrement éloquent. L'IoT représente une opportunité de marché de 4 milliards de dollars pour cette industrie, mais seuls 10 à 15 % des agriculteurs l’utilisent aujourd'hui. Parmi eux, cependant, existe des cas d'utilisation fascinants. La technologie agricole étant tellement liée aux résultats, la valeur des données de l'IoT s’avère facile à définir. Par exemple, intégré à une moissonneuse-batteuse l’internet des objets peut presque instantanément donner à un agriculteur une approximation du rendement.
Cela est plus rapide que d’attendre le processus standard de séchage et de pesage pour voir si la récolte répond aux attentes. Dans ce cas, les données pilotées par l'IoT sont plus faciles à manipuler car elles sont formées dans un but cohérent : fournir le plus rapidement possible à l'agriculteur les informations nécessaires pour une production spécifique l.
Cela indique également une autre façon possible dont la valeur des données peut échapper à l'emprise d'une entreprise : ne pas comprendre et prendre en compte les délais d'exécution du traitement des données. Si un agriculteur peut obtenir des données manuelles sur les récoltes plus rapidement (ou à la même vitesse) que ce que ce capteur pourrait fournir, cela ne servirait à rien. De même, si les données de l'IoT signalent qu'une machine risque de tomber en panne, ces données elles-mêmes ne régleront pas le problème. Si elles sont reçues trop tard, la machine pourrait s'arrêter de toute façon. C'est pourquoi ces types de machines devraient être programmés de manière à pouvoir prendre des décisions par apprentissage en périphérie, sans intervention humaine. Cela représente un défi de développement et d'ingénierie en soi.
Données créées par l'IoT : garantir leur plus grande valeur
Lorsque la valeur des solutions de données basées sur l'IoT ne parvient pas à atteindre celle du pétrole, c'est souvent à cause de simples lacunes dans l'élaboration des solutions. Ces meilleures pratiques présentées ci-dessous peuvent venir en aide pour premièrement gérer les données basées sur l’internet des objets à éviter les pièges et à augmenter les chances d'obtenir une valeur réelle de la stratégie de données :
Pratiquer la pensée de droite à gauche
La pensée de droite à gauche est un cadre qui garantit que votre stratégie en matière de données suit un processus logique. Commencez par votre cas d'utilisation le plus large et définissez ce que vous devez réaliser. Ensuite, demandez-vous ce dont vous avez besoin pour atteindre votre objectif final global. Une fois que vous avez trouvé une réponse, commencez à poser des questions plus spécifiques : De quels points de données avez-vous besoin pour obtenir ces informations ? Que doit contenir votre plateforme pour sécuriser ces points de données ? Au fur et à mesure que vous avancerez, les lacunes de vos processus apparaîtront naturellement.
Poser une hypothèse avant de commencer
Toute nouvelle stratégie en matière de données – et en particulier celles qui inclut l'IoT – impliquera un certain niveau d'expérimentation, ce qui signifie qu'il est essentiel de disposer d'une hypothèse concrète. De nombreux « scénarios » sont impliqués dans l'IoT, et cela est d'autant plus vrai lorsque votre solution fait appel à l'IA ou à des composants d'apprentissage automatique. Sans une hypothèse standardisée pour comparer les résultats, vous ne pourrez pas tirer de conclusions significatives quant à votre réussite.
Créer un processus d'itération
Vous ne voulez pas mener un projet IoT qui s'enlise dans la phase de validation du concept. Votre objectif premier devrait plutôt être celui de fournir une valeur réelle à partir de ces nouvelles données – et non une valeur théorique. Pour cela, il faut privilégier l'itération plutôt que la perfection. En plus de tester vos données de l'IoT par rapport à votre hypothèse, faites preuve de créativité : Si vous modifiez un certain élément, comment pouvez-vous rendre le projet encore plus intéressant ? La mise en œuvre de jumeaux numériques dans vos opérations standard peut être utile ici, car vous serez en mesure de mener ce qui est essentiellement des tests dans le monde réel sans faire d'investissements massifs.
On ne peut surestimer l'importance de l'IoT dans les affaires, mais un afflux massif de données peut être incroyablement difficile à gérer. La seule façon de s'enrichir est de s'assurer que votre stratégie en matière de données est en bon état de fonctionnement.
