Mengubah Data IoT menjadi Nilai Bisnis: Panduan Praktis
Adam Mayer, manajer senior di Qlik, merenung tentang percakapan yang berkembang seputar Internet of Everything (IoE) dan akarnya dalam Internet of Things (IoT).
Saat teknologi baru tiba, instingnya adalah “lebih, lebih, lebih.” Namun menambahkan sensor ke setiap lampu, pintu, atau toilet tanpa strategi yang jelas dapat menyebabkan beban data tanpa ROI nyata. Ini mencerminkan awal Big Data, di mana volume tidak secara otomatis setara dengan wawasan. Kunci untuk membuka nilai IoT terletak pada bagaimana data dieksplorasi, divisualisasikan, dan diubah menjadi keputusan yang dapat ditindaklanjuti.
Proyek Breathe London, yang dijalankan oleh C40 Cities dalam kemitraan dengan Greater London Authority, mengilustrasikan prinsip ini. Jaringan 100 pod sensor yang dipasang di tiang lampu dan gedung, bersama dengan sensor seluler pada mobil Google Street View, menangkap pembacaan kualitas udara di seluruh Londra secara real-time. Meskipun dataset menarik, manfaat sejati muncul ketika pembuat kebijakan menggunakannya untuk menargetkan lokasi polusi.
Hambatan dalam Menganalisis Data IoT
Integrasi data IoT menantang bagi banyak organisasi. Riset Qlik dengan IDC menunjukkan bahwa 37% perusahaan menyebut kesulitan dalam mengubah data yang berbeda menjadi format analitik standar sebagai hambatan besar. Lapisan IoT memperbesar masalah ini dengan memperkenalkan proliferasi sumber, sering dalam format tidak terstruktur yang memerlukan transformasi sebelum analisis.
Kedua, volume dan kecepatan output sensor yang besar dapat membebani pipa tradisional. Pembacaan berkelanjutan menghasilkan data dengan laju yang melebihi kapasitas banyak alat visualisasi, berarti wawasan tiba hanya setelah keterlambatan. Saat keterlambatan antara generasi data dan pengambilan keputusan signifikan, organisasi melewatkan kesempatan untuk intervensi real-time.
Menjaga Kecepatan Data
Untuk memanfaatkan IoT secara efektif, bisnis memerlukan rantai pasokan data yang menyerap dan mengubah informasi dengan cepat. Pendekatan Extract, Transform, Load (ETL) klasik terlalu lambat dan memerlukan tenaga kerja, terutama ketika 31% organisasi di seluruh dunia kesulitan mencari tenaga ahli untuk pemrosesan data.
Change Data Capture (CDC) menawarkan alternatif praktis. Dengan mereplikasi pembaruan meningkat secara berkelanjutan, CDC menyampaikan data ke warehouse atau lake dalam waktu dekat real-time, meningkatkan throughput tanpa membutuhkan coding yang luas. Kemampuan ini memungkinkan platform analitik bawahnya untuk memvisualisasikan informasi yang terbaru dan menampilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Selain itu, generasi berikutnya dari alat bisnis cerdas akan menyematkan peringatan proaktif dan mesin kognitif—disebut Active Intelligence—untuk tidak hanya memberitahu pengguna tentang tren yang muncul tetapi juga merekomendasikan tindakan konkret, mempercepat siklus pengambilan keputusan.
Pipa Data yang Menjanjikan IoT
Perusahaan harus menghindari jerat mengejar data mentah untuk dirinya sendiri. Implementasi IoT yang sukses bergantung pada pipa yang memprioritaskan transformasi dan analisis, memungkinkan organisasi untuk belajar, bertindak, dan bereaksi secara real-time. Saat seluruh ekosistem data—dari pengiriman hingga wawasan—bergerak dengan kecepatan bisnis, IoT dapat bertransisi dari sekumpulan sensor menjadi aset strategis yang mendorong hasil yang dapat diukur.
