Membuka Kesuksesan IoT melalui Digital Threading
IoT lebih dari sekadar menghubungkan perangkat. Menggunakan IoT dengan potensi penuhnya dapat membantu organisasi mewujudkan hasil bisnis alih-alih hanya bereksperimen.
Bagaimana jika engineers di perusahaan pengembang dapat otomatis diberi tahu melalui umpan balik sensor jarak jauh bahwa salah satu perangkat mereka gagal di lapangan? Dan bagaimana jika engineers yang sama dapat segera terhubung ke data pengujian perangkat yang gagal dari baris manufaktur saat dibangun? Wawasan berharga apa yang dapat terungkap? Bagaimana jika engineer dapat mengakses data lapangan dari seluruh siklus hidup perangkat dan bahkan menimpa data layanan dan logistik kunci dari sistem catatan lainnya? Bagaimana hal ini dapat mempengaruhi desain produk, manufaktur, dan area bisnis lainnya? Jika koneksi kaya antara Internet of Things (IoT) dan analitik data dapat dicapai, hasil ini mungkin.
Analitik adalah komponen kunci dalam membuka potensi sejati IoT. Melalui analitik data, perusahaan dapat menggunakan IoT secara strategis untuk menciptakan hasil bisnis yang bermakna. Alih-alih “fulfill and react,” Anda dapat “predict and anticipate.” Saat IoT dilakukan dengan benar, Anda dapat campur tangan sebelum perangkat gagal dan mengurangi volume panggilan pelanggan. Sebagian besar organisasi biasanya gagal dalam upaya itu. Proyek ini dengan mudah dapat macet dalam mode pilot dan gagal untuk sepenuhnya operasionalisasi semua data IoT yang dapat mereka capai.
Jadi apa yang memisahkan analitik data dan IoT, dan bagaimana kita dapat menggabungkannya?
Hambatan keberhasilan IoT
Kesenjangan internal adalah tema yang muncul berulang. Kami melihat ini dalam pendekatan “pameran ilmu pengetahuan” yang diambil perusahaan saat membangun operasi IoT mereka. Berbagai tim bekerja pada bagian mereka sendiri dari proyek dengan persyaratan dan bukti konsep yang spesifik mereka sendiri — semua mengejar inovasi tetapi tidak dalam cara yang terkoordinasi yang terkait dengan hasil bisnis seperti operasionalisasi dan monetisasi. Banyak waktu dan energi dihabiskan dalam eksperimen sambil mengabaikan tujuan bisnis. Itu menjadi IoT untuk nikmat IoT tanpa hasil nyata. Analitik ada namun tidak pernah secara strategis. Mereka macet di fase “fulfill and react.” Bergerak ke fase “predict and anticipate” adalah tempat IoT mulai memberikan perbedaan.
Selama mendirikan platform IoT, data biasanya tidak pernah terlalu jauh dari sumbernya. Meskipun beberapa silo data terpecah dalam proses ini, sangat mudah untuk mereplikasi atau menciptakan yang baru di tempatnya. Untuk operasi IoT yang terwujud sepenuhnya, pemimpin harus berupaya bersama untuk membagikan data secara luas dan dalam waktu real. Dalam silo, Anda berisiko membuat data yang kaya menjadi redundan dan menggandakan upaya di seluruh tim. Botleneck yang timbul mencegah tindakan cepat. Data adalah mata dan telinga Anda dalam IoT; tanpa itu, Anda hanya bekerja dalam kegelapan.
Terakhir, mengadopsi operasi IoT bukan hal yang kecil. Ini adalah bentuk teknologi yang sangat kompleks yang harus menyesuaikan dan berubah seiring waktu. Tidak banyak organisasi yang memiliki keahlian teknis untuk membangun platform, apalagi menanggung beban pemeliharaan dan pengembangannya setelah dibangun. Untuk analitik saja, kelompok ilmuwan data yang khusus diperlukan untuk mengekstrak dan memaksimalkan nilai dari sejumlah besar data yang akan dikumpulkan oleh perangkat IoT yang terhubung Anda.
Menjahit benang digital
Cara terbaik untuk memprioritaskan data dalam operasi IoT Anda adalah dengan menciptakan benang digital. Ini adalah garis bersama yang berjalan di seluruh organisasi Anda. Ini menghubungkan produk, sistem, orang, pelanggan, dan mitra. Data dapat dengan mudah berjalan di garis ini untuk akses mudah oleh semua pihak. Anda dapat memprioritaskan kumpulan data yang berbeda di benang, menghubungkan kembali setiap silo, dan momenyalingkan informasi ke titik kontrol pusat yang lebih terkelola.
Misalnya, benang digital dapat menjahit seluruh siklus hidup akhir ke akhir suatu produk. Ini mencakup data yang dihasilkan dari setiap tahap — termasuk desain, manufaktur, pengiriman, penggunaan di lapangan, pemeliharaan, dan dekomisian. Data tinggal dalam lingkaran tertutup yang luas yang siap untuk ditambang. Setelah Anda memiliki data yang tepat di tempat yang tepat, Anda kemudian dapat, misalnya, mendapatkan wawasan prediktif untuk meningkatkan siklus hidup produk dengan cara baru. Ini adalah wawasan berbasis data yang dapat Anda percayai dan bertindak untuk mencapai hasil bisnis.
Menjahit benang digital ini melalui organisasi Anda memerlukan hal berikut:
- Persetujuan atas, yang mengarah pada persetujuan bawah – Benang digital adalah transformasi bisnis yang besar, dan keberhasilannya membutuhkan sponsor yang didedikasikan dari tingkat eksekutif. Dapatkan persetujuan mereka secepat mungkin dan tunjukkan pencapaian awal untuk mendorong mereka bergabung. Dengan sponsor eksekutif yang terlihat dan aktif dari C-suite atas proyek, perusahaan yang lebih luas lebih mungkin untuk mendukungnya dan mengubah perilaku untuk membuatnya sukses. Bagian organisasi Anda akan lebih alami menyatu. Tanpa itu, harapkan resistensi di tingkat operasional.
- Persetujuan yang jelas dari unit bisnis— Sama pentingnya mendapatkan persetujuan dari atas adalah mendapatkan persetujuan dari garis bisnis, terutama di sisi teknis. Ini mendirikan kasus penggunaan yang dipimpin bisnis yang akan memfasilitasi mekanisme “tarik” yang dapat bekerja bersama dengan mekanisme “dorong” yang dipimpin oleh organisasi terpusat, seperti TI. Tanpa itu, kemarahan terpusat kemungkinan akan terjadi, dan tidak ada hasil bisnis yang substansial akan dicapai.
- Memberdayakan budaya ilmu data dalam organisasi Anda – Buat tim analitik data yang khusus yang bertugas membuka wawasan berbasis data di seluruh organisasi Anda. Terdiri dari ilmuwan data dan pengguna data lainnya yang berkualitas tinggi, tim ini akan membentuk “pahlawan data” Anda, yang akan memiliki keahlian untuk mengelola data dan tahu apa yang harus dilakukan dengannya. Tanpa itu, meskipun garis bisnis ingin “menarik” data, itu mungkin secara teknis di luar kemampuan mereka.
- Aliran data yang bersih dan otomatis – Otomatisasi proses mengubah data menjadi wawasan. Kurangi atau hilangkan proses manual untuk garis bisnis untuk terlibat. Bekerja sama erat dengan ahli subjek untuk memastikan data bersih dan bahkan diannotasi sehingga hambatan adopsi bisnis dapat diminimalkan. Tanpa itu, konsumen data internal tidak yakin data apa yang harus dipilih dan juga akan kehilangan kepercayaan pada integritasnya.
IoT lebih dari sekadar menghubungkan perangkat. Data dan orang juga harus terhubung untuk bekerja dalam kesatuan. Setelah semua bagian terpasang bersama, Anda dapat menggunakan IoT dengan potensi penuhnya, mewujudkan hasil bisnis alih-alih hanya bereksperimen.
