Merangkai Jalan Anda Menuju Kesuksesan IoT secara Digital

IoT lebih dari sekadar menghubungkan perangkat. Menggunakan IoT secara maksimal dapat membantu organisasi mewujudkan hasil bisnis, bukan hanya bereksperimen.

Bagaimana jika para insinyur di produsen perangkat dapat secara otomatis diberi tahu melalui umpan balik sensor jarak jauh bahwa salah satu perangkat mereka gagal di lapangan? Dan bagaimana jika para insinyur yang sama itu dapat segera terhubung ke data pengujian perangkat yang gagal dari jalur manufaktur saat dibuat? Wawasan berharga apa yang dapat diungkapkan ini? Bagaimana jika insinyur dapat mengakses data lapangan dari seluruh siklus hidup perangkat dan bahkan melapisi data layanan dan logistik utama dari sistem pencatatan lainnya? Bagaimana hal ini dapat memengaruhi desain produk, manufaktur, dan area bisnis lainnya? Jika koneksi yang kaya antara Internet of Things (IoT) dan analisis data dapat dicapai, hasil ini mungkin terjadi.

Analytics adalah komponen kunci dalam membuka potensi sebenarnya dari IoT. Melalui analitik data, perusahaan dapat menggunakan IoT secara strategis untuk menciptakan hasil bisnis yang berarti. Alih-alih "memenuhi dan bereaksi", Anda dapat "memprediksi dan mengantisipasi". Ketika IoT dilakukan dengan benar, Anda dapat melakukan intervensi sebelum perangkat gagal dan mengurangi volume panggilan layanan pelanggan. Sebagian besar organisasi biasanya gagal dalam upaya itu. Proyek-proyek ini dapat dengan mudah terjebak dalam mode percontohan dan gagal untuk sepenuhnya mengoperasionalkan semua data IoT dalam jangkauan mereka.

Jadi, apa yang membedakan analitik data dan IoT, dan bagaimana kita bisa menyatukannya?

Hambatan menuju kesuksesan IoT

Kesenjangan internal adalah tema yang berulang. Kami melihat ini dalam pendekatan “pameran sains” yang diambil perusahaan saat membangun operasi IoT mereka. Tim yang berbeda mengerjakan bagian proyek mereka sendiri dengan persyaratan khusus dan bukti konsep mereka sendiri — semuanya mengejar inovasi tetapi tidak dengan cara terkoordinasi yang terkait dengan hasil bisnis seperti operasionalisasi dan monetisasi. Banyak waktu dan energi dihabiskan dalam eksperimen sambil mengabaikan tujuan bisnis. Ini menjadi IoT demi IoT tanpa hasil nyata. Analytics berperan tetapi tidak pernah dalam cara yang strategis. Mereka berhenti pada fase "memenuhi dan bereaksi". Pindah ke fase "prediksi dan antisipasi" adalah saat IoT mulai membuat perbedaan.

Selama berdirinya platform IoT, data biasanya tidak pernah menyimpang terlalu jauh dari sumbernya. Sementara beberapa silo data rusak dalam proses ini, sangat mudah untuk mereplikasi atau membuat yang baru di tempatnya. Untuk operasi IoT yang sepenuhnya terwujud, para pemimpin harus melakukan upaya bersama untuk berbagi data secara luas dan waktu nyata. Dalam silo, Anda berisiko membuat data yang kaya menjadi mubazir dan upaya duplikasi di seluruh tim. Kemacetan yang dihasilkan mencegah tindakan cepat. Data adalah mata dan telinga Anda di IoT; tanpa itu, Anda hanya bekerja dalam kegelapan.

Terakhir, mengadopsi operasi IoT bukanlah prestasi kecil. Ini adalah bentuk teknologi yang sangat kompleks yang harus beradaptasi dan berubah seiring waktu. Tidak banyak organisasi yang memiliki keahlian teknis untuk membangun sebuah platform, apalagi menanggung beban untuk memelihara dan mengembangkannya setelah platform tersebut dibuat. Untuk analitik saja, sekelompok ilmuwan data khusus diperlukan untuk mengekstrak dan memaksimalkan nilai dari sejumlah besar data yang akan dikumpulkan oleh perangkat Anda yang terhubung dengan IoT.

Menenun benang digital

Cara terbaik untuk memprioritaskan data dalam operasi IoT Anda adalah dengan membuat utas digital . Ini adalah jalur umum yang berjalan di seluruh organisasi Anda. Ini menghubungkan produk, sistem, orang, pelanggan, dan mitra. Data dapat dengan mudah melewati jalur ini agar mudah diakses oleh semua pihak. Anda dapat memprioritaskan kumpulan data yang berbeda di utas, menghubungkan silo apa pun, dan menyalurkan informasi ke titik kontrol terpusat yang lebih mudah dikelola.

Misalnya, utas digital dapat menenun seluruh siklus hidup produk secara menyeluruh. Ini menggabungkan data yang dihasilkan dari setiap tahap — termasuk desain, manufaktur, pengiriman, penggunaan di lapangan, pemeliharaan, dan penonaktifan. Data hidup dalam loop tertutup yang luas yang siap untuk ditambang. Setelah Anda memiliki data yang tepat di tempat yang tepat, Anda kemudian dapat, misalnya, memperoleh wawasan prediktif untuk meningkatkan siklus hidup produk dengan cara baru. Ini adalah wawasan berbasis data yang dapat Anda percayai dan tindak lanjuti untuk mencapai hasil bisnis.

Menenun utas digital ini melalui organisasi Anda memerlukan hal berikut:

• Keikutsertaan teratas, yang mengarah pada penerimaan terbawah – Utas digital adalah transformasi bisnis yang sangat besar, dan keberhasilannya memerlukan sponsor khusus dari tingkat eksekutif. Dapatkan dukungan mereka sesegera mungkin dan tunjukkan pencapaian awal untuk membuat mereka bergabung. Dengan sponsor eksekutif proyek yang terlihat dan aktif dari C-suite, perusahaan yang lebih luas kemungkinan besar akan mendukungnya dan mengubah perilaku untuk membuatnya sukses. Potongan-potongan organisasi Anda akan lebih alami. Jika tidak, perkirakan resistensi di tingkat kerja.

• Hapus dukungan dari unit bisnis— Sama pentingnya dengan mendapatkan dukungan dari atas adalah mendapatkan dukungan dari lini bisnis, terutama dari sisi teknis. Ini menetapkan kasus penggunaan berbasis bisnis yang akan memfasilitasi mekanisme "tarik" yang dapat bekerja bersama-sama dengan mekanisme "dorong" yang dipimpin oleh organisasi terpusat, seperti TI. Jika tidak, frustrasi terpusat kemungkinan akan terjadi, dan tidak ada hasil bisnis yang substansial akan tercapai.

• Memberdayakan budaya ilmu data dalam organisasi Anda – Buat tim analitik data khusus yang ditugaskan untuk membuka wawasan berbasis data di seluruh organisasi Anda. Terdiri dari ilmuwan data dan pengguna data kelas atas lainnya, tim ini akan membentuk "pahlawan data" Anda, yang akan memiliki keahlian untuk menangani data dan tahu apa yang harus dilakukan dengannya. Jika tidak, bahkan jika lini bisnis ingin "menarik" data, hal itu secara teknis di luar kemampuan mereka.

• Alur data otomatis yang bersih – Mengotomatiskan proses mengubah data menjadi wawasan. Kurangi atau hilangkan proses manual untuk melibatkan lini bisnis. Bekerja sama dengan pakar materi pelajaran untuk memastikan data bersih dan bahkan beranotasi sehingga hambatan untuk adopsi bisnis diminimalkan. Jika tidak, 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 secara bersamaan. Setelah semua bagian dipasang bersama, Anda dapat menggunakan IoT secara maksimal, mewujudkan hasil bisnis, bukan hanya bereksperimen.