Como a KORE recentemente compartilhou, há seis desafios consistentes que estão impedindo as organizações de realizar diferenciação de mercado por meio de implementações de dispositivos conectados de maneira eficiente. Uma dessas lutas é a transição entre Provas de Conceito e aplicações em escala industrial. Existe um tremendo potencial a ser desbloqueado a partir dos dados que os dispositivos transmitirão, mas fazer isso em grande escala requer um projeto sério.
Através de extensa pesquisa com organizações em uma ampla gama de verticais, apresentamos cinco áreas em que o design à prova de futuro é mais importante:
- Integração de dispositivos: os dispositivos de IoT serão criados ou para casos de uso específicos ou para se tornarem padrão do setor. A integração com eles requer um entendimento do protocolo de comunicação (MQTT / AMQP / etc.), gerenciamento de portas e serviços apropriado para recepção da mensagem. No entanto, projetá-los em escala requer que se pense em como o futuro conjunto de dispositivos poderá se parecer, qual será a frequência de transmissão de dados, as considerações de IP e segurança de IoT (tema que será constantemente citado em meus posts - segurança em primeiro lugar e segurança por design!). É essencial separar dispositivos com nuances específicas de modelo com design comum, na hora de acomodar um grande número de variações no futuro.
- Normalização de dados: o próximo passo responde à pergunta: “Agora que você tem os dados, como podemos entendê-la?”. Os dados vêm de dispositivos diferentes com variações sutis ou grandes de formatos. Como resultado, é essencial poder limpar, coletar e traçar o perfil dos dados. A falta de normalização de dados pode levar a correções de código e o problema pode aumentar à medida que esses dados fluem para camadas mais complexas de análise.
- Computações de Negócios: criar uma biblioteca de computação de dados a partir de fontes internas ou externas à organização é essencial para obter percepções de negócios. Essas bibliotecas ajudarão a fazer cálculos mais simples, bem como contribuirão com o desenvolvimento de modelos estatísticos para fazer cálculos preditivos/prescritivos avançados. Além disso, o design para alinhamento de dados é crucial. Você não precisa ler o horóscopo enquanto as estrelas não estiverem alinhadas!
- Visualização: grandes quantidades de dados compilados em um formato que os tomadores de decisão não conseguem entender oferecem pouco valor. Ao visualizar dados, as organizações que confiam em tomar decisões imediatas têm o poder de fazê-lo com confiança. Por exemplo, as empresas de logística que gerenciam centenas de milhares de veículos da frota precisam ver sua localização e detalhar os incidentes que podem interromper a cadeia de fornecimento em tempo real. Uma estrutura de visualização precisa permite que o usuário defina metas, tenha visibilidade do acompanhamento e forneça otimizações preditivas. Projetar com este paradigma irá gerar resultados certos para o melhorar o desempenho operacional e a realização de mais negócios!
- Fluxos de Trabalho (Workflows): os dados levarão a novas ideias. Ideias levarão a ações. A adoção de uma plataforma que possibilite a criação e automação de Fluxos de Trabalho ajudará a acionar ações em sistemas ERP ou, às vezes, até mesmo em dispositivos (usando atuadores). Estes podem começar como uma simples automação, mas eventualmente serão a base para a inteligência artificial, baseada no aprendizado de máquina (ou cálculos estatísticos) mencionadas em etapas anteriores.
Aplicativos que lidam com dados de dispositivos conectados à Internet das Coisas, que disparam ações que desencadeiam fluxos de trabalho, são uma cruciais para alavancar seus investimentos em IoT. Existem muitas tecnologias e plataformas que permitem utilizar os pontos citados acima. Escolher as ferramentas corretas e projetar para escala, permitirá que as organizações se concentrem nos problemas reais de negócios que desejam conquistar.
Saiba como a KORE pode posicionar sua organização para aproveitar ao máximo os dados valiosos que coleta.
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