Soluţiile de analiză inteligentă a datelor (aşa-numitele soluţii analytics) nu reprezintă o noutate pe piaţă. Adevărata lor valoare pare însă a atinge un apogeu istoric odată cu progresul înregistrat de un alt fenomen contemporan, Internet of Things (IoT).
Studii elaborate de la începutul acestui an încoace arată că firmele încep deja să conştientizeze beneficiile colectării de date de la un număr imens de dispozitive şi senzori conectaţi, după care să folosească aceste date pentru optimizarea proceselor active curente. Astfel de lucruri sunt în special adevărate în industrii precum energia, transporturile şi producţia. Şi alte industrii, cum sunt sănătatea şi telecomunicaţiile, au început să introducă wearables, dispozitive inteligente şi senzori pentru a obţine o înţelegere fără precedent, în timp real, a operaţiunilor.
Un astfel de ocean imens de date noi conduce în mod firesc universul afacerilor la găsirea de moduri de conectare a fenomenului IoT cu mai vechea (dar în continuă creştere) tendinţă IT de folosire a instrumentelor BI şi data analytics. De ce? Deoarece este evident că instrumentele şi tehnologiile sofisticate dezvoltate pentru ordonarea şi vizualizarea rapidă a unor seturi mari şi disparate de date (data analytics) se pot dovedi extrem de eficiente în încercarea de a extrage informaţii relevante din şirurile masive de date generate de dispozitivele IoT.
Industria producătoare de soluţii BI şi analytics poate oferi soluţii pentru companiile care lucrează deja cu tehnologii IoT furnizându-le aceleaşi tehnici vizuale utilizate de analişti pentru crearea de tablouri de bord şi analize din baze de date tradiţionale. Datele IoT sunt adesea diferite prin aceea că sunt mai puţin structurate şi mai volatile decât cele provenite din surse tradiţionale, însă pe măsură ce soluţiile analytics se maturizează şi devin tot mai capabile de a cuprinde complexitatea crescută a datelor, instrumentele moderne de analiză vor prezenta fără îndoială beneficii pentru extragerea de informaţii utile pentru afaceri din IoT.
Modelul curent de lucru folosit implică o relaţie unidirecţională: datele sunt extrase din dispozitive IoT şi colectate în depozite de date, iar instrumentele de analiză oferă un mijloc de analiză vizuală bazată pe seturile masive de date generate. Există însă şi o altă cale de a combina universul IoT şi cel analytics, anume prin folosirea dispozitivelor IoT ca mijloc de a consuma şi interacţiona cu informaţiile din business intelligence.
Ce înseamnă aşa ceva? Practic, dispozitivele IoT devin mai mult de simple surse de date. Ele ajung o cale de comunicare a rezultatelor analizelor de date către angajaţii din diverse departamente şi de creare a unor organizaţii mult mai puternic bazate pe date prin aducerea fizică a datelor mai aproape de oamenii din organizaţie, cu reprezentarea lor în noi moduri audio-vizuale.
Realitatea curentă arată că pentru cei mai mulţi angajaţi dintr-o organizaţie, mai ales pentru cei fără o pregătire IT sau de analişti de date, accesul la date este adesea prea puţin relevant. Unele departamente, cum este cel de marketing, au devenit mai obişnuite cu folosirea de instrumente de tip analytics în operaţiunile curente. Altele, cum sunt resursele umane şi vânzările, sunt adesea mai puţin familiare cu diversele sisteme digitale folosite pentru generarea de rapoarte sau tablouri de bord.
Aceste genuri de utilizatori mai puţin tehnici ar putea dori să adopte o strategie de lucru mai orientată către date şi să lucreze pe baza unor indicatori măsurabili, dar nu vor neapărat să se conecteze la o aplicaţie tip tablou de bord la fiecare câteva ore ca să înveţe cum să folosească un astfel de sistem nou şi puternic, când, de fapt, ei vor doar să ştie că sunt în parametri din punct de vedere al câtorva indicatori cheie. Ei au nevoie de modalităţi mai simple şi mai intuitive de a interacţiona cu datele, modalităţi care să corespundă cu modul de folosire în care sunt obişnuiţi.
Tocmai într-un asemenea loc intervine IoT. Frumuseţea tuturor acestor dispozitive conectate nu constă doar în abilitatea lor de a transmite date, ci şi în abilitatea de a recepta date prin intermediul Internetului şi de a.şi schimba comportamentul în consecinţă. Prin conectarea unor dispozitive IoT precum lămpile inteligente şi gadget-urile wearable la sistemele de tip analytics, utilizatorii finali pot primi notificări instant asupra schimbărilor importante ale datelor – prin intermediul unei schimbări de luminozitate, prin sunet sau prin vibraţia unui wearable. Se furnizează astfel un semnal de interacţiune cu schimbările indicatorilor cheie urmăriţi (de exemplu, un manager de magazin vede lumina ambientală devenind verde din roşie, asta indicând o scădere a vânzărilor în timp real).
Iar aplicaţiile potenţiale se extind şi mai mult prin folosirea de instrumente de tip asistent personal din cadrul aplicaţiilor BI şi analytics inteligente, ceea ce permite utilizatorilor să aibă o conversaţie vocală în limbaj natural privind datele şi indicatorii de performanţă urmăriţi. Aşa ceva serveşte din nou la creşterea gradului de accesibilitate a instrumentelor de tip analytics prin înlăturarea tablourilor de bord, care în astfel de cazuri devin intermediari inutili, şi conectarea utilizatorului direct cu datele.
În loc de concluzie
Omenirea abia a dezgropat vârful iceberg-ului atunci când e vorba de IoT. În vreme ce tehnologia BI şi analytics este suficient de matură, rămâne de văzut exact încotro se îndreaptă expresul IoT şi modurile în care acest tren se va manifesta în universul afacerilor. Oricum, traiectoriile de creştere ale acestor două industrii – alături de alte tehnologii emergente precum machine learning şi natural language processing – vor duce la noi combinaţii de soluţii, precum şi la noi metodologii de lucru alimentate de date în universul afacerilor.
