Încrederea companiilor în software-ul tradițional ar putea împiedica implementările IoT, indică un nou raport care arată că inteligența artificială este mai importantă pentru IoT, decât BI.
Raportul GlobalData legat de 1000 de experți în domeniul IoT arată o dependență puternică de software-ul tradițional de business intelligence, care se situează 40% peste toate celelalte mijloace de analiză a datelor. Totuși, raportul arată, de asemenea, o creștere semnificativă a numărului de eșecuri post-deployment ale IoT, cu eșecuri post-implementare ajunse de la zero în 2016 la 12% în acest an.
Compania de date și analiză spune că software-ul de business intelligence este “reacționar și static”. Utilizatorii se bazează în mare măsură pe mecanismele de bază de raportare care, la rândul lor, se bazează în mare măsură pe întrebări laborioase și pe dreporturi, o afacere costisitoare atât pentru construire, cât și pentru întreținere. Costurile de implementare și întreținere sunt prima cauză pentru care implementările IoT nu reușesc sau sunt abandonate înainte de implementare. Practicienii din domeniul IoT ar trebui să sublinieze avantaje tactice față de perspectivele analitice strategice, cel puțin la începutul unui proiect, ca mijloc de a dovedi rentabilitatea investițiilor și de a asigura investiții viitoare din afaceri.
AI poate face mult mai mult decât să informeze, demonstrând imediat valoarea IoT ca mijloc de optimizare a proceselor de lucru existente. Chiar cu cel mai simplu model cadru de învățare a mașinilor AI, de exemplu, practicanții IoT pot rezolva două probleme presante: detectarea anomaliilor și prezicerea rezultatelor dorite. Aplicațiile IoT trebuie să utilizeze instrumente cum ar fi învățarea mașinilor, nu la nivel central, ci la margine, aproape de dispozitivul însuși. Ca și software-ul pentru business de astăzi, aceste eforturi de analiză ar trebui să fie scurte și la un punct și concentrate pe rezolvarea unor provocări specifice.
Întreprinderile ar trebui să evite construirea centralizată a unui sistem de analiză monolitică scumpă, cu centralizare și partajare a analizelor și rapoartelor tradiționale de BI și a idealurilor tradiționale și a modelării predictive. În schimb, utilizatorii noi ai IoT ar trebui să caute nu numai vizibilitatea centralizată, globală a afacerii, ci și optimizarea locală prin intermediul unor rezultate discrete AI.
Raportul arată că întreprinderile încearcă să obțină îmbunătățiri eficiente din punct de vedere operațional prin implementarea unei soluții IoT, 43% dintre respondenți observând că acestea reprezintă obiectivul pe primul loc. Reducerea costurilor a fost a doua, indicată de 26% dintre respondenți, cu venituri mai mari din produsele și serviciile existente (16%), creșterea veniturilor din produse și servicii noi (8%) și o mai bună înțelegere și luare a deciziilor (7%).
