Apa yang Harus Dilakukan Dengan Data IoT Anda di 2018

Mengakses data ke IoT berarti kita akan melihat desain, alur kerja, dan strategi yang lebih halus.

Data IoT akan mencakup 10% dari semua data yang terdaftar di seluruh dunia pada tahun 2020, menurut firma intelijen pasar IDC. Namun, pengadopsi IoT – perusahaan dan pemerintah di seluruh dunia – baru-baru saja mulai mengambil langkah utama untuk memaksimalkan manfaat dan menangkap kemungkinan manfaat dari streaming big data.

Biasanya, cara ini diselesaikan dengan tantangan besar terkait dengan keamanan dan kepemilikan data, menciptakan infrastruktur untuk berbagi dan adaptasi data serta solusi untuk penyelidikan dan pemahaman data. Tahun 2018 akan melihat cara perusahaan, industri, dan pemerintahan mengatasi kesulitan ini dan meningkatkan strategi transformatif yang inovatif untuk penerapan data IoT yang berhasil.

 

Gunakan Kembali Data IoT untuk Meningkatkan Efisiensi dan Menghemat Biaya

Menurut laporan McKinsey, sebagian besar pengadopsi IoT lalai menggunakan data mereka atau hanya mendapatkan sebagian kecil dari nilainya. Misalnya, hanya satu persen data yang berasal dari 30 ribu sensor pada satu jaringan minyak yang berubah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

 

Selain itu, data ini digunakan untuk melacak masalah fungsional berbasis web – pemantauan dan deteksi kegagalan, bukan harapan dan perbaikan. Sementara prediksi dan pengoptimalan diyakini dapat membuka potensi asli data IoT dan memiliki dampak ekonomi yang serius pada aktivitas di berbagai bidang.

 

Analisis dan pemeliharaan prediktif yang didukung oleh kecerdasan data yang sangat besar menjadi fokus yang luar biasa di antara tren utama IoT di tahun 2018. Ini berarti bahwa perusahaan menyadari peningkatan data secara besar-besaran membawa banyak peluang terbuka dan siap untuk bergerak mengambil tindakan dan menetapkan investasi.

 

Tren ini diperkirakan akan berkembang pada level yang berbeda di berbagai vertikal. Misalnya, sektor manufaktur dan energi bersih yang diberdayakan IoT mulai menerapkan data besar untuk mengubah kontrol dan pemeliharaan dari “mengganti dan memperbaiki” menjadi “mengantisipasi dan mencegah”. Ini membantu mengoptimalkan sumber daya pemeliharaan, mengurangi kerusakan, dan akhirnya memperkenalkan operasi bebas risiko  yang lebih hemat biaya.

 

McKinsey memperkirakan model prediktif untuk mengurangi biaya perawatan hingga 40% dan mengurangi waktu henti peralatan hingga 50% di beberapa industri.

 

Dalam layanan medis, model prediktif berdasarkan analitik AI dari data IoT lama dan real-time diharapkan dapat mengelola peningkatan lalu lintas pasien dan meningkatkan efisiensi operasional di rumah sakit secara umum.

 

Di ritel, analitik data konsumen prediktif yang cermat mengungkap peluang tanpa batas dari peningkatan inventaris sesuai permintaan hingga pemasaran berbasis data berdasarkan pola perilaku pelanggan dan pilihan pembelian.

 

Jelas, kemampuan prediksi yang muncul membutuhkan alat dan layanan untuk penggambaran informasi, visualisasi, dan analisis data  IoT yang canggih. Saat ini, pelopor IoT termasuk IBM dan GE saat ini memberikan tahapan untuk pemeliharaan dan mekanisasi sebelumnya. Pada tahun 2018 kita mungkin akan melihat lebih banyak solusi khusus dan SaaS di bidang ini.

 

Akses dan Bagikan Data IoT

Untuk memperkuat nilai data IoT dan memusatkan sebanyak 60% dari kapasitas sebenarnya (McKinsey), kita perlu mempelajari cara mengintegrasikan dan menganalisis data dari banyak sistem IoT yang heterogen pada saat yang bersamaan. Secara keseluruhan, pasar membutuhkan infrastruktur data yang terbuka dengan pengeluaran yang minim di mana data streaming bersih dapat diakses dan terjangkau untuk keuntungan bersama. Dalam hal  ini, pengadopsi IoT akan dapat melihat gambaran lengkap dan membuat keputusan berdasarkan data yang lebih objektif.

 

Kebutuhan ini belum muncul kemarin. Microsoft, Bosch, Samsung, Cisco, Fujitsu, dan Orange bekerja sama dengan IOTA blockchain untuk meluncurkan pasar data terbuka yang memungkinkan setiap pemain manapun untuk mendapatkan data IoT penting dengan biaya mikro. Solusi ini mewakili model bisnis pembayaran mikro baru dimana perangkat yang mendukung IoT dapat memulai transaksi keuangan untuk mendapatkan data yang mereka lewatkan dari entitas IoT lainnya dan dengan demikian memaksimalkan operasinya.

 

Secara umum, pasar data terbuka dipandang sebagai salah satu blok bangunan ekosistem IoT yang sedang berkembang. Di tahun 2018 kita akan menyaksikan pembangunan infrastruktur ini. Saat ini, diperlukan adopsi lebih lanjut dari teknologi blockchain dan Tangle yang mengamankan pembayaran mikro dan standar data yang sangat dibutuhkan.

 

Yang terpenting, akses timbal balik dan pembagian data IoT yang asli dan aman membutuhkan entitas IoT untuk mengembangkan praktik bisnis baru, kebijakan kepemilikan data, dan sikap berdasarkan kerja sama dengan dengan entitas IoT lainnya.

 

Tantangan utama, bagaimanapun, tetap berlaku. Perusahaan dan pihak berwenang masih mencari tahu potensi interoperabilitas dan data IoT bersama, memutuskan investasi untuk menyebarkan pasar data IoT, dan melakukan perubahan organisasi dan untuk mengikuti kecepatan ini.

 

Uangkan Data IoT

Terlepas dari manfaat penerapan data IoT yang telah terbukti, banyak entitas tidak berniat memperoleh nilai dari aset data mereka hanya karena mereka tidak mengenali peluangnya. Sebaliknya, banyak perusahaan dan bahkan industri yang mendukung IoT mendapatkan data sebagai “produk sampingan”.

 

Padahal data “exhaust” ini bisa menjadi aset yang sangat dibutuhkan sektor lain. Misalnya, data tentang kualitas air limbah dari produksi mungkin memiliki nilai yang kecil bagi perusahaan, tetapi berdampak serius pada pengoperasian pembangkit listrik tenaga air terdekat.

 

Monetisasi, data IoT, termasuk data buangan, adalah model baru yang akan menjadi agenda banyak pembuat keputusan di tahun 2018. Selain berpartisipasi dalam pasar data terbuka yang sedang berkembang, perusahaan diharapkan untuk mempertimbangkan kembali penggunaan data mereka dan fokus untuk mengekstrak data tambahan. Nilai dari infrastruktur IoT mereka. Ini berarti mengubah dara IoT menjadi pusat laba.

 

Namun demikian, banyak tantangan yang menghambat model monetisasi ini. Pertama – tama, kebijakan dan standar kepemilikan data masih belum jelas. Bahkan saat ini,banyak proyek pengembangan IoT tidak secara jelas mendefinisikan subjek kepemilikan data dan pengalihan hak. Pembuat kebijakan belum membuat standar tentang pengumpulan, pembagian, dan penggunaan data, sementara konsumen tidak yakin dengan berbagi dan memberikan data. Juga kurangnya praktik berbagi data berbasis izin dan publik.

 

Mendesain Ulang Produk dan Layanan Menggunakan Data IoT

Penggunaan data IoT menghadirkan berbagai peluang untuk mendesain ulang, dan menyesuaikan operasi, proses, produk, dan layanan di berbagai industri, mulai dari manufaktur kendaraan hingga penjualan ritel dan layanan digital. Oleh karena itu, desain berbasis penggunaan diperkirakan akan berkembang pesat di tahun 2018.

 

Baru-baru ini, Abu Dhabi telah memberdayakan kontrol lalu lintas adaptif yang menerapkan data IoT real-time dari pelacak dan sensor di jalan dan di persimpangan untuk memastikan arus lalu lintas lancar, mengutamakan jalur untuk ambulans dan kendaraan darurat, serta menjaga ketepatan jadwal angkutan umum. Ini adalah contoh bagaimana data IoT memungkinkan bisnis mengubah operasi regular dan meningkatkan efisiensi.

 

Desain berbasis penggunaan relevan untuk bisnis apa saja. Penggunaan data IoT dapat membantu pengecer dengan memberikan penawaran yang benar-benar sesuai dan tepat waktu, meningkatkan tata letak toko, dan mendesain ulang produk berdasarkan pola penggunaan.

 

Bank dapat menyesuaikan produk keuangan berdasarkan tampilan eksploitasi modal secara real-time. Penanggung dapat memberikan polis yang lebih gesit berdasarkan kondisi real-time dari kesehatan klien atau kedudukan bisnis.

 

Produsen produk dapat menggunakan data kinerja untuk berfokus pada perbaikan kegunaan dan menghapus fitur yang kurang digunakan, memperkecil perubahan mendesak, meningkatkan tugas dan pekerjaan, dan membangun metodologi penting yang lebih sadar untuk pengembangan di masa mendatang.

 

Sistem kerja IoT yang terkait dan interoperabilitas yang muncul akan mampu mengungguli desain berbasis penggunaan. Akses ke data IoT dari entitas lain akan membangun gambaran yang lebih lengkap tentang bagaimana produk dan layanan digunakan. Dengan cara ini, kita akan melihat desain, proses kerja, dan strategi yang lebih halus dan halus.

 

Seperti yang diindikasikan oleh penelitian McKinsey, IoT akan memiliki kemungkinan dampak ekonomi sebesar $11,1 triliun setiap tahunnya  pada tahun 2025. Masih cukup jauh untuk dicapai. Meskipun demikian, aplikasi pintar data IoT yang cerdas hari ini akan memberdayakan pengadopsi utama untuk mendapatkan sebagian dari volume ini dalam waktu dekat.