I informationsekonomins tidevarv är data den viktigaste tillgången för alla företag. Mellan 2015 och 2018 ökade användningen av Big Data i företagen från 17 % till 59 % - men mängden ostrukturerad data som genereras kan leda till att företagen blir överväldigade och inte vet vad de ska göra med all denna potentiellt värdefulla information.
Vi säger "potentiellt värdefull" eftersom den bara är värdefull om den analyseras effektivt och sedan används för att stödja företagets ambitioner. Enligt Gartner nämns data och analys i mindre än 50 % av de dokumenterade företagsstrategierna som grundläggande komponenter för att skapa värde för företaget. Men Gartner förutspår också att den siffran kommer att stiga till 90 % år 2022, i takt med att allt fler företag förstår den avgörande roll som data spelar som tillgång och analys som kompetens för att fatta snabbare och mer tillförlitliga beslut.
Att veta vad man ska göra med de data som genereras av IoT-lösningen kan vara skillnaden mellan att ligga steget före konkurrenterna eller halka efter.
Varför data är viktigt
Att ha en tydlig data- och analysstrategi är avgörande för att få ut värde av insamlade data. För att företag inte ska gå vilse i processen - och helt enkelt samla in data utan att veta vad de ska göra med dem - måste de först ställa sig frågan:
- Vad vill vi uppnå med datainsamlingen?
- Har vi de resurser vi behöver för att göra detta?
- Hur ska vi omvandla våra data till insikter?
- Hur kommer vi att hantera uppgifterna i vårt företag?
Var man ska börja
Att förstå och identifiera vilka data du behöver är det första steget i att skapa en framgångsrik IoT-distribution. Beroende på dina behov måste du, när du har rådata, låsa upp dess värde, vilket innebär att hantera den och sedan kombinera den med andra data, till exempel produkt-, försäljnings- eller kunddata, samt miljödata.
Då måste du fråga dig själv hur ditt företag presterar. Genom att analysera dina data kan du kvantitativt beskriva en eller flera funktioner i ditt företag. De insikter du får kan vara en viktig input för dig, som företag, för att förbättra processer och beslut. Att använda data i beslutsprocessen innebär att du fattar bättre och mer effektiva beslut eftersom dina beslut är faktabaserade - och inte längre baserade på antaganden, instinkter eller tidigare arbetssätt. Du förbättrar din verksamhet baserat på den kunskap du har fått från dina data.
Gör mer med dina data
Data handlar dock inte bara om faktabeskrivning - det handlar också om förutsägelser. Prediktiv analys kommer att bli det vanligaste användningsområdet för IoT-dataanalys, vilket återspeglar en gradvis förskjutning av tyngdpunkten från grundläggande dataförberedelse till handlingsbara insikter.
Enligt en färsk rapport från GSMA Intelligence används IoT-dataanalys i majoriteten av de nuvarande IoT-driftsättningarna, men främst för datahantering och för att utföra grundläggande statistisk analys. När företagen utökar sina IoT-distributioner ligger dock potentialen för dataanalys i att utvinna riktade affärsfördelar.
Ta ett företag som behöver realtidsdata, till exempel en lösning för sjukvården. En patient som bär ett uppkopplat medicinskt armband kommer till exempel att generera data som gör att du kan börja leta efter mönster för användning och beteende. Du kan sedan börja göra förutsägelser och sedan vidta åtgärder baserat på dessa data, oavsett om det är ett larm om en nödsituation eller att ta itu med hälsomönster som behöver eller bör korrigeras.
Ännu mer intressant, särskilt om vi talar om sjukvård, är uppgifter som samlas in från en stor mängd människor - dessa kan användas för forskningsändamål, vilket i sin tur kan leda till medicinska framsteg.
Ett annat exempel skulle kunna vara vagnparkshantering. Realtidsövervakning berättar saker som plats och resvägar, men data hjälper dig också att förbättra dina processer, vilket innebär att du inte bara får data om saker som bränsleförbrukning, säkerhet och antal stopp, utan också att optimera saker som anställningsscheman och fordonsunderhåll. När det gäller kollektivtrafikföretag används data för att optimera ruttplaneringen och hålla allmänheten informerad i realtid. I ett längre perspektiv kan många planerings- och processprocesser förbättras.
De långsiktiga möjligheterna till förutsägelser är nästan oändliga: med hjälp av jordbruksdata kan du se mönster i väder och klimat under ett antal år, medan ett energibolag kan titta på toppar och dalar i förbrukningen.
Leverera värde
De data som genereras av IoT har en enorm potential att förändra din verksamhet och att förlita sig på den kunskap som byggs upp av data är avgörande för att kunna möta marknadens föränderliga krav. Med analyser som påverkar allt från produktutveckling till identifiering av otillfredsställd efterfrågan och brister i utbudet, förändras arbetsflöden och processer. Det kan handla om allt från verksamhetsstyrningssystem till hotellföretag som använder det de har lärt sig om kundernas beteende för att förbättra försäljnings- och marknadsföringsverksamheten.
IoT-data måste ses i relation till andra datakällor, och varje datauppsättning måste analyseras inte bara på egen hand utan som en del av den större bilden. Genom att ta en djup titt på allt i sin nuvarande arkitektur och sedan definiera hur data ska integreras i den befintliga konfigurationen kan företag göra allt från att förbättra prissättning och användarupplevelse till att optimera leadgenereringsprocessen, förbättra kundeffektiviteten och begränsa produktionsavbrotten.
I slutändan handlar IoT om data och vad du kan göra med dem för att förbättra din verksamhet. Att ha en tydlig strategi hjälper dig att få ut mesta möjliga av det.
Om du vill veta mer om hur data och IoT kan hjälpa ditt företag, vänligen kontakta oss.