L’Internet of Things (IoT) può sembrare un termine futuristico, ma è già qui e sempre più tessuto nella nostra vita quotidiana. Il concetto è più semplice di quanto si possa pensare: se si dispone di una smart TV, frigorifero, campanello, o qualsiasi altro dispositivo collegato, che è parte dell’IoT. Se hai utilizzato un’app sul tuo telefono per navigare tra le attività quotidiane, anche questo fa parte dell’IoT. Con l’IoT, il futuro è ora, ma come funziona davvero questo mondo connesso? Ancora più importante, come possono le aziende salire a bordo in modo da non essere lasciati alle spalle la concorrenza?
La risposta ad entrambe le domande è big data. I Big data alimentano l’IoT e, man mano che la connettività dati si evolve in reti 5G, le funzionalità Wi-Fi si espandono e gli utenti di smartphone crescono ancora di più nella popolazione, il “grande” nei big data cresce ancora di più. Diamo un’occhiata a due esempi di come le aziende possono essere parte dell’IoT nonostante non siano nel settore tecnologico.
- Esempio 1: Il parco a tema più popolare della regione ha rilasciato la propria app. Non si limita a fornire una mappa, un programma e voci di menu (anche se sono importanti); utilizza anche i ping GPS per identificare gli utenti dell’app in linea, potendo così visualizzare i tempi di attesa previsti per le corse in base alla densità, anche se è in grado di prenotare un posto o attivare attrazioni in base alla vicinanza.
- Esempio 2: L’esperienza di vendita al dettaglio ha molteplici vie nei dati di guida. Gli account Rewards collegano immediatamente i dati transazionali agli individui, così come la loro attività sull’app del negozio. I rivenditori raccolgono anche dati da altre strade, come i dati ottenuti tramite un crawler di social media e dati demografici ottenuti tramite una licenza di terze parti. Tutto questo alimenta un’esperienza di app individuale visualizzando raccomandazioni, vendite e opportunità di ricompensa personalizzate.
Questi esempi mostrano come la combinazione di connettività IoT e trasmissione continua di big data possa migliorare le cose per le aziende e i loro clienti. IoT consente una migliore esperienza per tutti i soggetti coinvolti,ma come funziona effettivamente? Diamo un’occhiata più da vicino.
La connessione tra Big Data e IoT
Per capire esattamente come i big data e l’IoT lavorano insieme, dobbiamo esaminare diversi pezzi nel flusso di lavoro complessivo:
- I dispositivi di un’azienda sono installati per utilizzare sensori per la raccolta e la trasmissione di dati.
- Che i big data—a volte pentabyte di dati—vengono poi raccolti, spesso in un repository chiamato data lake. Entrambi i dati strutturati da fonti di dati preparate (profili utente, informazioni transazionali, ecc.) e dati non strutturati da altre fonti (archivi di social media, e-mail e note di call center, immagini di telecamere di sicurezza, dati concessi in licenza, ecc.) risiedere nel data lake.
- Report, grafici e altri outpu vengono generati, a volte da piattaforme di analisi basate sull’IA come Oracle Analytics.
- I dispositivi utente forniscono ulteriori metriche tramite impostazioni, preferenze, pianificazione, metadati e altre trasmissioni tangibili, alimentando nuovamente il lago di dati per volumi ancora più pesanti di big data.
I big data e i dispositivi IoT hanno una relazione simbiotica e, se esiste un sistema AI responsabile dell’elaborazione di tali dati e delle decisioni, ciò aggiunge un’altra variabile all’equazione. Poiché l’archiviazione dei big data è sia il repository che la fonte dei dati, più dispositivi IoT si connettono o più complesso è il modello AI, maggiore è il riflettore sull’hardware dei big data. Le prestazioni e l’elaborazione dipendono dalla capacità dell’hardware Big Data di estrarre ciò che è necessario, il che sottolinea l’importanza di investire in modo intelligente in hardware efficiente e nella progettazione ottimizzata dell’infrastruttura.
Cosa significa questo per le imprese?
Torniamo ai due esempi precedenti, il parco a tema e il rivenditore. Il loro utilizzo dei big data e della connettività influisce direttamente sulla possibilità che le persone si convertano in clienti.
Esempio di parco a tema: uno dei motivi principali per cui le persone evitano i parchi a tema sono le linee. Ma i dati in tempo reale che mostrano lo stato delle linee – e, a loro volta, i dati aggregati che possono mostrare i tempi di attesa medi in punti specifici della giornata, simile al modo in cui Google Maps proietta i tempi di guida per determinate ore—rende l’intera sede più accessibile. Esso consente alle persone di massimizzare il loro tempo e pianificare intorno alle loro esigenze, che si tratti di bambini piccoli o semplicemente pura pazienza, e che a sua volta converte i clienti e costruisce relazioni.
Esempio rivenditore: Le applicazioni rivenditore più votati sono quelli che forniscono sia risparmio e convenienza. Per raggiungere questo obiettivo, la combinazione di dati non strutturati (come menzioni di social media o dati demografici) con dati strutturati (cronologia di navigazione di un utente sull’app) può generare raccomandazioni intelligenti, anche invogliare con coupon generati dall’algoritmo. Ad esempio, se una città sta avendo un’ondata di calore, l’analisi del backend può mostrare un picco nelle ricerche dei fan regionali, un riferimento incrociato con la cronologia di navigazione di un utente, generare un coupon per un prodotto specifico in-app e notificare che è disponibile per il ritiro in-store. Dati e connettività funzionano quindi per riportare l’utente nel negozio per acquistare più articoli a prezzi più bassi.
Si noti che in entrambi questi casi, investire nella raccolta di big data e nell’interconnettività dei dispositivi ripaga costruendo sulla customer experience prevista per offrire lo standard del settore mentre si evolve con le capacità attuali. Dal punto di vista tecnologico, ciò significa stabilire le strade per identificare i dati, raccoglierli e quindi elaborarli e emetterli in un formato che avvantaggi l’azienda e il consumatore.
The Path Forward
Per le aziende che cercano di esplorare le opportunità rese possibili da un paradigma IoT, ci sono due aree principali da considerare. In primo luogo, chiedi come la tua azienda può utilizzare l’interconnettività e le metriche per migliorare la tua esperienza cliente. Questo potrebbe anche essere un vantaggio indiretto, come la creazione di un sistema che ottimizza la comunicazione interdipartimentale per semplificare in ultima analisi i processi per i clienti in attesa. In secondo luogo, considerare lo stato attuale dell’infrastruttura IT. L’adattamento alle esigenze dell’IoT e dei big Data comporta elementi come la scalabilità e la velocità di elaborazione oltre le funzionalità hardware tradizionali.
Pertanto, una tale decisione può sembrare che appartenga esclusivamente al reparto IT, ma è davvero una decisione aziendale. Queste opportunità creano modi per fornire dividendi immediati, ma anche stabilire una società come lungimirante e esperto di tecnologia, migliorando la sua reputazione e la fedeltà dei clienti, mentre la costruzione delle basi tecnologiche per i miglioramenti futuri. Anche se richiede risorse up-front per creare un’esperienza IoT, un tale investimento è quasi una necessità in questi giorni. Dato quanto la connettività è diventata parte della nostra vita quotidiana, non supportare i big data e l’IoT è un modo sicuro per rimanere indietro rispetto alla concorrenza nel panorama aziendale dinamico e connesso di oggi.
Per ulteriori informazioni su big data, IoT e analisi, consulta i seguenti link:
- Che cosa sono i big data?
- Che cos’è l’analisi?
- IoT e cuscinetti intelligenti
