Har du sett detta udsagn før? Sandsynligvis, ja!

Vi ser konstant historier om företag, där formåede att krydse grænserne för “traditionella” affärsmodeller till en, där værdi skapas genom data. Och som regel enten genom att skapa nya industrier eller “disrupte” eksisterende industrier, som det siges på nydansk.

Såg tror jeg, det är forkert? Nej! Jeg bakker op om forestillingen, att den eksponentielle vækst av data sammen med nya och stærkere analytiske möjligheter, vill ge oss en ekstremt fascinerende fremtid.

Men, ligesom att binde och gå med et slips är det inte let att få succes med, och det är inte till varje lejlighed. Næsten alla IoT-pitch´är, som jeg ser, indeholder på en eller annan måde en del, där data är beregnet till att blive omdannet till en ny indtægtsstrøm. Och ofte när jeg graver ind i det, är där endast få detaljerade detaljer om, hur man gör det. Detta är endnu mer sandt, när man ser på “traditionella” företag, där önskar att säkra, att de inte falder bagud genom att göra deras eksisterende produkter till datagenererende tekniska vidundere. Några lykkes, men under hensyntagen till survivors bias, gör det overvældende antal inte.

Och sandheden är, att et stort flertal av vellykkede IoT-produkter inte lykkes på grund av deras analytiske möjligheter, men alene på grund av att være internetforbundne. Det tilføjer muligvis en vis værdi till tjenesten, men det definerer dem inte. Några uppkopplade produkter är netop det - produkter där är uppkopplad - och de behøver inte att revolutionere hur du tjener dine penge.

Men selvfølgelig, att forfølge datadrevne fördelar, har en risiko och kan føre den forkerte vej, men att ignorere det är en endnu större risiko. Där är mer eller mindre altid noget att hämta från samlade in data, och utmaningen är att förstå, vad den fördel är.

Men forvent inte att möjligheten pludseligt præsentere sig själv. Det kräver mycket hårdt arbejde och ekspertise för att identifiera mulighederne. Vilket selvfølgelig är en god ting, då en annan ellers allerede hade gjort det.

Nu går vi videre till et par praktiske tips till, hur man nærmer sig dataanalyse inden för IoT.

1 - Förstå de data, där kan samlas in. Vad mäter de samlade in data faktisk, och vad är dets granularitet och precision?

2 - Kortlæg alla andra data, där är relevanta. Detta kan være både interne (f.eks. Historiske forbrugerdata) och eksterne data (f.eks. Vejrdata).

3 - Identificer möjligheter baserad på de identifierade tillgängliga data. Detta är den svære del och kräver en innovativ tilgang eller en god forståelse av andra casestudier. Her är det avgörande att huske, att inte alla möjligheter vill være revolutionerende. Det är normalt lettere att starta med noget simpelt, där är let att förstå.

4 - Förstå mulighederne. Stoler de på rå eller aggregerede data? Är de baserad på realtidsanalyse, eller är de afhængige av historiske data? Det kräver också et valg av analytisk metode (f.eks. Kan Machine Learning være en möjlighet?). Dessa valg ændrer den nödvändiga arkitektur och infrastruktur markant.

5 - Beslut vilka data där ska samlas in, och i vilken form de ska gemmes. Brian Krzanich (Intel CEO) forudsiger, att autonome fordon vill forbruge 4 terabyte data varje dag. Att beslutte, vilka data där är relevanta att gemme, är viktigt för inte att blive overvældet av det. Bör några data endast analyseres i realtid och derefter kasseres? Är några data endast værdifulde, när de är samlad? Där længe är dataene nyttige?

Även om det bestemt är en utmaning, är det viktigt att ha ekspertisen till att kunde förstå mulighederne vid den eksponentielt större mængde av data, som samlas in. Men på samma tid bör værdien av de samlade in data inte pumpes op. En praktisk tilgang med fokus på reelle möjligheter, är bedre end et løfte om en undvigende gylden datadrevet fremtid.

För mer information

Partner och seniorrådgiver Mikael Rönde, mikael.ronde@glaze.se, +46 (0) 70 88 66 794

Læs mer om hur Beacon Tower understøtter er IoT-produkter.