Mehrere Lektionen für IoT- und Daten-Teams, an die man sich 2018 erinnern soll

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Daten und verbundene Produkte und Dienstleistungen sind zwei Seiten derselben Medaille.


Lektion 1: Beginnen Sie mit dem Problem oder müssen Sie es lösen, nicht mit der Lösung, indem Sie einfach darauf abzielen, Ihr Produkt verbunden zu machen.


Analogie zur Datenanalyse: Gleiches gilt für Datenanalytiker, die möglicherweise große Datenmengen analysieren, ohne vorher zu wissen, wonach sie suchen. Was ist die große Frage, die du beantworten willst? Der Rat hier ist, wieder von dem Problem zu beginnen, das Sie lösen möchten, nicht von den Daten.


Lektion 2: Priorisieren Sie die Implementierung von IoT-Projekten auf der Grundlage der Auswirkungen auf Ihr Endergebnis sowohl kurz- als auch langfristig.


Analogie mit Datenanalyse: Das Gleiche gilt für Datenanalysten. Welche Frage ist es wert, zuerst zu lösen? Wo solltest du deine Zeit und Energie konzentrieren?


Lektion 3: Groß denken, klein anfangen, schnell scheitern (lernen) und schnell skalieren.


Wir brauchen Miniaturversionen unserer großen Idee, damit wir ihre Teile validieren können und dann ständig iterieren und optimieren. Wir sehen recht oft, dass große Konzerne groß denken, aber dann planen und bereiten sie sich über Jahre vor, bis sie das erste Produkt in großem Maßstab auf den Markt bringen. Dieser Ansatz birgt mehrere Risiken, da sich Technologie und Trends schneller ändern und der Wettbewerb (insbesondere von Startups) schneller voranschreitet. Störungen kommen von vielen Seiten und sind schnell. Außerdem, wenn wir nicht klein anfangen, werden wir nicht in der Lage sein, das wertvolle Feedback des Marktes zu erhalten, unsere Produkte anzupassen und zu entscheiden, was wir schließlich skalieren werden. Die "Start Small" -Taktik hilft auch bei der Interaktion mit internen Stakeholdern und hält ihr Interesse und Engagement hoch.


Analogie mit Datenanalyse: Am Anfang müssen Sie schnell Proben Ihrer Daten testen, ohne die gesamten Datensätze zu beeinflussen. Sie müssen scheitern und lernen schnell, versuchen Sie es erneut, nutzen Sie alte Lektionen und endlich finden Sie die Antwort auf die Frage, die Sie suchen.


Lektion 4: Brechen Sie die Silos der Abteilungen und Daten des Unternehmens.


Analogie mit Datenanalyse: Wir brauchen den gleichen Ansatz in Bezug auf die Daten. Jede Abteilung benötigt idealerweise die Daten im selben Format und stellt sie den Analysten auf einfache und sichere Weise zur Verfügung, damit sie sie integrieren und damit spielen können. Die Integration von Daten aus verschiedenen Abteilungen und Datenquellen könnte Erkenntnisse liefern, von denen das Unternehmen keine Ahnung hatte. In einigen Fällen kann es sogar ein Game Changer sein.


Lektion 5: Erklären Sie die Daten mit Storytelling.


Es reicht nicht aus, nur Daten von Sensoren oder internen Systemen zu sammeln und später all diese Datensätze zu integrieren. Die Daten müssen analysiert und auf einfache Weise im richtigen Kontext und in einem ansprechenden Format präsentiert werden. Der beste Weg, dies zu erreichen, ist die effektive Methode des Geschichtenerzählens, kombiniert mit der richtigen Visualisierung.


Lektion 6: Befähige, trainiere und gib deinen IoT Star-Mitarbeitern aufregende Probleme, damit du sie 2018 behalten kannst.


Das IoT ist ziemlich neu, und Unternehmen, die das Internet der Dinge und Big Data-Strategien verfolgen, finden es schwierig, die richtigen Talente mit einem umfassenden Verständnis von Daten, Telekommunikation, Software, Werbung, Strategie usw. zu finden. Aus diesem Grund ist es wichtig dass ein Unternehmen kontinuierlich in die Schulung seiner Mitarbeiter investiert, insbesondere in den Bereichen Daten, Business und Technologie, um ein breites Verständnis für IoT-Anwendungen und deren Auswirkungen zu erlangen. Andernfalls wird das Unternehmen nicht nur weiterhin Arbeitskräfte einstellen, denen die modernen Fähigkeiten fehlen, die ein wettbewerbsfähiges Geschäftsumfeld erfordert, sondern es wird auch seine besten Talente verlieren. Beide Ergebnisse für das Unternehmen reichen aus, um eine Zukunft mit begrenztem Erfolgspotenzial zu prognostizieren.


Lektion 7: Wenden Sie alle oben genannten sechs Lektionen kontinuierlich an.


Die oben genannten Lehren müssen für eine lange Zeit in Erinnerung bleiben, da IoT- und Datenprojekte lang sind und sich allmählich entwickeln. Wenn wir diese Taktik am Anfang anwenden, aber diese Lektionen nach sechs oder 18 Monaten vergessen, ist es sehr einfach, am Ende große Fehler zu machen oder gute Chancen zu verlieren.

Last update: Mar 14, 2018

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