Plusieurs leçons pour l'IoT et les équipes de données à retenir en 2018

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Les données et les produits et services connectés sont les deux faces d'une même pièce.


Leçon 1: Commencez par le problème ou vous avez besoin de le résoudre, pas avec la solution, en cherchant simplement à connecter votre produit.


Analogie avec l'analyse des données: Il en va de même pour les analystes de données, qui peuvent commencer à analyser d'énormes quantités de données sans savoir d'abord ce qu'ils recherchent. Quelle est la grande question à laquelle vous essayez de répondre? Le conseil ici, encore une fois, à partir du problème que vous voulez résoudre, pas à partir des données.


Leçon 2: Donner la priorité à la mise en œuvre des projets IoT en fonction de l'impact sur vos résultats financiers à court et à long termes.


Analogie avec l'analyse des données: Il en est de même pour les analystes de données. Quelle question est digne de résoudre en premier? Où devriez-vous concentrer votre temps et votre énergie?


Leçon 3: Pensez gros, commencez petit, échouez rapidement (apprenez) et augmentez rapidement.


Nous avons besoin de versions miniatures de notre grande idée afin que nous puissions valider ses parties, puis itérer et modifier constamment. Nous voyons assez souvent que les grandes entreprises pensent grand, mais ensuite planifient et préparent pendant des années jusqu'à ce qu'elles lancent le premier produit à l'échelle. Cette approche peut comporter plusieurs risques puisque la technologie et les tendances évoluent plus rapidement et que la concurrence (en particulier des startups) évolue plus vite. La perturbation vient de plusieurs côtés et c'est rapide. En outre, si nous ne commençons pas petit, nous ne serons pas en mesure de recevoir les précieux commentaires du marché, d'ajuster nos produits et de décider lesquels nous allons enfin mettre à l'échelle. La tactique «start small» permet également de s'engager avec les parties prenantes internes et de maintenir leur intérêt et leur engagement à un niveau élevé.


Analogie avec l'analyse de données: Au début, vous devez tester rapidement des échantillons de vos données, sans affecter l'ensemble des jeux de données. Vous devez échouer et apprendre rapidement, réessayer, tirer parti des anciennes leçons et enfin trouver la réponse à la question que vous recherchez.


Leçon 4: Briser les silos des départements et des données de l'entreprise.


Analogie avec l'analyse des données: Nous avons besoin de la même approche concernant les données. Idéalement, chaque service doit avoir les données dans le même format et les fournir facilement et de manière sécurisée aux analystes, afin qu'ils puissent l'intégrer et jouer avec. L'intégration de données provenant de différents départements et sources de données pourrait créer des perspectives dont l'entreprise n'avait aucune idée. Dans certains cas, il peut même être un changeur de jeu.


Leçon 5: Expliquez les données avec la narration.


La simple collecte de données à partir de capteurs ou de systèmes internes et l'intégration ultérieure de tous ces ensembles de données ne suffisent pas. Les données doivent être analysées puis présentées de manière simple, dans le bon contexte et dans un format attractif. La meilleure façon d'y parvenir est d'utiliser la méthode efficace de la narration combinée à une visualisation appropriée.


Leçon 6: Habilitez, formez et donnez des problèmes excitants à vos employés vedettes de l'IoT pour les garder en 2018.


Comme l'IoT est une nouveauté, les entreprises qui recherchent l'Internet des Objets et les stratégies de big data trouvent difficile de recruter les bons talents avec une compréhension globale des données, télécoms, logiciels, publicités, stratégies, etc. Pour cette raison, il est important qu'une entreprise investisse continuellement dans la formation de ses employés, en particulier dans les domaines des données, des affaires et de la technologie, afin qu'ils puissent avoir une large compréhension des applications IoT et de leurs implications. Sinon, non seulement l'entreprise continuera d'embaucher des travailleurs qui n'ont pas les compétences modernes requises par un environnement d'affaires compétitif, mais elle perdra aussi ses meilleurs talents. Les deux résultats de l'entreprise sont suffisants pour prévoir un avenir avec un potentiel de succès limité.


Leçon 7: Appliquez continuellement les six leçons ci-dessus.


Les leçons ci-dessus doivent être rappelées depuis longtemps, puisque les projets d'IoT et de données sont longs et évoluent graduellement. Si nous appliquons ces tactiques au début, mais oublions ces leçons après six ou 18 mois, il est très facile de finir par faire de grosses erreurs ou de perdre de bonnes opportunités.

Last update: Mar 14, 2018

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