IoT-oplossingen leveren een enorme hoeveelheid data op. Gegevens die waardevolle informatie kunnen opleveren met de juiste analyses. Maar ook data die niet of nauwelijks van belang is, of voor de ene persoon wel relevant is en voor de ander niet. Hoe zorg je ervoor dat je organisatie zo ingericht wordt dat je op een effectieve manier omgaat met data die gegenereerd wordt uit sensoren van een parkeerplek, windmolen, machine, auto of lift?

Bij de bouw van een IoT-oplossing is het zaak dat je in eerste instantie vaststelt welke data je wil verzamelen. Dat begint meestal bij zelf te meten interne data. Voor preventief onderhoud aan een machine kan dat bijvoorbeeld de temperatuur van de motor zijn. De vraag is tegelijkertijd of je die temperatuur elke seconde, minuut of ieder uur wil meten. Dat maakt nogal een verschil voor de hoeveelheid data die je genereert.

Om echt een bijdrage te leveren aan bijvoorbeeld procesoptimalisatie moet je gegevens in een juiste context kunnen plaatsen. Daar is veelal eveneens externe data bij nodig. Het maakt bijvoorbeeld een verschil of het zomer of winter is. Of anders gezegd, een bepaalde temperatuur van diezelfde motor heeft een andere betekenis wanneer het buiten vriest dan wel 35 graden is. Data kun je ook verrijken en combineren met je eigen gegevens. De meeste organisaties hebben immers veel gegevens beschikbaar in hun bestaande systemen zoals eigen ERP- of CRM-platformen.

Vervolgens komt het erop aan in- en externe data op een goede manier met elkaar te combineren zonder dat beide omgevingen vervuild worden. In de praktijk zien we vaak separate platformen met hun eigen bestaansrecht. Het bestaande operationele platform is vaak een realtime platform van waaruit de aansturing naar de interne processen plaatsvindt op basis van events en rules.

Het tweede (maar er kan ook sprake zijn van meerdere aantallen platforms) is een analyseplatform waarop alle in- en externe data gecombineerd en verwerkt wordt. Aangezien het analyseplatform toegankelijk moet zijn voor gegevens afkomstig van meerdere plekken, is het van groot belang dat dit een open, veelal cloud-based horizontaal platform is. Een omgeving die niet specifiek is ingericht voor een bepaalde afdeling, maar een plek waar data scientists en wellicht later ook experts op het vlak van artificial intelligence aan de slag gaan.

Open technologie voor groei

Een analyseplatform moet voorbereid zijn op groei, op een toename van zowel het aantal gegevens als het inzetten van nieuwe tooling. Traditionele business intelligence tooling is niet langer toereikend als je de grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens wil gebruiken om bijvoorbeeld voorspellingen te doen. Daar dient het platform op ingericht te zijn.

De open gestandaardiseerde technologie gaat ervoor zorgen dat data eenvoudig uitgewisseld kan worden. Gegevens kunnen bovendien sneller en makkelijker verrijkt worden met externe data. ‘Open’ betekent verder dat je een actieve feedback loop mogelijk maakt. Daarmee kun je analyseresultaten en learnings effectiever inzetten voor verdere optimalisatie van bedrijfsprocessen. Denk daarbij aan het aanpassen van event-regels, triggers of bijvoorbeeld de algoritmiek. En met de cloudtechnologie kun je uiteraard snel op- en afschalen.

Een potentiële valkuil is de wildgroei aan verschillende omgevingen. Een goede optie is daarom de beschikbaarheid van zogeheten horizontale platformen. Daarmee kun je de systemen makkelijk hergebruiken en verrijken met additionele sensoren en use cases. Zo voorkom je onnodige complexiteit aan de achterkant, bijvoorbeeld op het vlak van integratie met bestaande operationele systemen, zoals het eigen ERP-platform.

Stel dat er sprake is van een no-go area voor publieke cloudomgevingen. Dan hoeft dat nog geen reden te zijn om cloudtechnologie te vermijden. Een on-premise cloud- of edge-computingomgeving met eigen LoRA- of LTE-M-netwerk biedt ook een mogelijkheid om op een gestandaardiseerde manier gegevens te verrijken of uit te wisselen.

Steeds meer data-intelligence-hubs

Analyseplatforms moeten links- of rechtsom wat mij betreft altijd voldoen aan open standaarden. Zo kan het ook best zo zijn dat data straks als separate dienst verkocht of aangeboden wordt aan partners binnen het ecosysteem waar de organisatie actief is. Of zelfs daarbuiten. Ook dat pleit voor open technologie. Steeds meer organisaties maken de keuze om data via een marktplaats beschikbaar te stellen. Zo ontstaan ‘data-intelligence-hubs’ waar gegevens vanuit verschillende bronnen in- en uitgaan en partijen data kunnen kopen en verkopen.

Een hamburgerketen die inzage wil hebben in de beste plekken voor het openen van nieuwe vestigingen, een autofabrikant die wil weten waar ter wereld een bepaald auto-onderdeel te koop is tegen welke dagprijs, of de overheid die op basis van telecommunicatiegegevens vaststelt waar de meeste feestgangers zijn zodat de juiste politiecapaciteit ingezet kan worden… het zijn slechts een paar voorbeelden uit de dagelijkse praktijk van de snelle groei aan ‘data-intelligence-hubs’.

Met steeds meer internetsensoren aan een groeiend aantal apparaten ontstaan ook weer nieuwe verdienmodellen. Businessscenario’s die je nu nog niet kunt overzien. Ook die ontwikkeling pleit voor een open omgeving. En last but not least moeten gegevens wel op een veilige manier versleuteld en getransporteerd kunnen worden. Ook dat gaat een stuk makkelijker met gestandaardiseerde technologie.

Valkuilen vermijden

Versnippering van platformen ligt wel op de loer. Veel organisaties hebben valide redenen om in silo’s te denken en te handelen. Omwille van bijvoorbeeld snelheid of slagvaardigheid. Toch is dat vaak een bottleneck bij de implementatie van IoT-oplossingen. Dat geldt ook voor vendor lock-in-situaties. Als het even kan, moeten die vermeden worden. Afhankelijkheid van een technologiepartner is niet meer van deze tijd. Dat zal uiteraard niet vandaag of morgen opgelost zijn. Echter, inmiddels is de technologiesector volwassen genoeg dat we vendor lock-in kunnen vermijden.

Grote hoeveelheden data kunnen gepaard gaan met grote zorgen. Maar als je effectief omgaat met de data en hier een goed beleid omheen zet, zal data uiteindelijk een grote zegen zijn voor elke organisatie.

LAAT EEN REACTIE ACHTER

Laat alsjeblieft een reactie achter!
Laat hier je naam achter