Les entreprises à la pointe de la technologie sont en train de se doter d'un système nerveux central où transitent l'ensemble des informations numériques, y compris celles qui sont issues de l’Internet of Things (IoT), également appelé « Internet des objets ». Cela leur permet de sonder les données pour détecter les micro-tendances, d'effectuer des analyses et de prendre des décisions autonomes en temps réel et à grande échelle sans intervention humaine ou presque.
Le Big Data se développe dans un monde d'appareils connectés
Les voitures modernes disposent de plusieurs ordinateurs intégrés qui génèrent des dizaines de types de données chaque jour. Les compteurs intelligents prduisent des données sur la consommation d'électricité qui donnent lieu à des plans tarifaires flexibles afin que les utilisateurs finaux puissent gérer leurs dépenses pendant les chaudes journées d’été. Grâce aux balises de détection installées en magasin, les détaillants peuvent suivre le parcours des clients dans les allées afin d’offrir une expérience de shopping améliorée. Les entreprises de transport utilisent des capteurs afin d'économiser du carburant, de monitorer leurs actifs et d'optimiser les itinéraires. L’essor des appareils connectés – et donc de l'IoT – est la preuve que le Big Data a encore de beaux jours devant lui et ne fera que se développer.
Les données issues de capteurs constituent la toute dernière source de données enrichies. Il est possible d'imaginer que les ingénieurs pourraient analyser les données des capteurs pour mettre en lumière les causes profondes des pannes de disque dur. Ce serait déjà très bien. Mais imaginez si ces données de capteur étaient analysées avec d’autres actifs de données d’entreprise. L’entreprise aurait alors la possibilité de prédire dans quels lots et chez quels clients les pièces défectueuses ont été expédiées.
Afin de maximiser le retour sur investissement (ROI), les entreprises doivent prendre en compte les données de capteurs en contexte et les associer aux autres données de l’entreprise. Néanmoins, les dirigeants et les experts de la technologie doivent avant tout se poser les bonnes questions :
- Sachant que l’IoT multiplie les volumes de données, comment fair évoluer l’approche de la gestion et de l’analyse des données afin d'obtenir des informations à l'échelle ?
- Quel est l'environnement technique idéal pour bénéficier d'un réel degré de compréhension des données qui peut déboucher directement sur la création de valeur métier ?
- Comment combiner les données IoT avec d’autres ensembles de données au sein de l'entreprise ?
- Quels types d'analyses permettent de maximiser le retour sur investissement concernant les données issues de capteurs ?
L’analyse de données IoT : l’Internet of Things en action
Des milliards d’octets de données de capteurs peuvent - si elles sont exploitées correctement - augmenter considérablement les bénéfices et faire naître de nouveaux modèles commerciaux. Le succès de l’IoT réside avant tout dans sa capacité à capturer, à trier et à analyser les informations à une échelle sans précédent. Il suffit de penser à la manière dont les chefs de file et autres entreprises qui ont déjà adopté Teradata exploitent l’IoT actuellement :
Économiser des millions grâce à une meilleure efficacité énergétique
Les trains transportant des marchandises lourdes consomment énormément de diesel. Grâce à des capteurs posés sur les voies et les locomotives, les compagnies ferroviaires sont en mesure d'associer la vitesse de la locomotive à son emplacement. Grâce à l'analyse, il est possible d'indiquer au conducteur la vitesse maximale d’efficacité énergétique en fonction du type de moteur et du poids de la cargaison. Un pour cent d’économies en carburant peut parfois représenter jusqu'à 46 millions de dollars.
Remettre rapidement les clients sur la route
Grâce à des capteurs installés dans les fourgonnettes de service, une entreprise de dépannage routier peut savoir exactement où se trouvent les réparateurs, ainsi que les diverses pièces de rechange à tout moment. Ainsi, au lieu de forcer un réparateur à parcourir les 30 kilomètres qui le séparent du siège social pour récupérer une pièce afin de terminer son travail, le répartiteur de service peut envoyer une requête et découvrir que la pièce en question se trouve dans une autre camionnette de service située à seulement huit kilomètres. Après un court trajet, la réparation peu être achevée et le technicien est à l’heure pour son prochain rendez-vous.
Maintenir la qualité des soins prodigués aux patients grâce à une plus grande disponibilité des machines
Un prestataire majeur de soins de santé a été en mesure de collecter des données concernant le comportement des patients et issues de capteurs installés sur ses équipements d’imagerie par résonance magnétique (IRM), de radiographie ou d’échographie, afin de permettre à son personnel de service sur le terrain de prédire les défaillances de machines coûteuses des semaines à l’avance. Ainsi, les réparations ont pu être programmées en dehors des heures de travail, ce qui a permis de minimiser l'impact sur les patients.
Les voitures Volvo exploitent le Big Data, l’IoT et l’analyse de données pour stimuler l’innovation et offrir des services sur mesure
Les données et leur analyse constituent peut-être les outils les plus importants pour la stratégie de Volvo dont le slogan est « Designed Around You » (« Conçu pour vos besoins »). Près de 90 % de son parc est connecté et fournit à l'entreprise des informations à forte valeur ajoutée avec l’autorisation des clients, afin de proposer des véhicules plus sûrs et des services sur mesure.
En définitive, qu’est-ce que l’Internet of Things ?
Les entreprises à la pointe de la technologie mettent en place un système nerveux central où transitent l'ensemble des informations numériques, y compris celles de l’Internet of Things (IoT), également appelé « Internet des objets ». Cela leur permet de sonder les données pour détecter les micro-tendances, d'effectuer des analyses et de prendre des décisions autonomes en temps réel et à grande échelle sans intervention humaine ou presque.
Tirer le meilleur parti de l’analyse IoT
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