אסטרטגיית IOT אקולוגית (I): כיצד להמיר נתונים לערך עסקי בר קיימא?

       קריאה מודרכת

       הנתונים המופקים מהאינטרנט של הדברים הופכים בהדרגה לכוח העיקרי של ביג דאטה. מאמר זה נועד לחקור נושא שרוב מנהלי הארגונים החדשניים מודאגים ממנו מאוד: כיצד להמיר את הנתונים לערך עסקי בר קיימא צעד אחר צעד לאורך שרשרת הנתונים של האינטרנט של הדברים?

"למרות שהנתונים לא נכללו במאזן של החברה, זה רק עניין של זמן".

       ——Big Data age Victor & middot; מל שנברג

       יש אנשים שאומרים שתפקיד הנתונים על החברה הוא כמו נפט. אחרים אומרים שהשפעת הנתונים על החברה תעלה על הנפט. אני חושב שזה בסדר. נתונים ושמן הם שניהם מקורות אנרגיה לקידום שינוי חברתי, ותהליכי היצירה והיישום שלהם זהים; עם זאת, לנתונים יש מאפיינים רבים שאין כמותם בנפט: ניתן לעשות בהם שימוש חוזר, להעתיק ולשדר אותם במהירות גבוהה , כך שהשפעת הנתונים על החברה תעלה בהרבה על זו של הנפט!

       בכל מקרה, השוואת נתונים לנפט עוזרת להבין טוב יותר את ההקשר של שרשרת הנתונים של האינטרנט של הדברים. במקרה עבדתי בחברת נפט ויש לי קצת ידע על התהליך העסקי של הנפט. בוא נשווה את הנתונים לנפט.

       לפני ניצול הנפט, זה היה רק ​​תערובת של פחמימנים עם רכיבים מורכבים שהופקדו בקרום כדור הארץ. עם זאת, מרגע שהוא רוסס החוצה מהמחתרת, ניתן היה להשתמש בו למגוון מטרות ולהפוך לצרכים שונים של החברה המודרנית, כגון דלק (בנזין, סולר וכו'), שמן סיכה, חומרי גלם כימיים, מוצרי פלסטיק, וכו', גם הערך המסחרי שלו הוצג בהדרגה בצורה חדה וחיה.

       תהליך כריית הערך המסחרי של נתונים הוא כמו זיקוק שמן דיגיטלי וירטואלי.

איור 1: תהליך הפקת נפט ושיווק של קישור נתונים לאינטרנט של הדברים

       כפי שמוצג באיור 1, לגבי האינטרנט של הדברים, ערך נתוני הכרייה צריך להתחיל גם מחיפוש אחר מכרות נתונים, ולאחר מכן, על ידי שיפור מתמיד של היכולת לאסוף, לתקשר, לאחסן ולנתח נתונים, להמיר עוד יותר את הנתונים המסוננים והמנותחים לתוך ערך מסחרי שיכול לשקף את היתרונות של ארגונים.תהליך זה מהווה קישור נתונים בדומה לתהליך הפקת הנפט והשיווק: רכישת נתונים (ניצול נפט), תקשורת נתונים (הובלה של נפט), אחסון וניתוח נתונים (אחסון וזיקוק נפט), יישום והמרה לערך מסחרי מוצגים באיור 2.

איור 2:דיאגרמה סכמטית של קישור נתונים לאינטרנט של הדברים

       במציאות, נתונים חדשים עדיין נוצרים בתהליך של יישום והמרה של נתונים. נתונים חדשים אלו מוזנים בזמן אמת וחוזרים לשלב הראשוני. יחד עם נתונים אחרים, הם עוברים שוב את כל תהליך השרשרת, ויוצרים תהליך מחזור "רכישת משוב יישומי רכישה" שונה מהתהליך הליניארי המסורתי של "צריכת ייצור" של נפט, זה די דומה לתהליך בר-קיימא של "צריכת ייצור". מיחזור" שחווה נפט תחת כלכלה מעגלית, וזו הסיבה שאסטרטגיה עסקית בת קיימא חשובה מאוד לבניית מערכת האקולוגית של האינטרנט של הדברים.

       להלן דיון שלב אחר שלב כיצד להמיר נתונים לערך עסקי בר קיימא לאורך שרשרת הנתונים של האינטרנט של הדברים לפי השלבים המוצגים באיור 2.

איסוף נתונים: מצא אזור כרייה של ביג דאטה

איור 3:תרשים סכמטי של רכישת נתונים באינטרנט של הדברים

       הרכבו ומראהו של הנפט הגולמי משתנים ממקום המקור, והנתונים המקוריים כוללים את כולם בצורה. מילים, תמונות, צלילים, סמלים, אותות ומידע אחר שניתן לבצע דיגיטציה על ידי המחשב יכולים להפוך לנתונים מקוריים! בנוסף, לנפט יש דרישות סף ספציפיות לגיאולוגיה, צורת הקרקע וטכנולוגיית הכרייה של מקורו, וטכנולוגיית הכרייה תמיד עומדת בקצב הזמן. בדומה, הדיון על איסוף נתוני האינטרנט של הדברים חייב גם להתאים לתרחישים ספציפיים ולשימוש המתפתח פתרונות טכניים לאיסוף.

       לפני עליית האינטרנט של הדברים, הנתונים המסורתיים שלנו מתייחסים בדרך כלל לנתונים סטטיים יחסית, קבועים מבניים ומדויקים שהגיעו מתוך הארגון, קיימו אינטראקציה עם לקוחות ידנית או קראו בקביעות כעת האינטרנט של הדברים מרחיב את היקף איסוף הנתונים באופן נרחב. זה כולל נתונים דינמיים מסיביים בזמן אמת מציוד ייצור, משתמשים ומוצרים לאורך זמן. הוא מקיף ובזמן מתמיד, וממלא פערי נתונים רבים בתהליכים עסקיים מסורתיים.

       המאפיינים של נתוני האינטרנט של הדברים הם הנוטים להיות "מלאים", "מקיפים" ו"מאסיביים", אשר גורמים לנו להסתכל על הנתונים הללו בדרך חשיבה אחרת. אנחנו כבר לא צריכים להתמקד בקשר הסיבתי הקפדני בין נתונים מוגבלים, אלא יש לנו יותר תובנה לגבי הקשרים האפשריים בין דברים שונים המיוצגים על ידי נתונים, כדי לגלות את הערך הפוטנציאלי ולתפוס את המגמה העתידית. הרשו לי לנסח זאת אחרת ,תפקיד הליבה של נתוני IOT הוא ליצור עתיד צבעוני יותר באמצעות "ניבוי". דרך חשיבה חדשה זו קרובה יותר לחשיבה האקולוגית של הבנת התפתחות החיים, ולא לחשיבה המדויקת של הבנת תנועה מכנית.

       אז מהם נתוני IOT שניתן להמיר לערך מסחרי? מנקודת המבט של השפעתם על תהליכים עסקיים, אני חושב שניתן לחלק אותם באופן גס לארבע הקטגוריות הבאות:

 
       נתונים לשיפור יעילות האנרגיה והביצועים של הציוד:טכנולוגיית האינטרנט של הדברים יכולה לנהל ולייעל בצורה חכמה את צריכת האנרגיה של ציוד, להפחית השתתפות ידנית ולחסוך את אובדן האנרגיה של כל התהליך העסקי. זו הסיבה שאנשים בדרך כלל מסווגים את טכנולוגיית האינטרנט של הדברים כ"טכנולוגיה חוסכת אנרגיה".על פי תרחיש היישום בפועל, נתוני צריכת האנרגיה שעלינו לאסוף כוללים חשמל בזמן אמת, חום, נפח מים, לחץ או שווה ערך לפחם מחושב, כמו גם המתח, הזרם, הנפח, וכו' הקשורים.

       נתונים לאבחון ציוד ואזהרה מוקדמת:לדוגמה, ציין את הטמפרטורה של מיקום הציוד, תדירות רעידות הציוד, זרימת הנוזל, רעשי הסביבה, ואפילו את הלחץ של פער מגע הציוד.הפרמטרים הספציפיים שיש לאסוף משתנים בהתאם לתרחיש היישום, כדי למנוע או לצמצם תקלות או אסונות אפשריים בתהליך הייצור.

       נתונים המשמשים לשיפור שירות הלקוחות:נתוני עסקאות לקוח נטולי רגישות, כגון כמות עסקאות, נפח עסקאות, תדירות עסקאות, מיקום עסקאות, סוג מוצר, ציון לקוח, כמו גם נתוני שימוש בלקוח, כגון נתוני חוויה מרחבית שונים עבור בית חכם.נתונים אלה יכולים לא רק לספק ללקוחות חוות דעת מותאמות אישית ושירותים בזמן אמת כדי לעזור ללקוחות לקבל החלטות עסקאות, אלא גם לעזור לארגונים לספק שירותים מותאמים יותר עבור לקוחות חדשים ושותפים עתידיים חוצי גבולות.

       נתונים המשמשים ליישום הרשאת "כשירות (xaas)".:"ציוד תקשורת" בעידן האינטרנט של הדברים כולל חפצים שונים. זמן הפעולה הרגיל שלהם, מרחק התזוזה, זמן התקלה וכן הלאה קובעים באילו שירותים יש למשתמשים הזכות להשתמש באילו תנאים ומתי.נתונים אלו ממלאים תפקיד בולט במיוחד בהפיכתם של מודלים עסקיים שונים "כשירות".על בסיס הרשאה, ניתן גם לתמחר משתמשים ישירות, להסדיר אותם ולנכות אותם באינטרנט.

יחד עם תרחישי היישום של האינטרנט של הדברים נוטים להיות מגוונים, וסוגי הנתונים הזמינים לאיסוף וניתוח יורחבו ללא הרף. סוגי הנתונים שהוזכרו לעיל עשויים להיות רק חלק מנתוני האינטרנט של הדברים העתידיים, אבל הנתונים החדשים הם בעצם בלתי נפרדים מפונקציית הליבה של "לברר רלוונטיות, לחזות תוצאות ולממש ערך". סביב ליבה זו, ניתן לחזות זאת. שנתוני האינטרנט של הדברים יובילו עסקים לעידן חדש עם טכנולוגיה חכמה יותר ויותר חשיבה אקולוגית!

תקשורת נתונים, אחסון וניתוח: ציד אוצרות בנתונים

איור 4:תקשורת, אחסון וניתוח נתונים באינטרנט של הדברים

       מכיוון שנתוני IOT מוירטואליים, משתנים לאורך זמן וניתנים לשימוש חוזר, לתהליך התקשורת, האחסון והניתוח של נתוני IOT יש מורכבות ומרחב פיתוח גמיש יותר מזה של העברת נפט, אחסון וזיקוק. תהליך זה כרוך במספר רב של חזיתות חדשות. טכנולוגיות או אוספי טכנולוגיה, כפי שמוצג באיור 4, כולל טכנולוגיות תקשורת ופרוטוקולים חדשים שונים בתחום תקשורת נתונים, טכנולוגיות רשת האינטרנט של הדברים המקומיים והרחבים, כמו גם אחסון ענן ציבורי או פרטי, מחשוב ענן, מחשוב קצה, למידת מכונה, בינה מלאכותית, הדמיית נתונים, בלוקצ'יין וכו' בתחום האחסון והניתוח. מכיוון שטכנולוגיות צופות פני עתיד אלו ממשיכות לחדור לעסקים, הקישור הזה גם קל מאוד להוליד טכנולוגיות חדשות חתרניות ומודלים עסקיים חדשים . יחד עם זאת, קשה להימנע מעשן של סכסוכי סחר לטווח קצר ולבן לוהט ומלחמות מסחריות.

       בין הפתרונות הטכנולוגיים והמודלים העסקיים החדשים הללו, רק אותן טכנולוגיות חדשות, פלטפורמות חדשות או מודלים עסקיים חדשים שיכולים לשלב טכנולוגיות ומשאבים עסקיים מגוונים יותר הם המנצחים הסופיים בשוק הטכנולוגי העתידי, כגון שבבים חכמים, תקשורת 5G ואינטרנט של הדברים. מערכות הפעלה שתופסות את תחום הליבה של טכנולוגיית האינטרנט של הדברים, או מחברות את השותפים האקולוגיים במעלה הזרם והמורד הזרם של האינטרנט של הדברים, מספקות פלטפורמת נתונים לאינטרנט של הדברים עם ממשקי API עשירים, וכן הלאה. הפורמטים המסחריים באינטרנט של הדברים עידן, מארגון כוח אדם ועד ארכיטקטורה טכנית, נוטים להיות שטוחים עם קוד פתוח, מחסומים טכניים מסורתיים שונים נשברים, וסמכויות מסחריות מואצלות. לכן, גם המאבק הגוסס של כמה מנהיגים בתעשיות המסורתיות נחשף בזה אחר זה.

       כיצד לתפוס את הטכנולוגיה והטרנד העסקי של קישור מפתח זה, קחו כדוגמה את ארכיטקטורת האינטרנט של הדברים האופיינית הבאה המשתרעת מענן לערפל.

איור 5:דיאגרמת אדריכלות של פלטפורמת ניתוח קצה של Internet of things

       כפי שמוצג באיור, עם הגיוון ההולך וגובר של ציוד קצה אינטליגנטי ותרחישים עסקיים באינטרנט של הדברים, נדרש שמהירות העברת הנתונים ומשוב יהיו מהירים יותר, במיוחד עבור רשת חכמה, חיפושי נפט ורוב שדות הייצור התעשייתי עם הפעלה מרחוק. רעיון הפריסה קרוב יותר לאינטרנט הנייד בשלב הראשוני של האינטרנט של הדברים - השמטת הרקע האפור באמצע האיור וריכוז ישיר של הנתונים שנאספו על ידי מכשירי הקצה לענן - הופך ליותר ויותר לא יעיל. כמובן, עבור תרחישי יישומי אינטרנט תעשייתיים רבים, יש צורך להתאים יותר את הארכיטקטורה הזו, מה שעשוי לכלול אינטלקטואליזציה של ציוד ישן שונים, ניהול ממשק אדם-מכונה (HMI) וכו'.

       בכל מקרה, עמדת פריסת הפתרונות הטכניים של האינטרנט של הדברים, במיוחד האינטרנט התעשייתי של הדברים, עוברת מהענן לשכבת הערפל הקרובה יותר לציוד הקצה. זה כמו שמנהל הענן האציל את סמכות עיבוד הנתונים מנהלי אזור הערפל במקומות שונים לעיבוד עצמאי. בדרך זו, פלטפורמת ניתוח שכבת הערפל יכולה לנתח את הנתונים בזמן אמת יותר ולקבל החלטות עסקיות מתאימות יותר בזמן. חלוקת הכוח בין ענן לערפל היא אמנות איזון בין ריכוזיות לחלוקה. הענן צריך להאציל כוח, אבל לא יותר מדי. המפתח הוא לשמור על ערוצי זרימת המידע בזמן אמת בין השניים חלקים, בזמן ויעילים.

       מנקודת מבט זו, הנתונים הדינמיים האדירים שנוצרו על ידי ארכיטקטורת האינטרנט של הדברים הם כמו מים זורמים. הוא מתאדה מ"טרמינלים" מסביב לעולם לאדים, ערפל, ענן, גשם וחוזר לכדור הארץ. אם נגיד שמחזור המים בטבע מוליד דברים טבעיים מתפתחים בעזרת אנרגיית אור השמש תחת פעולת כדור הארץ. כוח המשיכה, זרימת הנתונים של האינטרנט של הדברים מתפתחת ומתפתחת בכיוון המתאים להולדת כל תעשייה אנכית ולבניית מערכת אקולוגית עסקית משלהם בעזרת חוכמתם של אנשים ומכונות.

       באופן כללי, הרחבת המסגרת הטכנולוגית של האינטרנט של הדברים מענן לערפל תואמת את המגמה האקולוגית של פיתוח עסקי. זה הופך את חלוקת העבודה הטכנית בחברה המסחרית למפורטת יותר ואת הניהול ליותר שטוח. בין כל טכנולוגיות החלוקה, אין להכחיש שטכנולוגיית ניתוח הנתונים היא המפתח ביותר. ניתן לומר שהוא ממלא תפקיד מקשר בכל שרשרת הנתונים של האינטרנט של הדברים ויש לו השפעה מיידית. התחום המושך את העין בניתוח נתונים הוא כנראה בינה מלאכותית (AI). אנשים רבים חושבים שבינה מלאכותית היא טכנולוגיה אחת. למעשה, זה לא. זהו אוסף של טכנולוגיות שונות הקשורות לניתוח נתונים חכם, מ"חיישן חזותי" ו"שבב Ai" ברמת החומרה ועד ל"זיהוי פנים", "נהיגה בלתי מאוישת" ו"זיהוי דיבור" ברמת האפליקציה "בונה עוזרת בית חכמה" ", "ניתוח חיסכון באנרגיה" וטכנולוגיית התוכנה, הפטנטים, התקנים, הפרוטוקולים וכו' הכלולים בו הם כולם חלק ממערך טכנולוגיות הבינה המלאכותית.

       באוסף טכנולוגיית הבינה המלאכותית, תת-הקבוצה הבולטת ביותר היא ללא ספק "למידת מכונה", המשתמשת בכוח מחשוב מחשב כדי לכרות מידע או חוקים יקרי ערך מנתונים. באופן יחסי, תכנות מסורתיות מחשבות את התוצאות על פי כללי האלגוריתם שנתן המתכנת , והמכונה בלמידת מכונה יכולה לשמש כמתכנת ולעשות שימוש חוזר בכל תוצאת חישוב כנתונים לתיקון עצמי ואימות מתמשך. ביניהם, בעזרת רשתות עצביות מלאכותיות מרובות רמות (ANN), היישום של חישוב ו ניתוח נתונים מסיביים לפתרון האופטימלי מביא את "למידת מכונה" לקבוצת המשנה החשובה ביותר שלה "למידה עמוקה". ההבדל ביניהם מוצג באיור 6:

איור 6:השוואה בין תכנות מסורתי ללמידת מכונה

       אין ספק ש"למידה עמוקה" תהווה את התחרות המרכזית בתחום ניתוח הנתונים באינטרנט של הדברים לאורך זמן רב. תהליך הלמידה העמוקה שווה ערך לשימוש ברשת עצבית רב-שכבתית כדי למצוא מפת ציד אוצרות במבוך הנתונים הגדולים, וזו מפת ציד אוצרות עם נתיב אופטימלי. עם מפת ציד המטמון הזו (אלגוריתם), סביר יותר שבסופו של דבר נמצא תינוקות חדשים (ערך מסחרי) בהרבה נתונים מורכבים.

       אם כבר מדברים על זה, אני לא יכול שלא להרגיש: אפילו מכונות מנסות ללמוד ולעשות שיפוט עצמאי אינטליגנטי. למה שלא נכפיל את המאמצים שלנו ללמוד וליצור רעיונות עצמאיים משלנו? זה הדהד עם הארגון הייצוגי הצרפתי הראשון בסין שאירח את פרויקט הדוקטור למנהל עסקים (im-dba) בייצור חכם והציע למידה כוללת. הבעתי באופן גס את הדעה הזו בסמינר הפנימי: בעתיד, מקבלי החלטות עסקיות צריכים להמשיך ללמוד ולחשוב כמו מכונת הבינה המלאכותית "למידה עמוקה", לחדד את הפרקטיקה האישית (הנתונים) והביצועים (התוצאות) לכדי ערכים אידיאולוגיים מנחים (עסקים). חוקים) עבור התעשייה שלהם, כדי לשמור על היתרון התחרותי שלהם. מאחר שלמידת מכונה היא כיוון עסקי הראוי להגדיל את ההשקעה בעתיד, למידה אישית לכל החיים היא גם כיוון חיים הראוי להשקעה מתמשכת?

המרת נתונים לערך עסקי

איור 7:תרשים סכמטי של המרת נתונים לערך עסקי

       לדוגמה, נפט מזוקק נכנס לכל תחומי החיים כדי להפוך לדלק או לחומרי גלם לייצור. התוצאות של ניתוח נתונים באינטרנט של הדברים חייבות להשתלב בתהליכי שירות מסחריים ולהפוך למוצרים או שירותים על מנת לשקף את הערך המסחרי שלו. באופן כללי, ככל שיותר שירותי נתונים שיכולים לשפר את יכולת האינטגרציה של משאבים אקולוגיים מסחריים, כך הערך גבוה יותר של קיימות מסחרית.

       בנוסף לערך כחומר גלם כמו שמן, הערך בפועל של הנתונים שווה לסכום כל השימושים האפשריים. ניתן להשתמש בו שוב ושוב לשינוי תהליכים עסקיים, שיפור היעילות התפעולית ויצירת ערך מוסף.

       אז, לכמה ערך עסקי ניתן להמיר נתונים? במילים אחרות, איך להעריך נתונים, סוג חדש של נכס בלתי מוחשי בעתיד? נכון לעכשיו, אין תקן הערכה תעשייתי בהקשר זה. עם זאת, בדיוק כמו החברות שהעריכו נכסים שונים בעבר, כמה חברות הערכת ערך נתונים מרעננות בהחלט יופיעו בשוק בעתיד.

       בכל מקרה, כדי להמיר נתונים לערך מסחרי, עלינו להיות לא רק עם היכולות הטכניות הזמינות המתאימות, אלא גם להיות עם המודעות האסטרטגית שניתן להמיר נתונים לערך מסחרי. שניהם הכרחיים. שלושת המקרים הבאים יכולים להמחיש היטב את האמת הזו.

       מקרה 1: לאחר איסוף נתוני תפעול הרכב ושיתוף פעולה עם חברת ניתוח נתונים חיצונית, יצרן רכב אירופאי גילה שחיישן זיהוי מיכל הדלק שסופק על ידי הספק הגרמני שלה היה פגם של אזעקת שווא תכופה. לאחר שיקול דעת מדוקדק, יצרן הרכב לא בחר למסור ישירות לספק את המידע ולהורות לו לבצע תיקון. במקום זאת, היא הגישה בקשה לפטנט על השיפור באמצעות שיפור התוכנה והחלקים המתאימים במיכל הדלק, ולאחר מכן מכרה את הפטנט לספק כדי ליצור שותפות חדשה עם הספק, כדי למצוא תמורה מסחרית בת קיימא עבורו. השקעה מוקדמת, אנו שמחים לשפר את יכולת שיתוף הפעולה האקולוגי העסקי של ארגונים ולשפר את רמת הפיתוח הטכני של כל תעשיית ייצור הרכב, כולל מתחרים.

       אם במקרה 1 נתקל בטעות על ידי מפעל היי-טק בתהליך של ניתוח נתונים, והם ניצלו את ההזדמנות העסקית בזמן רק בגלל שהם היו מודעים לערכה, אז מקרה 2 הוא בדיוק ההפך. זוהי תוכנית שיווקית חדשה תוכנן באופן פעיל על ידי מפעל ייצור מסורתי דרום אמריקאי שאיתו באתי במגע בפעילות הסקירה האחרונה של smarties x 2019. הרעיון הייחודי שלו הוא פותח עיניים. ליתר דיוק, הנתונים של המקרה הזה מגיעים מהאינטרנט הסלולרי ולא מהאינטרנט של הדברים, אבל הרעיונות שלהם לשייך נתונים לא רלוונטיים לערך עסקי הם עקביים, שיש לו גם משמעות התייחסות להחלטה עסקית -יוצרים.

       מקרה 2: חנות בת מאה שנים בברזיל שמייצרת ומוכרת סירים נקראת טרמונטינה. כאשר רואים פחות ופחות צעירים מבשלים בעצמם, הסיכוי למכירת מוצרים מדאיג. על מנת לשנות מצב זה, הקים המיזם צוות פרויקטים בינלאומי המורכב משפים, מומחי רשתות נוירונים, מנצחי להקות ואנשי מקצוע נוספים כדי לבצע שיתוף פעולה win-win עם spotify, רשת מוזיקה מפורסמת בעולם האהובה על צעירים. הם בילו חצי שנה בלימוד כיצד להשתמש באלגוריתם ה"סינסתזיה" כדי לקשר בין שמיעה של מוזיקה לטעם אוכל. ראשית, הפרמטרים האופייניים למוזיקה שיכולים להתאים לפרמטרי בישול מוקרנים ב-spotify, כגון טון שלילי התואם לטעם מר, קונצ'רטו מנגן על ידי מספר כלים התואמים לטעם כבד, משך מוזיקה מתאים למספר המרכיבים, קפיצת תווים המקבילה לבישול טמפרטורה וכו', ומסד נתונים גדול מתאים נוצר. לאחר מכן, השתמש בבינה מלאכותית כדי להמיר את הנתונים למתכון של עשרות מיליוני סדרי גודל ולפרסם אותו באתר החדש של "טעם של שירים". לבסוף, כאשר משתמשים פוטנציאליים גולשים, הם נותנים בזמן אמת מדריך כיצד לבחור מחבת להפוך מתכונים לאוכל, כדי למשוך יותר ויותר משתמשים צעירים ברשת המוזיקה לחוות. כך המחבת המיושנת בשילוב בישול אישי הפכה לפופולרית כמו מוזיקה, משנה את הרגלי האכילה של הצעירים ומנחה אותם למטבח.

איור 8: לכידת מסך של טרמונטינה|טעם של שירים

       משני המקרים הללו ניתן לראות כי לנתונים שנאספים בכוונה או שלא בכוונה יש ערך מסחרי פוטנציאלי. בעתיד, ארגונים יצטרכו להשקיע יותר אנרגיה בכרייה, מיון, סינון, ניתוח או ארגון מחדש של הנתונים שנאספו, ולבחור נתיב המרה המתאים למצב בפועל של הארגון שלהם, בדיוק כמו יצרן הרכב במקרה 1, המרת נתונים ל- עסק חדש עם תכונות קניין רוחני; אתה יכול גם להשתמש בנתונים כדי להקים ערוץ שיווק חדש כמו יצרן כלי המטבח במקרה 2.

       כמובן, ארגונים מסוימים, במיוחד אלה שיכולים להעלות את הערך של נתוני כרייה לשיא האסטרטגיה הארגונית, יכולים להגיע רחוק יותר. לעתים קרובות הם לוקחים את הנתונים כהזדמנות לשנות את כל התהליך העסקי ולעצב מחדש את המודל העסקי. במאמרים הקודמים שלי על "אינטרנט של הדברים אקולוגית" ו"PAAS (מוצר כשירות) מודל עסקי", הצגתי מקרים רבים ונתתי רלוונטי אָנָלִיזָה. זה עתה ראיתי מקרה נוסף שהוזכר במאמרו של ד"ר LV Jianzhong "נתיב פיתוח בר קיימא של טרנספורמציה של תעשיית הייצור לבינה דיגיטלית", שהוא מאוד ברור וקל להבנה, הוא גם מאוד מייצג. הקטעים הם כדלקמן:

       מקרה 3: "בספר" טרנספורמציה אינטליגנטית "(טרנספורמציה דיגיטלית, דיוויד רוג'רס) יש סיפור כל כך אמיתי ומעניין: TWC, חברה העוסקת בעיקר בשירותי חיזוי מזג אוויר, לוקחת איסוף, עיבוד ושליחה של תחזיות מזג אוויר, ולאחר מכן מפרסמת פרסומות על פלטפורמת ההוצאה לאור כמודל העסקי העיקרי שלה עם זאת, TWC הבינו עד מהרה שהערך הפוטנציאלי של הנתונים עלה בהרבה על ההכנסות מפרסום אז הם הקימו קבוצה של מדעני נתונים בראשות סופיה כלי הנתונים לנכס אסטרטגי ליצירת ערך מוסף גבוה יותר. צוות המחקר מצא שלשינוי מזג האוויר הייתה השפעה על התנודות של שליש מהפעילות הכלכלית בארצות הברית, אז הם הקימו קבוצת עבודה משותפת עם Wal Mart להקים מודל ניתוח כלכלי המקשר בין נתונים מטאורולוגיים וקטגוריות מכירות ונפח מכירות, ולהשתמש במודל זה כדי לשער על אילו מוצרים יהיו לצרכנים ביקוש ונכונות גבוהה יותר לרכישה באילו תנאי מזג אוויר, כדי לגבש אסטרטגיות פרסום עבור קטגוריות מוצרים פופולריות המושפעות על ידי מזג האוויר, כדי להשיג את מקסימום הכנסות המכירות ולשפר את שיעור ההחזר של תשומות פרסום. צוות המחקר עבד גם עם חברות ביטוח כדי לפתח אפליקציה קטנה בשם hailzone כדי להזכיר לבעלי מכוניות להעביר את המכוניות שלהם למוסך לפני ברד או סופת שלג. האפליקציה הקטנה הזו הפחיתה מאוד את שיעור נזקי הרכב, הקלה על אי הנוחות והמטרד של בעלי הרכב, וגם הפחיתה את תביעות התביעות והעלויות של חברות הביטוח, שזכו לשבחים מצד צרכנים, חברות ביטוח, קהילות ובעלי עניין נוספים. פתאום, הרבה אנשים נרשמו עם ברד. כמה חובבי מטאורולוגיה הביאו גם כלי תצפית מטאורולוגיים משלהם כדי לשלוח ולשתף את נתוני השינוי המטאורולוגי המנוטרים במקום שלהם לפלטפורמת אזור הברד בכל עת. באופן זה, פלטפורמת ה-hailzone יכולה לשלב כמות גדולה של נתונים מכל הכיוונים כל 1.5 שניות, לתת חיזוי יותר בזמן אמת ומדויק באמצעות אלגוריתמים מיוחדים, ולהיכנס למעגל חיובי של שיפור איכות ויצירת ערך. "

       במקרה 3, הארגון קישר במודע את הנתונים עם הסביבה החיצונית, פיתח באופן פעיל שותפים אקולוגיים חיצוניים, הקים רשת אינטראקטיבית בזמן אמת עם קמעונאים, חברות ביטוח, צרכנים, קהילות ומוסדות ויחידים אחרים, ושינה את מזג האוויר המקורי הסטטי יחסית. מסד נתונים תחזיות לעדכון נתונים בזמן אמת ופלטפורמה אינטראקטיבית בהשתתפות אנשים וציוד, לספק שירותים בעלי ערך מוסף גבוה יותר בזמן אמת לבעלי עניין, ולהשיג השפעות אקולוגיות עסקיות בר קיימא שיכולות לצמוח מעצמן.

       סיכום קצר של הדרכים שבהן נתונים רלוונטיים מומרים לערך עסקי בר קיימא כולל את שלוש הקטגוריות הבאות או שילוב של שלוש הקטגוריות הללו:

       חכירה את זכויות השימוש במוצרים או בשירותים שלהם כדי ליצור פלטפורמת נתונים שיכולה ליצור אינטראקציה, לשלם ולהסדיר עם משתמשים (כגון מקרים 1 ו-3), כגון השכרה של מוצרים תעשייתיים בסף גבוה, IP, ייעוץ, שירותי מידע וכו' ;

       הקמת פורטלים נוחים לשירותי נתונים עבור שותפים ומשתמשים במוצר, ולאחר מכן למכור את הרשאות הפורטל הללו או להקים ערוצי שיווק חדשים (כגון מקרים 2 ו-3), כגון מתן שירותי לוגיסטיקה חכמים, שימוש במוצר והרשאות פורטל שירותי תשלום וכו'.

       עזור ללקוחות להוסיף נתונים חיצוניים למערך הנתונים שצוין ולספק שירותים בעלי ערך מוסף (כגון מקרה 3), כגון אספקת שירותי ניטור דופק מרחוק ופרשנות ואבחון דוחות זיהוי, והקשר בעל הערך המוסף בין נתונים סביבתיים וכלכליים פעילויות.

       במילה אחת, המפתח להפיכת נתונים לערך עסקי בר קיימא הוא לבנות מערכת אקולוגית משלך סביב שרשרת הנתונים, והצלחתו תלויה במידה רבה באיך לנסחוליישם אסטרטגיות עסקיות בנות קיימא.

       מאמר זה הועבר מהחשבון הרשמי של צוות החשיבה האינטרנט של הדברים. אם יש הפרה, נא למחוק את הודעת הרקע.