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.Industry 4.0

White paper - SAS: quattro lezioni per misurare l'impatto dell'IoT

La diffusione dell'Internet of Things nelle imprese, nelle pubbliche amministrazioni, nel mondo dell'agricoltura è un fenomeno pervasivo, ma nello stesso tempo solleva la necessità di misurare e monitorare l'efficacia dei progetti stessi. Segnaliamo uno studio che individua i 4 grandi tempi per gestire con successo i progetti IoT

infographics_internet_of_things_visualise_the_impact-jpgIl vero motore di tutti i progetti Internet of Things, qualunque sia il loro contesto è nei dati. Tutti gli operatori concordano sulla centralità del dato e sui valori di tutti i servizi che permettono di leggere, interpretare la realtà attraverso questi dati. Se si guarda allo sviluppo previsto per l’IoT entro il 2020 si vede una crescita più che esponenziale nel volume di dati e nella domanda di strumenti in grado di interpretarli per poi trasformarli in azioni.
Il vero tema è come governare questa evoluzione e queste scelte sia nelle pubbliche amministrazioni con la PA 4.0 sia nelle imprese private con i progetti Industria 4.0. Per dare una risposta a questa domanda di conoscenza è disponibile uno studio realizzato da SAS (scaricabile a questo link) che ha coinvolto un ampio numero di organizzazioni impegnate in progetti a base IoT e che con la loro esperienza, nella forma di proof of concept e di progetti reali, hanno permesso di “distillare” una serie di elementi che permettono allo studio di focalizzare i quattro grandi temi di riferimento per la progettualità IoT:

  1. Corretta definizione degli obiettivi
  2. Dati e governance delle competenze
  3. Centralità della user experience
  4. La maturità guida il valore

Vai alla ricerca completa

Il primo livello dell’IoT è rappresentato dalla “connessione” ovvero dalla possibilità di mettere in relazione le informazioni con una conoscenza che arriva da un numero crescente di fonti, dai sensori sul territorio, dalle macchine, dai veicoli in movimento, dai wearable e da tante altre fonti. Ma il vero valore arriva dalla conoscenza che i dati permettono di sviluppare e con la crescita del loro volume crescono anche esigenze fondamentali come la definizione di regole per la gestione dei dati stessi, di regole per la valutazione della qualità delle informazioni, per la interpretazione e per gestire le azioni che seguono le analisi.

Le lezioni che arrivano dalla ricerca effettuata da SAS permettono di definire un quadro più ampio e completo in termini di maturità nella gestione degli analytics di una impresa e di una organizzazione. Lo sviluppo dei Big Data ha dimostrato che sta emergendo una importante necessità in termini di framework per l’analisi. L’IoT sta dimostrando di essere un motore di sviluppo straordinario per i Big Data e le organizzazioni che vogliono assicurare il successo dei loro progetti devono dedicare tempo e risorse ai massimi livelli dell’organizzazione per raggiungere la migliore maturità possibile a livello di gestione degli analytics. Lo studio permette poi di avere una chiara visione dei benefici futuri dell’IoT in termini di use cases.

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29 novembre 2016