L'Internet des objets reste une industrie technologique en constante expansion, avec des attentes de croissance et de financement de la part de Gartner et de Business Insider régulièrement satisfaites ou dépassées au cours des trois dernières années.

Et, tout comme les autres révolutions technologiques à venir avant l’ IoT , la croissance rapide et souvent le battage médiatique d’une nouvelle technologie, suivis de diverses difficultés, et IoT ne fait pas exception. Dans cette étude de cas de développement d'applications IoT , nous explorerons certains défis qui empêchent les ingénieurs IoT , les data scientists et les entreprises (OEM) de dormir la nuit alors qu'ils se lancent dans le développement de produits et la numérisation du travail et des services.

Pression sur les décideurs IoT

Un nombre important d’entreprises estiment que les solutions IoT auront un impact important sur leur activité à long terme. Il devient donc primordial de disposer des bonnes personnes pour prendre des décisions fondées sur les données. Et, étant donné l'expertise nécessaire pour configurer, gérer et extraire de la valeur à partir de grandes quantités de données collectées sur le terrain, l'expertise de scientifiques des données ou d'ingénieurs qualifiés qui peuvent être responsables des processus décisionnels critiques, des plans, de l'exécution et de la réalisation IoT est nécessaire. les objectifs ou PoC établis.

Alors, quels sont les plus grands défis qui retardent ou empêchent les data scientists, les ingénieurs et les entreprises d'adopter et/ou de développer des applications IoT ?

1. Analyse prédictive

Grâce à l' IoT , l'analyse prédictive est devenue une capacité à valeur ajoutée pour les entreprises. La combinaison de l’Internet industriel des objets et de l’analyse prédictive peut être révolutionnaire dans la façon dont nous comprenons actuellement l’optimisation des processus. Cela peut également apporter des progrès significatifs en termes d’efficacité et de réduction des coûts.

Cependant, pour y parvenir, il est nécessaire de bien comprendre comment fonctionne l'analyse prédictive et comment l'appliquer dans une situation précise. Une préparation minutieuse est donc indispensable ; exigeant un objectif clair suivi d’une recherche et d’une planification approfondies. Et cela pourrait devenir un défi en raison du manque d’experts capables de tirer pleinement parti de l’analyse prédictive, car le matériel requis doit être déployé ou manipulé pour enregistrer les données au fil du temps. Ensuite, le logiciel approprié d'apprentissage automatique et d'IA doit être appliqué pour entraîner le système à reconnaître l'incidence afin de pouvoir modéliser la probabilité d'échec de la valorisation des données brutes collectées.

2. Mauvaise qualité des données

Une préparation précise des données est la clé pour obtenir des données efficaces et de haute qualité. Cependant, lorsque les data scientists commencent à analyser les informations, ils doivent généralement traiter de nombreuses données désordonnées, des erreurs de capteurs ou des lectures manquées, quel que soit la taille ou le type de l'entreprise.

L'application d'outils d'intégration de données est cruciale dans la gestion des données. Ces outils permettent d'automatiser la saisie des informations et d'éviter les erreurs pouvant survenir lors de leur saisie manuelle. Par exemple, des fautes d’orthographe ou de typographie. Pour cette raison, IoT , comme Ubidots , fournissent des composants technologiques d'application essentiels afin que les ingénieurs et les data scientists n'aient pas besoin de réinventer la roue en matière de collecte et de gestion des données des capteurs. Grâce à des intégrations testées en production et à un IoT les utilisateurs peuvent envoyer sans effort des données à la plate-forme où elles peuvent être organisées en fonction de la réalité temporelle et appliquer des analyses si nécessaire.

Il est crucial de communiquer aux parties prenantes à quel point une préparation appropriée est essentielle. L'ensemble du processus de préparation peut prendre beaucoup de temps et d'efforts de la part des ingénieurs et des data scientists.

3. Sécurité

Il semble que la croissance rapide de l’ IoT ne va pas ralentir dans les années à venir, ce qui signifie que les options de sécurité pourraient finir par être dépassées. Ainsi, la mise en œuvre de solutions IoT dans les entreprises est à la fois passionnante et légèrement dangereuse en raison de l’existence omniprésente de piratage ou de détournement de systèmes matériels ou logiciels.

La sécurité des réseaux IoT est plus complexe que la sécurité des réseaux traditionnels en raison de sa gamme plus étendue de capacités d'appareils, de protocoles de communication et de normes. Par conséquent, garantir cela est une tâche extrêmement difficile.

Cependant, des mesures aussi simples que l’utilisation d’un VPN fiable peuvent aider à surmonter les menaces de sécurité. L'un des moyens les plus efficaces d'utiliser un VPN consiste à l'installer sur votre routeur afin que tous les appareils qui y sont connectés soient protégés par un niveau de sécurité supplémentaire au-delà du simple cryptage.

4. La portée des données est trop grande

Il existe un défi paradoxal : les mégadonnées peuvent être trop volumineuses pour être analysées et même nuisibles à la poursuite des objectifs fixés. Comment ça se fait? En analyse prédictive, il est nécessaire de comprendre quelles informations sont liées à votre objectif et lesquelles ne le sont pas. Avec trop d’informations, les data scientists et les ingénieurs peuvent se retrouver piégés ou noyés dans les données. Une combinaison de champs à variance élevée et d’une incapacité à bien généraliser peut les empêcher de développer des modèles prédictifs de haute qualité. Cela peut entraîner des conséquences encore pires, par exemple une mauvaise interprétation des données et une prise de décision basée sur de fausses interprétations, des anomalies ou des erreurs.

5. Accessibilité des données

L'intégrité des données est un défi pour les data scientists et les ingénieurs d'applications. Qui a accès aux données ? À qui appartient-il ? Comment accéderont-ils aux données ? Ces questions constituent un véritable casse-tête pour les spécialistes en charge du développement. La fréquence du partage de données doit être strictement gérée car la nature des données varie, ce qui crée le défi sans fin de la sécurité de la gestion des utilisateurs.

6. Lacune en matière de compétences IoT

TEKsystems a révélé que 45 % des entreprises ont du mal à trouver IoT et de la sécurité. Immarsat a interrogé 500 professionnels de l'informatique de grandes entreprises et a découvert que 46 % des personnes interrogées manquaient d'expérience en analyse et en science des données. Ce manque de connaissances crée des obstacles pour les entreprises désireuses d’intégrer l’ IoT et l’IA dans leur processus décisionnel.

Conclusion

Comme l’ IoT en est encore à ses premiers stades de développement et d’adoption, il faudra un certain temps pour trouver un moyen de surmonter les défis IoT qui empêchent les ingénieurs et les data scientists de dormir la nuit. Mais, avec l'aide des plates-formes de développement d'applications IoT , l'activation et la numérisation IoT peuvent être un peu moins effrayantes pour les ingénieurs, les scientifiques des données et les entreprises qui cherchent et commencent le développement et l'adoption de solutions IoT .