Comment différencier votre produit IoT :fournir des informations et non des données

L'objectif des produits IoT doit être d'obtenir des informations sur les produits, pas des données. Certaines personnes soutiennent même que la raison de déployer des produits IoT est de produire et de collecter toutes ces données, que les données en elles-mêmes sont ce qui fournit la valeur. Je ne pense pas. Dans cet article, je décris l'importance d'avoir une stratégie de données pour fournir des informations, pas des données, et partager avec vous comment j'ai découvert cela à la dure.

Quelle est votre stratégie de données ?

En fin de compte, un produit IoT n'est pas différent de tout autre produit dans l'esprit du client. Soit il offre de la valeur, soit il ne le fait pas. Soit cela résout le travail pour lequel il a été embauché, soit cela ne le fait pas.

Pourquoi je vous dis ça ? Parce que l'un des plus grands défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de la création de produits IoT est d'avoir une stratégie de données - un plan sur la façon dont vous allez tirer de la valeur de vos données. Un moyen de fournir des insights, pas des données.

Une stratégie de données va au-delà de la collecte et de la gestion des données. Cela commence par définir un objectif ultime que vous souhaitez atteindre avec votre produit, puis parcourez la pile technologique IoT pour comprendre quelles données vous devez collecter, stocker, analyser et transférer à chaque couche de la pile.

C'est l'un des objectifs clés de l'examen de la zone de décision des données dans le cadre de décision IoT.

 Plus il y a de données, mieux c'est, n'est-ce pas ?

Mauvais. Permettez-moi de partager une histoire sur l'importance d'avoir une stratégie de données claire.

Au début de ma carrière, j'ai développé une solution IoT clé en main pour une entreprise de fabrication de semi-conducteurs. Mon client, appelons-le Kevin, a engagé l'entreprise pour laquelle je travaillais pour automatiser son processus de caractérisation de nouvelles puces matérielles.

La caractérisation n'est qu'un mot sophistiqué pour faire passer une puce informatique à travers toutes les entrées possibles que vous pouvez imaginer, puis enregistrer sa sortie pour s'assurer qu'elle fonctionne aussi étroitement que possible avec les ingénieurs des modèles mathématiques utilisés pour concevoir cela ébrécher.

Configurer manuellement toutes les combinaisons d'entrées possibles est une tâche impossible. Mais si vous pouviez laisser un ordinateur faire les entrées pour vous et stocker toutes les données de sortie dans le Cloud, vous pourriez gagner beaucoup de temps et améliorer la qualité globale de votre produit. C'est là que nous sommes intervenus. 

Une fois la solution installée et provisionnée, Kevin et son équipe étaient très enthousiastes, car pour la première fois, ils ont pu exécuter toutes sortes de combinaisons d'entrées qu'ils n'avaient pas pu tester auparavant. Le projet a été un grand succès.

Quelques mois plus tard, j'ai reçu un appel de Kevin demandant de l'aide. « Nous sommes noyés dans les données », a-t-il déclaré, « et nous ne savons pas quoi en faire. » Le système que nous avons développé comportait de nombreux capteurs et actionneurs à grande vitesse, produisant de nombreux gigaoctets de données par seconde. Oui, par seconde.

L'exécution du système pendant quelques minutes créerait tellement de données qu'il leur faudrait des semaines pour comprendre toutes les nouvelles informations. Ils avaient résolu le problème de la visibilité, mais ce faisant, ils avaient créé un autre problème (peut-être plus important) :avoir beaucoup de données qu'ils n'étaient pas en mesure de gérer, d'analyser ou de traiter de manière significative.

Concentrez-vous toujours sur la fourniture d'informations, pas de données

Ils disent que le recul est de 20-20. Aujourd'hui, il est clair pour moi que j'aurais dû mieux comprendre l'objectif ultime du client, au lieu de simplement fournir ce qu'il a demandé dans cette solution personnalisée. Ne vous méprenez pas, du point de vue de mon entreprise, le déploiement a été un succès. Nous avons livré à temps et dans les limites du budget, et le client a accepté avec plaisir son tout nouveau système. Mais en réalité, nous avons aggravé le problème.

Cette histoire n'est pas unique. En fait, je vois cela se produire encore et encore lorsque je parle aux gens du produit dans le monde entier. Les entreprises se concentrent trop souvent sur la résolution des symptômes du problème, plutôt que de creuser plus profondément pour comprendre ce que le client essaie vraiment d'accomplir. Le plus souvent, nous mettons l'accent sur la fourniture de données uniquement, pas d'informations.

J'ai eu la chance que Kevin fasse suffisamment confiance à mon entreprise pour nous ramener pour les aider sur la phase 2 du projet, pour résoudre le problème de trop de données. Cette fois, nous avons pris soin d'approfondir les besoins de l'ensemble de l'entreprise, pas seulement de son équipe.

Nous avons rapidement appris qu'ils n'avaient aucune expertise dans la manipulation des données, qu'ils n'avaient pas d'analystes de données dans leur personnel et qu'ils n'avaient vraiment pas les connaissances nécessaires pour reprendre le système que nous avons développé pour eux. J'ai passé les mois suivants à travailler avec eux pour mettre en œuvre une stratégie de données et une solution de gestion des données pour répondre à ces préoccupations. Nous avons réduit la quantité de données qu'ils ont produites et avons pu centraliser toutes les données (même les données provenant d'autres départements) dans un cloud privé où nous avons ensuite ajouté une couche d'analyse et de visualisation. Les choses allaient beaucoup mieux après cela.

Je n'oublierai jamais cette leçon. Les machines ou « choses » peuvent produire une énorme quantité de données. Ils ne se fatiguent jamais, ils peuvent donc produire des données jour et nuit. Sans arrêt. Sans une stratégie de données claire et un chemin clair pour fournir de la valeur avec ces données, les solutions IoT sont inutiles. Ils ne font qu'ajouter au bruit.

L'importance de la connaissance de l'industrie

Il existe une vieille blague qui ressemble à ceci :un berger s'occupe de son troupeau quand soudain un jeune homme dans une voiture de sport s'arrête. Le jeune homme demande au berger :« Si je peux deviner combien de moutons vous avez, puis-je en garder un ? Le berger est d'accord. Le jeune homme commence à effectuer des calculs en utilisant la technologie la plus récente et la plus performante. « Vous avez 280 moutons », dit-il.

Le berger soupire et dit au jeune homme :« Si je devine quel est votre métier, puis-je récupérer mes moutons ? » Le jeune homme est d'accord. « Vous êtes consultant, dit-il. Surpris, le jeune homme demande :« Comment le saviez-vous ! "Eh bien, vous me faites payer un prix élevé, vous me dites quelque chose que je sais déjà, et évidemment vous ne savez rien de mon entreprise parce que vous m'enlevez mon chien !"

Cette histoire s'applique également aux chefs de produit. Il n'est pas rare que les chefs de projet développent des produits pour des secteurs avec lesquels nous ne sommes pas très familiers, et nous finissons donc par résoudre un problème qui n'avait pas besoin d'être résolu ou simplement en produisant beaucoup de données et sans valeur.

Avec le recul, un manque de connaissances de l'industrie a contribué aux problèmes que nous avons rencontrés lors de la construction du système de Kevin. C'était une nouvelle industrie pour moi (et mon entreprise). Nous savions comment créer des solutions IoT hautes performances pour d'autres industries, et bien que l'espace des solutions se traduise très bien, l'espace des problèmes était très différent.

Nous avions passé beaucoup de temps à nous renseigner sur nos clients et leurs difficultés, mais nous n'avions pas de cadre de référence pour les défis de cette industrie. Le résultat :un produit qui avait partiellement de la valeur, mais qui n'a pas résolu le problème jusqu'au bout.

Alors quelle est la morale de notre histoire de berger-consultant ? Connaître l'industrie de votre client. Les chefs de produit doivent comprendre autant que possible les activités de leurs clients. En d'autres termes, vous devez avoir une connaissance approfondie du domaine. Lorsque vous devenez un expert des défis auxquels votre client et ses pairs du secteur sont confrontés, vous pouvez poser de meilleures questions et prendre de meilleures décisions pour votre produit, et en retour, offrir plus de valeur à votre client.

Le résultat final

De nombreux produits IoT se concentrent aujourd'hui sur la production de données plutôt que sur des informations. Cela se traduit par des clients déçus qui ne sont pas en mesure de capitaliser sur la valeur de la solution et sont obligés de faire un travail supplémentaire pour extraire des informations utiles des données.

En tant que chefs de produit, il est de notre responsabilité de comprendre le monde de nos clients, notamment d'avoir une bonne compréhension des défis les plus courants de notre industrie cible. Ce n'est qu'alors que nous pourrons élaborer une stratégie de données solide qui résout les besoins de nos clients.