Les 3 principaux défis de la préparation des données IoT pour le succès industriel

Sean Kandel de Trifacta

L'Internet des objets (IoT) est devenu intégral à nos vies quotidiennes, des wearables et montres connectées aux téléviseurs et appareils électroménagers connectés. Dans le monde des affaires, surtout en B2B, les appareils connectés — machines et capteurs qui suivent la performance et la maintenance — transforment les opérations. Par exemple, les lignes de production peuvent utiliser des capteurs pour la maintenance prédictive, tandis que les hôpitaux exploitent l'IoT pour la surveillance à distance des patients, la chirurgie robotique et la distribution automatisée de médicaments.

Ces réseaux en expansion génèrent d'énormes quantités de données, et gérer cet afflux présente des obstacles significatifs. Pour libérer le plein potentiel de l'IoT et du big data, les organisations industrielles doivent préparer efficacement des données hétérogènes et non structurées. Ci-dessous, nous décrivons les trois principaux obstacles à la préparation des données IoT et comment les solutions modernes peuvent y remédier.

1. Volumes massifs de données

Selon International Data Corporation (IDC), les appareils IoT devraient produire 40 000 exaoctets de données d'ici 2020 — plus de 13 000 fois le volume de données mondial en 2000. Gérer de tels volumes dépasse la capacité de nombreux flux de travail traditionnels, surtout pour les fabricants collectant des milliards d'enregistrements de capteurs et de logs d'applications internes. La préparation des données consomme jusqu'à 80 % du temps et des ressources d'un projet ; à mesure que les volumes de données augmentent, ce coût s'envole rapidement. Les organisations doivent adopter des technologies évolutives qui suivent le rythme du déluge de données.

2. Complexité

Les données IoT sont intrinsèquement complexes, combinant horodatages, géotags et fichiers structurés comme les CSV, souvent à des taux de génération élevés. Les outils traditionnels — Excel, scripts manuels — ne peuvent pas gérer cette complexité, laissant des analystes qualifiés sans moyens de travailler avec les données. L'augmentation des ressources internes est coûteuse, et une capacité technique limitée peut créer un goulot d'étranglement à l'innovation. Les entreprises ont besoin de plateformes intelligentes capables d'ingérer, transformer et intégrer des données multi-formats et à haute vélocité sans surcharge excessive.

3. Interopérabilité

Les systèmes d'entreprise (CRM, ERP, plateformes marketing) ne sont pas conçus pour échanger ou traiter les données des capteurs de manière transparente. L'intégration d'informations générées par les machines avec des applications métier comme Salesforce ou Marketo reste laborieuse, empêchant l'analytique holistique. Une solution qui permet aux données de « parler » à travers les silos est essentielle pour débloquer des insights à l'échelle de l'entreprise.

Plateformes de préparation de données pour les initiatives IoT

Les organisations leaders dans les projets IoT se tournent vers des plateformes modernes de préparation de données pour surmonter ces défis. Avec une plateforme intelligente, les clients de Trifacta ont rapporté jusqu'à 90 % de réduction du temps de préparation des données et ont permis aux utilisateurs non techniques de gérer de grands ensembles de données complexes. Nous avons également collaboré avec Sumo Logic pour fournir une solution de préparation de données de logs complexes aux côtés des données d'applications métier.

Par exemple, un grand opérateur ferroviaire européen utilise Trifacta pour traiter les données de capteurs de 8 000 locomotives sur 32 000 miles de voies, permettant la maintenance prédictive. Avant la plateforme, la préparation des données était fragmentée entre équipes et outils, retardant l'analyse. Maintenant, l'entreprise peut préparer toutes les données de capteurs complexes de bout en bout, accélérant considérablement les temps de réponse.

Un autre client, Kuecker Logistics Group (KLG), applique la plateforme Trifacta à d'immenses flux de capteurs d'entrepôts servant les plus grands détaillants mondiaux. En automatisant la préparation des données sans embaucher de développeurs coûteux, KLG a augmenté l'efficacité opérationnelle et peut rapidement identifier les problèmes affectant la chaîne d'approvisionnement.

Conclusion

Les données IoT offrent un potentiel transformateur, mais seulement lorsqu'elles sont soutenues par une stratégie de préparation robuste. Les organisations doivent doter les équipes de plateformes évolutives qui gèrent volume, complexité et interopérabilité. En adoptant des solutions intelligentes de préparation de données, l'univers autrefois accablant des données IoT devient un catalyseur d'innovation plutôt qu'une barrière.

Auteur : Sean Kandel, CTO et cofondateur, Trifacta.