Internet des Objets : petit guide iconoclaste

L'IoT s’inscrit comme une rupture : de mode de pensée, technologique, pour les métiers et les produits. L'IoT est donc iconoclaste par nature. Ce guide se veut raisonnablement objectif sur l'Internet des Objets. Disponible en téléchargement gratuit, il vous donne les clés pour être capable d'aborder l'IoT dans un univers B2B et pour intégrer son pouvoir de transformation dans une vraie stratégie d'entreprise.

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IoT et Big Data : et si on réfléchissait un peu avant de se lancer ?

Se précipiter sur les nouvelles technologies, notamment l’IoT et le Big Data, est souvent une erreur. Or, la clé de la réussite consiste à trouver le bon rythme et évaluer les exigences. Surtout quand on parle infrastructure.

Du point de vue de l’IT (et du datacenter), les projets Big Data et Internet des objets exercent presque toujours une forte pression sur l’infrastructure réseau et de stockage. Aussi, les chargés de planification doivent-ils soigneusement évaluer les exigences avant que leur entreprise ne s’engage dans ces types de projets à grande échelle.

Les projets d’informatique décisionnelle classiques sont mis en œuvre selon des besoins et des interprétations qui diffèrent de celles des projets Big Data. En matière de BI, l’effort consiste généralement à clarifier d’abord les questions qui doivent trouver réponse. On déterminera ensuite les données qui doivent être disponibles ou collectées, les résultats à rapporter, ainsi que les personnes qui, au sein de l’entreprise, auront besoin de ces résultats. Depuis des décennies, l’informatique repose essentiellement sur ce type de projets.

Les initiatives Big Data et IoT ont des angles très différentes. Elles s’interrogent de la manière suivante : Quelles sont les questions appropriées ? Quels sont les problèmes à résoudre pour mieux servir les clients ? Quels produits doivent être disponibles pour fidéliser la clientèle actuelle tout en incitant de nouveaux clients à acheter les produits et les services de l’entreprise ?

Cette démarche signifie généralement que les projets Big Data et IoT requièrent une compétence différente, plusieurs niveaux d’expérience et des outils variés. Une équipe IT éprouvera beaucoup plus de difficultés à mener à bien de tels projets.

Commencez doucement et lentement (mais sûrement)

Lorsque des technologies et des approches aussi nouvelles parviennent à un certain niveau de popularité, leur adoption peut confiner à la précipitation, et s’accompagne parfois d’un manque de compréhension quant à ce qui est nécessaire à une première expérience réussie. Les disciplines IoT et Big Data entrent clairement dans cette catégorie.

Une réflexion précipitée peut conduire les entreprises à investir massivement dans une approche qui produira plus de déception que de données utiles.

L’échec peut avoir différentes causes : outils inadaptés, des systèmes mal configurés pour les soutenir, une absence des compétences requises ou un alignement sur des partenaires inadéquats. Une fois échaudés, nombre de décideurs incriminent l’approche ou la technologie.

La vague d’enthousiasme dont le potentiel du Big Data fait l’objet est importante. Nombre de rapports montent également l’IoT en épingle. Ils mettent l’accent sur sa capacité d’interconnexion : smartphones, voitures, appareils ménagers, etc. Les fournisseurs de matériel, de logiciels et de services professionnels se sont engouffrés dans la brèche (…).

Extrait d'un article de Dan Kusnetzky, publié en avril 2016 sur LeMagIT

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