데이터 및 연결된 제품과 서비스는 동일한 동전의 양면입니다.

교훈 1 : 문제를 해결하거나 솔루션을 사용하지 않고 제품을 연결하기 만하면되는 문제를 해결해야합니다.

데이터 분석을 통한 유추 : 데이터 분석가는 자신이 찾고있는 것을 먼저 모른 채 엄청난 양의 데이터를 분석하기 시작할 수 있습니다. 당신이 대답하려고하는 큰 질문은 무엇입니까? 여기에있는 조언은 데이터가 아니라 문제를 해결하기 위해 시작하는 것입니다.

2 단원 : 단기 및 장기간의 영향을 고려하여 IoT 프로젝트의 구현 우선 순위를 정하십시오.

데이터 분석과 유추 : 데이터 분석가와 동일합니다. 어떤 문제가 먼저 해결할 가치가 있습니까? 시간과 에너지를 어디에 집중해야합니까?

수업 3 : 크게 생각하고, 작게 시작하고, 빨리 배우고 배우십시오.

우리는 부품의 유효성을 검사하고 반복적으로 조정 및 조정할 수 있도록 소형 아이디어가 필요합니다. 대기업은 규모가 크지 만 첫 번째 제품을 대규모로 출시 할 때까지 수년간 계획을 세우고 준비하는 경우가 많습니다. 기술과 트렌드가 빠르게 변하고 경쟁 업체 (특히 신생 업체)의 움직임이 빨라지므로이 접근 방식에는 여러 가지 위험이 따릅니다. 많은 사람들이 분열을 일으키고 있습니다. 게다가 우리가 작게 시작하지 않는다면, 우리는 시장의 귀중한 피드백을 받고, 제품을 조정하고, 최종적으로 확장 할 제품을 결정할 수 없을 것입니다. "소규모 시작"전술은 내부 이해 관계자와의 소통에도 도움이되며 관심과 헌신을 높게 유지합니다.

데이터 분석의 유추 : 처음에는 전체 데이터 세트에 영향을 미치지 않고 데이터 샘플을 신속하게 테스트해야합니다. 당신은 실패하고 빨리 배우고, 다시 시도하고, 오래된 수업을 활용하고, 마침내 당신이 찾고있는 질문에 대한 답을 찾아야합니다.

수업 4 : 회사 부서 및 데이터의 사일로를 깰 수 있습니다.

데이터 분석을 통한 유추 : 데이터와 관련하여 동일한 접근 방식이 필요합니다. 각 부서는 이상적으로 동일한 형식의 데이터를 필요로하고 애널리스트에게 쉽고 안전하게 제공해야하므로 데이터를 통합하고 분석 할 수 있습니다. 서로 다른 부서 및 데이터 소스의 데이터를 통합하면 회사에서 전혀 모르는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 경우에 따라 게임 체인저가 될 수도 있습니다.

5과 : 스토리 텔링으로 데이터를 설명하십시오.

센서 또는 내부 시스템에서 데이터를 수집하고 나중에 이러한 모든 데이터 세트를 통합하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 분석 한 다음 간단한 방식으로 올바른 컨텍스트와 매력적인 형식으로 제시해야합니다. 이것을 달성하는 가장 좋은 방법은 올바른 시각화와 결합 된 효과적인 스토리 텔링 방법을 사용하는 것입니다.

수업 6 : IoT 스타 직원에게 역량 강화, 교육 및 흥미 진진한 문제를 제기하여 2018 년에 계속 유지할 수 있도록하십시오.

IoT는 매우 새롭기 때문에 Things of Internet과 Big Data 전략을 추구하는 회사는 데이터, 통신, 소프트웨어, 광고, 전략 등을 포괄적으로 이해하고 올바른 인재를 채용하는 것이 어렵다는 것을 알고 있습니다. 이러한 이유로 중요한 것은 회사는 직원, 특히 데이터, 비즈니스 및 기술 분야의 교육에 지속적으로 투자하므로 IoT 응용 프로그램과 그 의미에 대한 폭 넓은 이해를 가질 수 있습니다. 그렇지 않으면 회사는 경쟁력있는 비즈니스 환경에서 필요한 현대 기술이 부족한 직원을 지속적으로 고용 할뿐만 아니라 최고의 인재도 잃을 것입니다. 회사에 대한 두 결과 모두 성공 가능성이 제한되어 미래를 예측하는 데 충분합니다.

수업 7 : 위의 6 가지 수업 모두를 지속적으로 적용하십시오.

IoT와 데이터 프로젝트가 길고 점진적으로 발전하고 있기 때문에 위의 교훈은 오랫동안 기억 될 필요가 있습니다. 이러한 전술을 처음부터 적용하지만 6 개월이나 18 개월 후에 이러한 교훈을 잊어 버리면 몇 가지 큰 실수를 범하거나 좋은 기회를 잃는 것은 매우 쉽습니다.