Данные и связанные продукты и услуги - это две стороны одной и той же монеты.

Урок 1: Начните с проблемы или вам нужно решить, а не с помощью решения, просто нацеливая на то, чтобы ваш продукт был подключен.

Аналогия с анализом данных: То же самое верно для аналитиков данных, которые могут начать анализировать огромные объемы данных, не зная сначала, что они ищут. На какой большой вопрос вы пытаетесь ответить? Совет здесь, опять же, начать с проблемы, которую вы хотите решить, а не из данных.

Урок 2: Приоритет реализации проектов IoT, основанный на воздействии на ваш итог как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Аналогия с анализом данных. То же самое и для аналитиков данных. Какой вопрос стоит сначала решить? Где вы должны сосредоточить свое время и энергию?

Урок 3: Подумайте, большой, начинайте с малого, быстро выходите (учитесь) и быстро масштабируйтесь.

Мы нуждаемся в миниатюрных версиях нашей великой идеи, чтобы мы могли проверить ее части, а затем постоянно итерировать и настраивать. Мы часто видим, что крупные корпорации считают большие, но затем планируют и готовятся в течение многих лет, пока не запустит первый продукт в масштабе. Такой подход может иметь несколько рисков, поскольку технология и тенденции меняются быстрее, и конкуренция (особенно от стартапов) движется быстрее. Нарушение происходит со многих сторон, и это быстро. Кроме того, если мы не начнем с малого, мы не сможем получить ценную обратную связь на рынке, скорректировать наши продукты и решить, что мы, наконец, масштабируем. «Старт небольшой» тактики помогает также во взаимодействии с внутренними заинтересованными сторонами и сохраняет свою заинтересованность и высокую приверженность.

Аналогия с анализом данных. Вначале вам нужно быстро протестировать образцы своих данных, не затрагивая целые наборы данных. Вам нужно потерпеть неудачу и научиться быстро, попробуйте еще раз, используйте старые уроки и, наконец, найдите ответ на интересующий вас вопрос.

Урок 4: Разбейте силосы отделов и данных компании.

Аналогия с анализом данных: нам нужен такой же подход к данным. Каждый отдел идеально должен иметь данные в том же формате и обеспечивать его легко и безопасно для аналитиков, чтобы они могли интегрировать его и играть с ним. Интеграция данных из разных отделов и источников данных может дать представление о том, о чем компания понятия не имела. В некоторых случаях это может быть даже игровой чейнджер.

Урок 5: Объясните данные с рассказом историй.

Простота сбора данных с датчиков или внутренних систем и последующая интеграция всех этих наборов данных недостаточна. Данные необходимо проанализировать, а затем представить в простом виде в нужном контексте и в привлекательном формате. Лучший способ достичь этого - использовать эффективный метод повествования в сочетании с надлежащей визуализацией.

Урок 6: Уполномочивайте, обучайте и приносите волнующие проблемы своим сотрудникам звезды IoT, чтобы вы могли сохранить их в течение 2018 года.

IoT является совершенно новым, поэтому компании, занимающиеся Интернетом Things и стратегиями больших данных, находят сложным набирать правильные таланты с полным пониманием данных, телекоммуникаций, программного обеспечения, рекламы, стратегии и т. Д. По этой причине важно что компания постоянно инвестирует в обучение своих сотрудников, особенно в области данных, бизнеса и технологий, поэтому они могут иметь широкое понимание приложений IoT и их последствий. В противном случае компания продолжит нанимать работников, которым не хватает современных навыков, требуемых конкурентной бизнес-среде, но они потеряют и свои лучшие таланты. Оба результата для компании достаточно для прогнозирования будущего с ограниченным потенциалом для успеха.

Урок 7: Непрерывно применять все вышеперечисленные шесть уроков.

Вышеупомянутые уроки необходимо помнить в течение длительного времени, поскольку проекты IoT и данных длинные и постепенно развиваются. Если мы применяем эту тактику вначале, но забываем эти уроки через шесть или 18 месяцев, очень легко в конечном итоге сделать некоторые большие ошибки или потерять хорошие возможности.