La pubblicazione dello studio Dresner Advisory Services del 2018 in merito all’Internet of Things (IoT) Intelligence® Market Study, ormai  al suo quarto anno di pubblicazione, ha svelato interessanti novità.
Di seguito vi proponiamo una disamina dei punti salienti del report IoT 2018.L’analisi
Lo studio sull‘IoT 2018 si concentra sull’interesse dell‘utente finale e sulla domanda di business intelligence nell’IoT. Esamina tecnologie chiave come la localizzazione, la preparazione dei dati dell’utente finale, il Cloud Computing, l’analisi avanzata e predittiva e l’analisi dei big data.

Le informazioni chiave
Le vendite, il marketing e le operations sono le aree più attive tra i primi utilizzatori di IoT oggi. Cercando di sfruttare il potenziale dell’IoT per ottenere un feedback dei clienti in tempo reale sulle prestazioni dei prodotti e dei servizi, le vendite e il marketing guidano tutti i reparti nel privilegiare il valore dell’IoT nelle imprese. Il 12% dei dirigenti delle operazioni afferma che l’IoT è fondamentale per raggiungere i propri obiettivi. Executive Management e Finance devono ancora dimostrare piena attenzione al valore dell’IoT, che già viene percepito da Sales, Marketing e Operations.
IoT 2018 e la diffusione nei settori verticali
I produttori considerano l’IoT un aspetto sempre più essenziale per raggiungere la qualità del prodotto, la pianificazione della produzione e gli obiettivi della supply chain. Anche i leader del settore assicurativo considerano l’IoT fondamentale per le operazioni. I loro modelli di business si stanno ora concentrando sull’automazione dell’inventario e della gestione della sicurezza. Le compagnie di assicurazione tracciano anche i veicoli nelle flotte di trasporto e logistica per ottenere una maggiore visibilità sul modo in cui le operazioni possono essere ottimizzate per il minor rischio possibile di incidenti. I servizi finanziari e l’assistenza sanitaria sono i successivi settori più interessati all’IoT con l’istruzione superiore e i servizi alle imprese che si assestano ai livelli più bassi.

Gli investimenti nella supply chain dei dati, tra cui l’acquisizione dati, la movimentazione, la preparazione dei dati e la loro gestione, rappresentano la seconda area più importante, seguita dagli investimenti in infrastruttura IoT. Analisi, sviluppo di applicazioni e metriche accurate e affidabili che guidano le DevOps sono coerenti con la scoperta dello studio secondo cui gli early adopter hanno un eccellente track record nell’adottare e applicare analisi avanzate e predittive a problemi logistici, operativi, di vendita e di marketing.Gli early adopter o sostenitori dell’IoT danno la priorità a dashboard e reporting, segnalando casi di utilizzo dell’IoT che forniscono flussi di dati integrati in analitica, visualizzazione avanzata e data mining. I primi utilizzatori di IoT e la più ampia base degli interpellati differiscono maggiormente nella definizione delle priorità dell’analisi IT, della location intelligence, dell’integrazione con i processi operativi, dell’analisi in-memory, del software open source e dell’edge computing. I dati riflettono il modo in cui gli early adopter di IoT acquisiscono rapidamente maggiore familiarità con le tecnologie emergenti con l’obiettivo di raggiungere una crescita esponenziale attraverso l’analisi e le piattaforme IoT.L’importanza dell’analisi avanzata e predittiva
Raggiungendo un punteggio di importanza (ponderata) di 3,6 su una scala 5.0, l’analisi avanzata e predittiva è oggi considerata “critica” o “molto importante” per la maggioranza degli intervistati. Nonostante un lieve calo nel 2017, la sensazione di importanza (la percezione della criticità dell’analisi avanzata e predittiva) è in aumento nei cinque anni dello studio. La padronanza dell’analisi avanzata e predittiva è un indicatore importante dell’adozione di IoT, che indica il potenziale dei progetti IoT per l’anno prossimo.

Le funzionalità più interessanti
Le funzionalità più preziose delle applicazioni di analisi avanzata e predittiva includono il supporto per una gamma di modelli di regressione, clustering gerarchico, statistiche descrittive e supporto per recommendation engine. La gestione dei modelli è importante per oltre il 90% degli intervistati. L’analisi geospaziale, i metodi bayesiani e la selezione automatica delle funzionalità è la successiva serie di funzionalità più richieste.
L’accesso ad analisi avanzate è il vantaggio considerato più importante per coloro che adottano l’IoT oggi. Il secondo è il supporto per una facile iterazione e il terzo è un processo semplice per la modifica continua dei modelli. Lo studio ha valutato una serie dettagliata di nove vantaggi che supportano attività e processi avanzati e predittivi.