IoT : la complexité de la gestion des données ne doit pas être négligée

D’après les prévisions de Gartner, plus de la moitié des nouveaux systèmes et processus métiers intégreront des éléments issus de l’Internet des objets d’ici à 2020. Or, pour analyser et filtrer les données en temps réel, l’Internet des objets fait appel à l’ensemble des méthodes analytiques (reporting, diagnostic, prévisionnel, etc.). Soutenir le processus décisionnel dans les programmes de digitalisation et de transformation des métiers est une entreprise complexe qui représente de multiples challenges en matière de gestion.

Si l’Internet des objets utilise les mêmes algorithmes et les mêmes outils que tout autre projet analytique, il soulève des défis sans précédent. C’est ce qu’a relevé Jim Hare, Directeur de recherche chez Gartner, lors du Gartner Business Intelligence & Analytics Summit qui s’est tenu en mars dernier : « A mesure que les données gagnent en complexité, leur gestion devient elle aussi plus complexe ». La gouvernance des données devient ainsi une préoccupation stratégique qui a des incidences non seulement sur le traitement de la donnée, mais également sur les compétences disponibles dans l’entreprise.

 

Avalanche de données et pénurie d’experts en gestion IoT

 

Avec l’Internet des objets, on assiste à une avalanche de données en provenance de capteurs présents sur les machines, appareils médicaux, capteurs environnementaux, etc. La gestion et le stockage de telles masses de données réclame des technologies avancées : plates-formes de traitement des événements, systèmes de gestion de bases de données sophistiqués et algorithmes analytiques spécialisés. Or, dans le domaine de l’analytique, rares sont les experts en analyse des flux continus (streaming), en gestion et exploitation des séries chronologiques et de manière générale dans toutes ces technologies propres à l’Internet des objets.

 

Distribution et automatisation

 

Autre challenge : compte tenu du volume sans cesse croissant de ces données, il convient de multiplier les techniques analytiques. Certaines applications devront être distribuées pour permettre un traitement des données au niveau de l’appareil, du système de contrôle et du serveur ou du routeur, sur le site même où les données du capteur sont générées. Un facteur qui complique encore le déploiement, la gestion et la maintenance des outils d’analyse.

Enfin, l’internet des objets devrait accélérer l’automatisation. Selon Gartner, l’humain n’interviendra bientôt plus qu’à titre exceptionnel ; l’intégration avec les systèmes opérationnels et de gestion des processus métiers représentera bientôt la norme. Mais compte-tenu du nombre des composants d’une solution IoT, la sécurité et la gestion des identités pourraient aider à automatiser des fonctions essentielles, tout en maîtrisant les nombreux risques liés à l’Internet des objets.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Euro 2016 : les objets connectés gagnent le stade,

et les challenges spécifiques liés à l’Internet Industriel (en anglais)

 

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« Big data et objets connectés : peut-on faire converger sécurité et liberté ? ».