Internet of things (IoT) – témában szinte minden kutatás ugyanazt a már-már elcsépelt üzenetet közvetíti: robbanásszerű ugrás várható a közeljövőben a körülöttünk lévő okos eszközök és a hozzájuk kapcsolódó okos alkalmazások területén. Annak ellenére, hogy ez a várakozás már évek óta jelen van, ez a robbanásszerű növekedés egyelőre még várat magára, dacára annak, hogy a technológiai és piaci feltételek adottak:

• A „dolgok” tömeges csatlakoztatása az internetre technológiailag megoldott: az erre a célra alkalmazható frekvencia tartományok és telekommunikációs technológiák – mint NarrowBand IoT, LoRaWAN, SIGfox stb. már rendelkezésre állnak.
• A szolgáltatók lefedettsége folyamatosan nő, ráadásul további gyors hálózatfejlesztést ígérnek azokon a területeken is, ahol a lefedettség pillanatnyilag még gyenge. Ráadásul a GSM technológiához képest relatív alacsony előfizetési díjért cserébe kínálják a fenti SIM kártya nélküli megoldásokat azokra az igényekre, ahol sűrű, de kisméretű adatcsomag forgalmazására van szükség.
• Másik technológiai feltétel, hogy az okos megoldásokhoz szükséges IoT szenzorok egyáltalán rendelkezésre álljanak nagy volumenben: a kínálati oldalon kialakuló verseny az egységárak csökkenését, a választék szélesedését okozza, amivel egyre gyorsabban megtérülő beruházások indíthatóak, hiszen jellemző elvárás a vállalatok részéről, hogy a beruházás már 2 éven belül térüljön meg.

Ha minden alapvető feltétel adott, mégis miért nem tapasztalható az, hogy a vállalatok tömegesen ruháznának be IoT projektekbe?

Egyrészt nehéz ma már olyan vállalatot találni, akinek ne lenne már valamilyen tapasztalata a fenti technológiákkal kapcsolatban, sokan már túl vannak az első pilot projektjükön. Ezt a képet erősítette IFUA IoT szakmai rendezvénye is, ahol a résztvevők döntő hányada már túl volt az első tapasztalatokon, a megtermelt adatok kiaknázását viszont alacsony fokúnak értékelték. Azt látjuk tehát, hogy ezek a pilotok nem hoznak átütő sikert a vállalaton belül, ezért a nagyobb implementációk még váratnak magukra. Ennek alapvetően négy típusú oka van:

1. Elégtelen scoping: az első és talán a legfontosabb, hogy a vállalatok nehezen találják azt a megfelelő use case-t, üzleti alkalmazási területet, ahol legjobban bevethető a fenti technológia.
   1. Gyakori, hogy a vállalaton belüli első „szárnypróbálgatások” a leglelkesebb területről indulnak, olyan problémákra fókuszálva, ami céges viszonylatban felsővezetői szinteken már nem okoznak átütő sikert: rendben, megmértük perc pontossággal a halastó vízhőmérsékletét négy különböző ponton, de mit kezdünk mi ezzel az adattal? Látjuk, hogy egy utcában pontosan melyik parkolóhely szabad, de mi következik ebből? A vezetők akkor tudnak egy pilot projekt folytatásáról dönteni, ha az újonnan megteremtett adatok üzleti hasznosulása is bizonyíthatóan látszik.
   2. Ehhez mérhető eredményekre van szükség, amit már a pilot projekt megtervezésekor definiálni kell az összes üzleti felhasználási módot és lehetőség szerint mindent számszerűsíteni akár feltételezések bevonásával. Fenti példánál maradva a halastó vízhőmérsékletétől el kell jutni addig, hogy milyen mértékű halpusztulás kerülhető el az adatok alapján. Vagy a parkolók aktuális foglaltságától el kell jutni addig, hogy megfelelő előrejelzés legyen adható arra, hogy egyáltalán az autós elinduljon-e otthonról vagy válassza a tömegközlekedést.
2. Hiányos kommunikáció IT és üzlet között
   1. Még ha van is egy jó use case sokszor mégis félresiklik a projekt az elégtelen belső kommunikáció miatt. Ennek oka, hogy az IoT projektekben két kulcsterület mindig van és ebből az egyik mindig az IT (a másik pedig az egyik üzleti terület). Sok IoT projektet az IT vezérel, szeretné innovativitását bizonyítani a szervezet felé, így ők kezdeményezik ezeket a projekteket. Nem cél természetesen a lelkesedésüket letörni, azonban sajnos előfordul, hogy az üzleti tartalom ezekben az esetekben másodlagossá válik. Megint úgy jártunk, hogy hatékonyan megmértünk valamit, aztán majd az üzlet eldönti mire szeretné használni. IT oldalról a feladat el van végezve, minden adatátadás megfelelően működik – eltekintve az utolsótól, mert megfelelő döntést mégsem tudnak a vezetők hozni.
   2. Hasonló pepitában az az eset, amikor az üzleti terület az IT bevonása nélkül indít IoT pilot projektet, üzleti felhasználásra fókuszálva, viszont technológiailag nem feltétlenül a legjobb, a vállalat IT ökoszisztémájába illeszkedő megoldást választva. Ezzel jellemzően az a probléma, hogy az, ami kicsiben működik, nagy volumenben már nem feltétlenül alkalmazható összvállalati szinten, ami elvezet minket a harmadik problémakörhöz.
3. Elhanyagolt adatintegráció: zöldmezős beruházásként tekintünk az IoT projektekre, így elsősorban az új adatokra fókuszálunk.
   1. Ritka az az eset, amikor valóban egy teljesen új megoldást teremtünk egy IoT projekttel, ami önmagában megállja a helyét. Sokszor az újonnan teremtett adat akkor válik hasznos információvá, ha a rendszerekben, más adatforrásokban már rendelkezésre álló adatokkal együtt értelmezzük őket. Lehet közüzemi mérőórákat felokosítani és precízen mérni a fogyasztást, de  ha az üzleti drivereket nem tesszük mellé – pl. legalapvetőbb négyzetméter, üzemóra, létszám, meteorológiai adatokat, akkor önmagában a megmért információk felhasználhatósága korlátozott marad.
   2. Így az adatok azonnali kiaknázása ún real-time analitikai megoldásokkal – pl. automatizált ökonometriai modellekkel, előrejelezésekkel, deviancia analízissel) akkor biztosítható, ha az így kinyert információ vissza is jut azokba a rendszerekbe, illetve azokhoz a vezetőkhöz, ahol/akiknél a döntések meg tudnak születni. Mindehhez pedig az egyes szoftverkomponensek, adatbázisok integrációjára van szükség, ami sokszor legalább akkora, ha nem nagyobb feladat, mint felépíteni valami új, IoT technológiára épülő funkciót.
4. End-to-end megoldáshoz szükséges magas koordinációs költségek: egy sikeres IoT projekt egy sokszereplős, precíz együttműködést igénylő feladat az alábbi jellemző szerepekkel:
   1. üzleti felelős, aki a megfelelő scope meghatározásáért és a majdani üzleti hasznok kiaknázásának definiálásért felel;
   2. belső IT, aki a vállalat IT ökoszisztémába való beilleszthetőség biztosításáról és az egész rendszer üzemeltetéséről gondoskodik;
   3. IoT szenzor szállító, aki biztosítja, hogy iparági sztenderdeknek megfelelő és az üzlet által definiált releváns adat álljon elő, kerüljön megmérésre/előállításra;
   4. telekommunikációs szolgáltató, aki a lefedettséget és folyamatos adatkommunikációt biztosítja és szoros együttműködést biztosít a szenzorokat telepítő szervezettel;
   5. rendszerintegrátor, aki a nyersadatokat dekódolja és megfelelő adatbázisba rendezi, illetve integrálja a még releváns adatokkal. Az ő feladata lehet az is, ha a helyszínen szükséges az előálló adatokat transzformálni, lefordítani (edge computing megoldások*).
   6. real-time analitikáért felelős szervezet, aki az egyesített adatokon olyan modelleket fejleszt, ami automatizáltan feltárja az anomáliákat, vagy éppen előrejelzéseket készít;
   7. vizualizációért felelős, aki az adatokon alapuló real time kimutatások elkészítéséért és megjelenítéséért felel a különböző operatív és vezetői szintek számára;
   8. folyamatszervező és change manager, aki a megváltozott funkció vállalati folyamatokba illesztéséért felel.

Egy IoT projekt sokban hasonlít egy televíziós közvetítéshez, ahol a néző – jelen esetben a vállalati döntéshozó – megfelelő információellátása érdekében egy olajozott gépezetnek kell működnie a háttérben úgy, hogy a néző a legjobb minőségű szolgáltatást kapja folyamatosan, adáskimaradás nélkül. Ennek viszont ára van – az a koordinációs költség, ami a fenti, alsó hangon nyolcféle külső és belső szereplő összehangolásáért felel.

Hasznos kooperáció

A fenti szerepek többségét a vállalatok belső erőforrással nem tudják, sokszor nem is akarják ellátni. Működő IoT megoldásokra igény van, de nem feltétlenül éri meg a projekt akkor, ha ehhez olyan belső kompetencia felépítésére van szükség, ami folyamatosan biztosítja a fenti real-time adatfolyamot.

Kézenfekvő megoldás lehet, ha komplett end to end megoldást biztosító szolgáltatást vesz igénybe a vállalat.  A távközlési vállalatok próbálnak is erre hangsúlyt fektetni, azonban közelebbről szemlélve csak nagyon sztenderdizált megoldást képesek nyújtani „nagyüzemben”. Léteznek ugyan IoT platformok, ahol a megmért szenzoradat automatikusan megjelenik, de mint fent említettük, ez önmagában még nem jelent megoldást az üzleti kérdésekre, ahhoz az adatot tovább kell fejteni ráadásul azonnal, ami az alábbi kompetenciákat feltételezi:

• szükséges iparági tudás már a scoping-hoz és a megfelelő döntéstámogató use-case meghatározásához
• technológiai tudás az adatok integrálásához a vállalat meglévő rendszereihez
• és real-time analitikai tudást a nagy mennyiségű adattömeg automatikus feldolgozásához és a hasznos döntéstámogató információk kiszűréséhez.

A fenti szempontoknak megfelelő piaci szereplők – informatikai cégek, elemző vagy tanácsadó cégek pedig értelemszerűen nem rendelkeznek olyan szenzor kiválasztási, implementációs vagy éppen hálózatfejlesztési kompetenciával, ami nélkül nem létezik IoT projekt.

Mindez arra sarkallja a piaci szereplőket, hogy kooperáljanak. Telekommunikációs szolgáltatók, informatikai és tanácsadó cégek olyan hatékony együttműködésére van szükség, amely teljes end-to-end, mégis személyre szabott szolgáltatást képes nyújtani rövid idő alatt a vállalatok számára. Ezzel biztosíthatóvá válik az, hogy egy IoT projekt akár már a kezdetektől olyan kezekben legyen – mint egy jó televíziós rendezőnél – amivel a fent említett négy fő buktató elkerülhető és a legjobb üzleti felhasználás biztosíthatóvá válik.

* Erre példa egy vizuális technológián alapuló arcfelismerő megoldás, amit kizárólag a férfiak és nők számának meghatározására használunk – így már csak ezt az információt továbbítjuk a konkrét kép helyett, a kép elemzése a helyszínen történik.

A cikk a „Meeting of regional Broadcasting organizations and Transmitting equipment manufacturers (MBT)” konferencián elhangzott előadás alapján készült.

A szerző az IFUA Horváth & Partners Kft. vezető tanácsadója.