"Un appareil IoT est un appareil connecté à Internet, sans navigateur, qui n‘est pas un élément de l‘infrastructure du réseau."
- L‘"internet des objets" est une escroquerie
La difficulté d‘intégrer les applications IdO dans l‘entreprise a fait couler beaucoup d‘encre (et de pixels). Cette inquiétude est quelque peu déplacée. C‘est une tâche difficile, mais la difficulté réside dans l‘intégration des applications, et non dans les "applications IoT".
Comme l‘indique la première citation, les données de l‘IdO ressemblent beaucoup à toutes les données qui circulent sur votre réseau. En fait, malgré toutes les discussions sur les plateformes et les protocoles IoT, vous constaterez que la plupart des appareils IoT utilisent une API REST. Si vous avez beaucoup d‘appareils IoT, vous avez un grand nombre d‘"utilisateurs" à suivre. Et peut-être que ces "utilisateurs" envoient une bonne quantité de données, avec des exigences de qualité de service spécifiques en matière de latence. Mais de ce point de vue, en quoi les exigences de l‘IdO sont-elles différentes de celles de votre entrepôt de données ou de votre lac de données? De grandes quantités de données doivent être traitées et les utilisateurs s‘attendent à ce que les requêtes soient renvoyées dans un délai raisonnable. Cela ressemble également aux exigences imposées à de nombreux services web qui doivent prendre en charge les sites web modernes.
Bien que l‘IdO pose certains défis spécifiques - par exemple, fournir des points d‘extrémité de tampon de données qui peuvent envoyer des mises à jour aux appareils - une fois que les données sont sur le fil, ce ne sont que des données, sujettes aux mêmes problèmes que toutes les données : trouver un disque dur permanent, se rendre accessible, faire connaître son schéma et s‘entendre avec d‘autres données. En fait, dans le monde moderne, les données découvrent que pour gagner leur vie, elles doivent souvent être utiles aux algorithmes d‘apprentissage automatique et de détection des anomalies, ou être mises en corrélation avec d‘autres sources de données ayant des schémas différents.
Intégration d'applications IoT avec SnapLogic
SnapLogic a pour mission d'acheminer vos données – toutes vos données – là où elles doivent aller, sous la forme requise. Comme nous l'avons récemment formulé : « relier les données, les applications et les API – quelle que soit leur source, où qu'elles se trouvent ». Ce sont là les problèmes que la plateforme d’intégration élastique SnapLogic a réussi à résoudre pour nos clients en entreprise. Grâce à notre prise en charge des points de terminaison REST, du protocole MQTT et de toutes les technologies d’intégration de mégadonnées de pointe, nous pouvons acheminer vos données IoT vers un environnement cloud fédéré cloud sur site à la pointe de la technologie, tout comme nous pouvons intégrer vos données provenant d’applications d’entreprise telles que Workday, Salesforce, ServiceNow et SAP. De plus, grâce à notre prise en charge de Spark, Azure et d’autres technologies d’apprentissage automatique, nous pouvons vous aider à exploiter rapidement vos données IoT pour en tirer des informations commerciales exploitables.
Obtenir des informations commerciales exploitables
Les prochains articles de cette série examineront comment utiliser SnapLogic pour transformer les flux de données provenant d'applications IoT en informations commerciales concrètes. Nous vous montrerons comment ingérer des données, les stocker et les traiter à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, puis utiliser ces résultats pour orienter notre activité en temps réel. Outre cette série d'articles, nous vous invitons à découvrir notre prochaine série consacrée à l'apprentissage automatique, ainsi que notre chaîne YouTube. Bien entendu, n'hésitez pas à nous contacter pour demander une démonstration.
