La récente crise pandémique a ébranlé de nombreuses industries dans le monde. Avec l'essor des modèles de travail flexibles et des solutions de surveillance à distance, la pandémie a accéléré la transformation numérique d'écosystèmes entiers.
De l'occupation des bâtiments à la surveillance de la qualité de l'air intérieur, la demande de solutions basées sur l'IoT a considérablement augmenté.
De plus, la banalisation du matériel et des capteurs IoT fait constamment baisser les coûts d'infrastructure des nouvelles installations IoT.
Ce sont des signes positifs vers une large application de l'IdO sur le marché. Cependant, un obstacle important à l'adoption de l'IdO existe toujours.
Lancer un projet IoT est complexe.
D'après notre expérience, la majorité des nouveaux projets IoT échouent, la plupart au stade de la preuve de concept. Cette situation est en partie due au décalage entre les attentes du projet et l'expertise technique nécessaire à son exécution.
La réussite de la mise en place d'une solution IoT nécessite l'interconnexion de plusieurs briques qui ne proposent pas toujours des interfaces standardisées. Un système typique contient des nœuds terminaux sous la forme de capteurs ou d'actionneurs qui communiquent via différentes technologies de connectivité, atteignant éventuellement une passerelle qui transmettrait ensuite les messages à un serveur réseau et enfin à un serveur d'application dans le cloud.
Mais ce n’est pas la fin.
Dans le serveur d'applications, la charge utile du capteur doit être décodée en données utilisables, qui peuvent ensuite être traitées dans l'application finale de l'utilisateur (une application Web, un tableau de bord visuel ou toute autre application cloud).
L'interconnexion de tous ces blocs de construction et le traitement des données IoT sont généralement effectués par des spécialistes techniques. Ces ingénieurs, développeurs et scientifiques des données IoT ont l'expertise informatique pour relier les points entre toutes ces différentes technologies et fournir les données formatées à l'application finale.
Le plus souvent, l'initiateur du projet aura une connaissance du domaine mais pas assez d'expertise dans les aspects techniques de l'IoT. Il devra alors externaliser la mise en œuvre du middleware IoT à un intégrateur de système ou à d'autres sociétés de conseil numériques coûteuses.
Cela signifie que les personnes ayant une connaissance du domaine et qui ont une idée claire des avantages commerciaux générés par la solution intelligente ont tendance à être quelque peu déconnectées de l'application.
processus de développement. Cela peut entraîner des coûts de coordination élevés, des retards et d'autres points de friction. Dans le pire des cas, cela peut tuer un projet IoT à ses débuts.
C'est pourquoi nous avons constaté une évolution vers des outils low-code et en libre-service dans l'écosystème IoT ces dernières années. Ces outils permettent aux équipes d'innovation et de R&D de participer directement au processus de développement de l'IoT.
Le mouvement low-code accélère considérablement le passage de l'idée à la preuve de concept (PoC) et a un impact non seulement sur la sphère IoT, mais sur l'ensemble de l'industrie informatique. Les recherches de Gartner montrent que "d'ici 2024, le développement d'applications low-code représentera plus de 65 % de l'activité de développement d'applications".
L'évolution de l'IoT nécessite des fonctionnalités low-code.
C'est pourquoi, à akenza, nous avons développé de nombreuses fonctionnalités low-code dans notre Plateforme IoT. L'analyse des données de la charge utile des appareils IoT, la définition sans code de la chaîne de traitement des données et le moteur de règles avancé sont quelques-unes des fonctionnalités qui facilitent le démarrage d'un projet IoT en un après-midi.
Les premiers utilisateurs de l'IoT ont besoin d'une solution pour créer rapidement et sans effort des cas d'utilisation de l'IoT. En fournissant une plate-forme IoT low-code en libre-service, nous permettons un processus de création de solution IoT agile.
Source : Platon Data Intelligence : PlatoData.io