WHITE PAPER MONETIZE DADOS COM ANALÍTICOS DE IOT

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1 WHITE PAPER MONETIZE DADOS COM ANALÍTICOS DE IOT

2 O QUE VOCÊ VAI APRENDER? n Análise de dados de IoT verticais e sinergias n Usando dados internamente e externamente n Automação com um elemento humano n As necessidades de vários mercados verticais n Casos de uso de monetização de dados

3 A Internet das coisas (IoT) está em contato com todas as partes de nossas vidas, todas as áreas da vida urbana e todas as verticais dos negócios. O número de dispositivos conectados ao nosso redor aumenta a cada dia e agora inclui máquinas de venda automática, carros com monitoramento constante de todos os parâmetros, dispositivos domésticos inteligentes (que, por exemplo, regulam o consumo de energia), e até latas de lixo que nos informam quando precisam ser esvaziadas. Empresas de várias áreas investem na tecnologia IoT para se tornarem mais competitivas, atrair novos clientes, melhorar a eficiência do negócio e reduzir os custos operacionais. ANÁLISE DE DADOS DE IOT - VERTICAIS E SINERGIAS Para os CSPs, um aspecto disso é o investimento em aplicativos para gerenciar dispositivos e serviços de IoT em verticais selecionados da indústria. A análise de dados está se tornando crucial entre aplicações verticais específicas. Uma representação gráfica de dados e processos é sempre a maneira mais fácil de esclarecer o ciclo de vida, uso e gerenciamento de um determinado serviço. Mesmo as aplicações de IOT mais básicas utilizam análise de dados. Empresas de navegação usam aplicações verticais para monitorar a localização de seus contêineres, empilhadeiras e transportadoras analisam o tempo de uso de máquinas, empresas de irrigação observam dados de sensores para ajustar a irrigação às necessidades das plantas. Existe também uma tendência no sentido de obter sinergia de dados provenientes de verticais múltiplas. Por exemplo, os dados de carros e casas inteligentes, às vezes, são analisados em conjunto para obter um valor adicional. Dessa forma, quando um usuário se aproxima de casa, seu carro envia informações para abrir persianas ou ligar o aquecimento automaticamente. Esta tendência implica a criação de novos padrões e organizações, com foco na coleta, análise e utilização de dados. USANDO DADOS INTERNAMENTE E EXTERNAMENTE Os dispositivos e aplicativos de IoT geram enormes quantidades de dados relacionados ao comportamento, local, parâmetros de sistema ou estado de software incorporado de um determinado ativo ou máquina. Esta informação ajuda empresas a criar serviços adicionais, atender aos requisitos do cliente, construir melhores produtos e aumentar a eficiência operacional. E todos os dados de IoT podem ser usados internamente ou externamente. Quando usados internamente, os dados de IoT podem ajudar a determinar como alterar ou modificar produtos existentes para se tornarem mais competitivos (para gerentes de produtos), como preparar ofertas personalizadas para clientes importantes (para a equipe de marketing) e como descobrir possíveis falhas antes de aparecerem e eliminar erros na linha de produção ou no processo da cadeia de suprimentos (para operações). Externamente, os dados de IoT ajudam as empresas a entender como os clientes podem aproveitar ao máximo sua oferta, escolhendo os elementos de serviço mais adequados às suas necessidades. Para clientes individuais, isso pode significar o fornecimento de alarmes, aquecimento e chamadas de segurança para casas inteligentes agrupados em um único serviço que não inclui elementos irrelevantes, como chamadas internacionais. Para clientes empresariais, uma empresa de táxi pode se beneficiar da implantação automatizada de frotas, uma empresa de logística pode otimizar rotas e tempos de condução, um serviço de remoção pode rastrear e proteger itens frágeis, e todas as organizações podem avaliar quais funcionários representam um risco de serviço. WHITE PAPER 3

4 AUTOMAÇÃO COM UM ELEMENTO HUMANO Os dados de IoT podem ser coletados de todas as camadas no ecossistema IoT, incluindo conectividade, dispositivos, aplicativos e sistemas externos. Os dados são coletados e processados em tempo real por meio de ferramentas de inteligência de negócios, complementadas com informações adicionais de fluxos de dados externos. As ferramentas de análise acionáveis em tempo real transformam a mineração de dados padrão em sistemas acionáveis, conforme introduzem ações operacionais em dispositivos (individualmente ou em grupos), desencadeados por parâmetros pré-definidos. Tais sistemas podem ser usados para, por exemplo, desativar automaticamente um dispositivo se determinados padrões de movimento forem descobertos, bloquear ativos financeiros se fraude for detectada ou limitar gastos se os custos aumentarem além de um determinado nível. No entanto, é importante lembrar que mesmo o software mais sofisticado nem sempre pode interpretar corretamente os dados brutos, de modo que o input humano ainda é necessário para se beneficiar plenamente do valor comercial que a análise de dados pode oferecer. Por exemplo, uma empresa de logística não obterá nenhum valor de um conjunto de dados de velocidade tirados de sua frota sem correlacionar essas informações com mapas rodoviários, posicionamento, rotas e ativos. A interpretação de dados ajuda uma organização a abordar o caso de negócios apropriado e encontrar os valores, números ou estatísticas importantes para o cliente. OS DADOS PODEM SER MONETIZADOS? Para criar um caso de negócios para o investimento em análise de dados, três questões principais devem ser abordadas. Em primeiro lugar, quais dados você precisa agora? Você pode precisar de dados de conectividade para monitorar serviços, seu movimento, uso, desempenho e influência nas mudanças de produtos. Em segundo lugar, quais são os usos internos e externos desses dados? Por exemplo, os dados de movimento do dispositivo podem ser vendidos para usuários de rastreamento de ativos. Afinal, como as análises agregarão valor aos seus dados? Você pode querer adicionar acionáveis para descobrir locais de origem, padrões de movimento altos ou baixos, ponto de localização atingido e análise de movimento padrão. Esses exemplos mostram que os dados podem ser monetizados, usados para criar serviços adicionais e vendidos aos clientes para que eles possam ganhar valor. Um provedor de serviços possui um grande número de fluxos de dados, muitas vezes identificados como desnecessários, sobre status, uso, informações técnicas, movimentos e configurações. O problema é como usar esses dados para que uma empresa em uma vertical específica possa aumentar as receitas, reduzir os custos e ser mais efetiva no dia a dia das operações. É por isso que a monetização dos dados de IoT está fortemente focada em casos de uso de clientes empresariais nestes mercados verticais. O uso de dados varia entre verticais, atendendo a diferentes necessidades, por exemplo, nos setores de varejo, automotivo ou energia. 4 WHITE PAPER

5 Predictive maintenance for logistics companies Predictive analytics for air conditioning manufacturers Harvesting optimizations for agriculture manufacturers Usage-based insurance premiums for insurance companies Real-time analytics for smartparking companies AS NECESSIDADES DE VÁRIOS MERCADOS VERTICAIS Os fabricantes de peças de sistemas de ar condicionado podem usar análises preditivas para suas linhas de produção para otimizar os custos e reagir quando surge uma irregularidade na cadeia de suprimentos. Assim, o processo de produção é mais curto e a empresa está preparada para qualquer aumento na demanda de produtos específicos. Uma empresa que vende máquinas agrícolas pode usar dados coletados de sensores instalados em seus tratores para diagnósticos remotos e monitoramento de frotas, a fim de otimizar a colheita. Uma empresa de estacionamento urbano inteligente pode usar análises em tempo real para ajudar os motoristas a encontrar vagas de estacionamento gratuitos, para visualizar e usar dados de tráfego com objetivo de fazer mudanças nos locais de estacionamento. Com isso, mais carros poderão usar as vagas de estacionamento, aumentando assim as receitas. Uma empresa de logística vê como os veículos são conduzidos e se eles excedem o limite de velocidade, principalmente para fins de manutenção preditiva, para prever quando o veículo deve ser substituído e manter os custos operacionais sob controle. Uma companhia de seguros pode usar dados de sensores de carro para adequar uma oferta de seguro ao comportamento de condução específico e tipos de clientes, propor um seguro baseado em uso e alterar ofertas o que os ajudaria a competir com outras empresas. WHITE PAPER 5

6 ANÁLISE COMO UM SERVIÇO Em todos os exemplos acima, a análise também pode ser vendida em um modelo de serviço chamado análise como um serviço. Mais e mais serviços vêm sendo vendidos neste formato, incluindo registro de saúde eletrônico e soluções de monitoramento inteligente. Um fornecedor de serviços é uma empresa privilegiada no que diz respeito à IoT, pois possui tecnologia, acesso a dados, hardware, software e experiência na entrega de soluções sofisticadas. Um CSP também tem potencial de crescimento e, em muitos casos, está idealmente posicionado para cooperar com empresas verticais que não possuem tais atributos. ANÁLISES PARA TÁXIS INTELIGENTES - CASO DE USO Por exemplo, uma operadora de telecomunicações com acesso à conectividade e dados de aplicativos pode fornecer análises como um serviço para uma empresa de táxi inteligente. Imagine uma empresa que gostaria de analisar: n Dados históricos e atuais sobre onde os táxis mais frequentemente começam as viagens e rotas comuns longas, curtas ou rápidas. Esta informação é transferida para os carros, de maneira que possam estar no lugar certo para minimizar os custos decorrentes da inatividade. n Dados sobre como um carro está funcionando, duração da viagem, velocidade e aceleração, permitindo que a empresa preveja quando um determinado carro terá que ir para manutenção, evitando problemas mecânicos e economizando custos adicionais. n Dados sobre o comportamento e as rotas do condutor e com base nisso cálculo do seguro apropriado para economizar dinheiro para a empresa de táxi e gerar negócios para uma empresa de seguros inteligente. n Dados de localização para que a empresa seja notificada se um táxi sair das fronteiras da cidade, sair do país ou viajar além da área normal. Nessas circunstâncias, procedimentos de monitoramento adicionais podem ser iniciados, ajudando a manter o motorista de táxi seguro. Trajectories analysis for route optimization Driver behavior analysis for insurance premiums calculation Anomaly detection for maintenance and other cost forecast Car tracking for increased employees safety 6 WHITE PAPER

7 CASOS DE USO DE MONETIZAÇÃO DE DADOS Os casos de uso de monetização geralmente podem ser divididos em grupos de problemas empresariais que se desejam resolver. O primeiro é onde a análise de dados será usada para melhorar a eficiência operacional, que pode incluir monitoramento de QoS, uso operacional e análise de desempenho. O monitoramento de dados de qualidade é especialmente importante nos cuidados de saúde, onde um mal funcionamento do dispositivo pode colocar a vida de um paciente em risco. A análise de desempenho é crucial na manufatura, onde pode ajudar a resolver problemas de eficiência. Um segundo grupo de casos de uso inclui operações focadas no cliente, como gerenciamento de produtos e criação de ofertas de marketing. Esse uso de dados pode ser visto em quase qualquer vertical onde uma determinada organização deseja usar o marketing para atender adequadamente aos clientes. O grupo final compreende os novos modelos de negócios, que não está em si mesmo definido estritamente, mas está conectado a múltiplas verticais, processos verticais específicos ou ainda áreas inexploradas ou desconhecidas nas quais a IoT pode desenvolver-se. Um exemplo de caso de uso neste grupo pode ser o controle de movimento do dispositivo, onde um provedor de serviços pode monetizar dados vendendo um serviço que agregue valor às empresas de logística. A sede de uma empresa de logística pode se beneficiar ao ser notificada quando um caminhão está retornando por exemplo, quando está a 100 km de distância, de modo que possa se preparar para uma descarga e carga mais rápidas. A mesma empresa também pode evitar fraudes, incluindo o potencial roubo do cartão SIM, monitorando as substituições do SIM ou a troca do dispositivo para evitar que um SIM do carro seja usado em outro dispositivo para fazer chamadas de longa distância. OS PASSOS PARA A RENTABILIZAÇÃO DE DADOS Então, como uma organização pode começar a monetizar dados de IoT? Em primeiro lugar, uma poderosa ferramenta de análise acionável em tempo real deve ser exposta não apenas aos usuários internos, mas também a parceiros, revendedores e clientes. O uso externo aumenta as oportunidades de receitas adicionais. Tal ferramenta também deve fornecer notificações em tempo real sobre anomalias, detecção de fraude e ações sobre o ciclo de vida do dispositivo e o gerenciamento de cotas. Ele deve coletar dados de todas as camadas e interfaces do ecossistema e poder armazenar essas informações em grandes volumes. Em segundo lugar, o provedor de serviços deve entender e definir como esse sistema analítico oferece valor comercial para um requisito particular de uma vertical, para uso ou para negócios. Por exemplo, uma empresa de saúde que fornece suprimentos médicos pode querer monitorar a temperatura constantemente, mas não estará tão preocupada com a velocidade ou o consumo de combustível. Uma empresa de escavação de poços, por outro lado, se beneficiará principalmente com os dados sobre o tempo de viagem, quanto tempo demora o trabalho de escavação e os dados de localização - enquanto informações sobre uso de dados e SMS não serão tão importantes. Um vertical deve beneficiar de uma solução simples e adequada. Em terceiro lugar, um provedor de serviços deve estar aberto a nível arquitetônico e funcional, para que as APIs possam acessar dados, fluxos de dados externos possam ser importados, comparados, recolhidos e agrupados para uso externo. ONDE ESTÁ O DINHEIRO? Finalmente, é principalmente na análise como modelo de serviço que o lucro real pode ser visto. Em todo mercado vertical, uma empresa precisa sobretudo que seu provedor de serviços seja um parceiro que lhe ajude a entender os dados que produz, a desenvolver melhores produtos, resolver problemas operacionais e de negócios e desenvolver-se e competir no multifacetado e tecnologicamente avançado mundo de IoT. WHITE PAPER 7

8 CONTATO Visite para informações de contato de nossos escritórios nos seguintes países: Polônia Albânia Alemanha Áustria Bélgica Brasil Canadá Chile China Colômbia EAU Espanha EUA Finlândia França Itália Japão Malásia Panamá Reino Unido Rússia Suíça Ucrânia SOBRE A COMARCH Desde 1993, a unidade de negócios especializada em soluções de telecomunicações da Comarch trabalha com algumas das maiores empresas de telecomunicações do mundo, transformando suas operações comerciais. Nossas soluções de BSS/OSS são reconhecidas pela indústria de telecomunicações e ajudam as empresas a otimizar seus processos de negócios e a simplificar seus sistemas para obter maior eficiência e ganhos comerciais, além de melhorar a experiência do cliente, ajudando na oferta de serviços inovadores ao mercado. Os clientes das soluções da Comarch incluem Telefónica, Deutsche Telekom, Vodafone, KPN e Orange. Copyright Comarch All Rights Reserved telco-enquiries@comarch.com telecoms.comarch.com