IoT e Big Data: valorizzare i dati degli oggetti connessi

Aggiornato il / Creato il / Di Giulio Salvadori

Quando si parla di Big Data si fa riferimento non solo a grandi moli di dati, ma anche a fonti di dati sempre più eterogenee. Le tipologie di Big Data sono in aumento e tra queste, i dati del mondo Internet of Things (ovvero i dati provenienti dai dispositivi connessi) rappresentano una delle opportunità di maggior rilievo per diversi settori. Dal Retail al manufacturing, passando per la Logistica e il Turismo, attraverso la moltiplicazione dei dispositivi connessi – sempre più sofisticati anche grazie al contributo dell’Intelligenza Artificiale – le aziende possono raccogliere tantissime informazioni sul funzionamento dei device e sulle persone che li utilizzano.

Ma, una volta raccolti, come è possibile valorizzare tutti questi dati provenienti dagli oggetti connessi? Lo scopriremo all’interno di questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano.

Come sfruttare i Big Data IoT? Ecco 5 strategie

La definizione di opportune strategie per valorizzare i dati raccolti dai dispositivi IoT, sia in ambito consumer sia business, rappresenta un tema sempre più rilevante per le aziende. I Big Data sono ormai diventati una vera e propria “merce” di valore e non sfruttarli vorrebbe dire sprecare un’occasione di guadagno economico e di sviluppo tecnologico. Nel tentativo di illustrare come le aziende stanno già effettivamente valorizzando i Big Data IoT, l’Osservatorio Internet of Things ha identificato 5 modalità:

  1. Ottimizzazione dei processi;
  2. Nuova generazione di prodotti/servizi;
  3. Personalizzazione di prodotti/servizi;
  4. Monetizzazione diretta dei dati;
  5. Advertising & Commerce.

Ottimizzazione dei processi

Il modo più rapido per sfruttare i dati raccolti è il miglioramento dei processi all’interno dell’azienda, con benefici in termini di efficienza (riduzione di tempi/costi) ed efficacia (servizio al cliente). Ad esempio, grazie ai dati sul funzionamento di un impianto è possibile applicare la manutenzione predittiva e limitare l’interruzione della produzione.

Nuova generazione di prodotti/servizi

I dati sull’utilizzo degli oggetti connessi possono contribuire anche allo sviluppo di versioni successive, in modo da ridurne i difetti e migliorarne le funzionalità. Ad esempio, un’azienda produttrice di cappe da cucina può individuare le funzionalità più apprezzate dagli utenti e quelle meno utilizzate, in modo da sviluppare servizi aggiuntivi.

Personalizzazione di prodotti/servizi

Sulla base dei dati raccolti, un’azienda può personalizzare la propria offerta, in modo da soddisfare al meglio le esigenze dei clienti. Questo tipo di valorizzazione dei dati coinvolge ad esempio le utility, che possono sfruttare i dati di Smart Metering delle abitazioni per fornire agli utenti consigli su come ridurre gli sprechi.

Monetizzazione diretta dei dati

I dati possono anche essere ceduti a terze parti, portando così all’azienda una nuova fonte di guadagno. Per esempio, i dati sulle condizioni del traffico raccolti dalle Smart Car possono essere venduti a fornitori di servizi web per la viabilità o di sistemi di navigazione.

Advertising & Commerce

Già in altri contesti diversi dall’IoT la profilazione degli utenti permette di mostrare annunci pubblicitari mirati – è il caso dei banner che compaiono in base ai siti web visitati dagli utenti. Grazie all’IoT, è possibile estendere questo concetto dal mondo virtuale a quello fisico. Ad esempio, i dati sui prodotti all’interno di un frigorifero smart possono essere condivisi con i player di eCommerce, i quali potrebbero promuovere prodotti in base alle abitudini di consumo degli utenti e offrire la possibilità di effettuare ordini online.

Big Data e IoT: il ruolo dell’Intelligenza Artificiale

Dai Big Data all'Intelligenza Artificiale il passaggio è dei più naturali. Se è vero che il tema della valorizzazione dati raccolti dai dispositivi connessi va di pari passo con la capacità di estrarre informazioni utili da essi, l’Intelligenza Artificiale può giocare, a tal proposito, un ruolo importantissimo. Sul mercato cresce sempre di più il numero di soluzioni che integrano piattaforme avanzate di analisi dati con algoritmi di Intelligenza Artificiale.

In particolare, sono tre i ruoli principali che l’Intelligenza Artificiale potrebbe giocare nel mercato IoT:

  • agire dentro gli oggetti connessi: dotando gli oggetti connessi di una maggiore potenza computazionale, l’IA permette di migliorarne le funzionalità e di elaborare dati direttamente in locale;
  • semplificare l’interazione tra utenti e oggetti attraverso l’uso della voce: la capacità di comprendere il linguaggio naturale è notevolmente migliorata negli ultimi anni, permettendo l’introduzione degli assistenti vocali in diversi ambiti, dalla Smart Home alla Smart Car;
  • supporto gestionale: puntando lo sguardo verso il futuro, l’IA potrebbe diventare una sorta di “manager” in diversi contesti, per esempio aiutando a gestire il traffico in una Smart City, attribuendo correttamente le priorità ai diversi veicoli.

Chiaramente questi tre contributi non si escludono a vicenda, anzi, devono essere sviluppati in maniera congiunta per liberare appieno il potenziale dell’IA nel mercato IoT. Se opportunamente colto, può generare importanti benefici sia per le aziende che per i consumatori. Nel caso dell’AI generativa, ad esempio, le opportunità di impiego della tecnologia nei dispositivi connessi sono innumerevoli. Si va dallo smart home speaker, più intuitivo e personalizzato, a una migliore manutenzione predittiva e prescrittiva in ambito manifatturiero, fino all’offerta di servizi aggiuntivi a pagamento per i propri clienti (generando nuovi profitti).

La raccolta dei dati e la loro rielaborazione è un ambito variegato quanto complesso. All’interno di queste infinite possibilità fornite dalle tecnologie (che possono anche originare nuovi modelli di business, oltre che prodotti e servizi), la corretta gestione dei dati raccolti è fondamentale in termini di cyber security e privacy.

  • Autore

Direttore dell'Osservatorio Internet of Things e dell'Osservatorio Connected Car & Mobility del Politecnico di Milano