Internet of Things Käänteentekeviä innovaatioita ja uusia liiketoimintamahdollisuuksia Pekka Pykäläinen, Product & Solutions Manager Microsoft Oy
Mikä differentioi edelläkävijät? Data.
Hyötyjen potentiaali on yllättävän suuri Miten? $1.6T Analytiikan mahdollistama potentiaali tiedon laaja-alaista ja aktiivista hyödyntämistä harjoittaville yrityksille neljän vuoden aikana. Liittämällä uudet tietotyypit ja analyyttiset kyvykkyydet laajalti koko organisaatioon käyttöön. Data Source: Microsoft & IDC, April 2014
Data ROI: Datan tuottoaste Keskeiset hyödyt Organisaatiot voivat realisoida datan tuottoa Tuottavuus Strategiasuunnittelu, Henkilöstövoimavarojen hallinta, IT optimointi $674 billion Return on Data Prosessit, ltoimitusketjun optimointi, logistiikan suunnittelu $486 billion Return on Data Datan tuottoaste = [data + analytiikka + ihmiset ] @ kiertonopeus Innovointi Palvelut, tutkimus ja tuotekehitys, innovoinnit, $235 billion Return on Data Asiakaskohtaamiset Uusasiakashankinta, elinkaaren hallinta, asiakaspalvelu, hinnoittelu $158 billion Return on Data $1.600 biljoonaa tuottoa datalle Source: IDC Study: Realizing the Data Dividend, 2014. 4
Mikä IoT ja mihin sitä tarvitaan?
Tietokoneistumisen kolmas aalto?
Hieman teorioista Mooren lain jatkuminen Transistors 10,000,000,000 Metcalfin laki Mitä kaikkea 25 miljardia yhdistettyä laitetta voivat tehdä? 1,000,000,000 100,000,000 10,000,000 1,000,000 100,000 10,000 1970 1980 1990 2000 2010 1,000
Asioiden Internet (Teollinen Internet, Internet of Things, IoT, Internet of Everything) Mitä uutta tässä olikaan?
Mihin IoT:ta tarvitaan? Laitteet, asiat Laitteet, asiat Laitteet, asiat
Microsoft IoT vision WhitePaper
Asiat Verkot Data Analyysi Tarjoilu Organisaatiolla on laitteita ja asioita jotka ovat verkottuneet jotka tuottavat dataa jota tulee ymmärtää, analysoida ja mallintaa jotta liiketoiminta voi tehdä parempia päätöksiä... Event Hubs Table Storage Machine Learning Devices Basic Sensors Intelligent Devices Heterogeneous client agents Blob Storage SQL Databases Analysis Services In-Memory Analytics Services Plant Floor Things Back Office Things Supply Chain Things External Data Source Command and Control DocumentDB External Storage HDInsight (Hadoop) Analysis Services Multidimensional Analysis Services Datamining Reporting & Visualization Tools Power BI, Productivity and Collaboration, SharePoint Self-service BI and Analytics, SharePoint Reports, Dashboards and Scorecards
Teollisuus / Case ThyssenKrupp: Ennakoiva huolto 1,1 miljoonan hissin palveluliiketoiminnan kilpailuetuna Asiat Verkot Data Analyysi Tarjoilu Päätökset Sensorit Thyssenin (ja 3. osapuolten) hisseissä) Basic Sensors Plant Floor Things Intelligent Devices Back OfficeSupply Chain Things Things Tiedon kerääminen Event Hubs Intelligent Systems Service Heterogeneous client agents External Data Source Command and Control Tietomassan käsittely ja Table Storage tallentaminen Blob Storage pilven SQL Databases BigData- DocumentDB palveluun External Storage Pilven analytiikkapalveluiden kuten Machine Learning koneoppimisen Analysis Services hyödyntäminen In-Memory Analytics Analysis Services Multidimensional Analysis Services Datamining Vastausten tarjoileminen käyttäjille mobiilisovellukseen, Excelin näkymiin Innovaatiot Uusi liiketoiminta https://customers.microsoft.com/pages/customerstory.aspx?recid=9571
Julkishallinto / Case Helsingin bussiliikenne: Aloita olemassa olevista laitteistasi Hyödynnä pilven palveluita ja skaalaa Yhdistä dataan, jota olet aiemminkin kerännyt Rakenna tietoon uusia näkymiä luodaksesi arvoa liiketoiminnalle Laajenna lisäämällä uusia laitteita, palveluita ja dataa Ajotapojen kehittyminen Tyytyväisemmät asiakkaat Vähemmän kolareita Alemmat polttoainekustannukset
IoT älykkäämpää ja tehokkaampaa toimintaa Prosessien tehokkuus Kustannus -säästö Uudet liiketoimintamallit
Ennakoiva analytiikka Tulevan ennakoiminen historiallisen käyttäytymisen perusteella Ennakoiva analytiikka havaitsee tapahtuman tulevan todennäköisyyden, jopa ilman, että tapahtumaa olisi vielä syntynytkään Tarjousanalysointi IT infrastruktuurinja web palveluiden optimointi Sosiaalisten verkostojen analysointi Sääennusteiden liitäntä liiketoimintaan Suosittelukoneistot Legal discovery and document archiving Sijaintitietojen seuranta ja palveluiden kohdistaminen Laitteiden monitorointi Mainonnan kohdentaminen Hinnoitteluanalyysit Petosten havainnointi Personoitu vakuutus
API ML Studio M
Perinteinen tietovarasto muutoksen kourissa
Data Warehouse ylhäältä-alas -lähetysmistapa Organisaation strategia Vaatimukset mittaroinnille ja raportoinnille Busineksen vaatimukset Reporting & Analytics Design DW:n implementointi Reporting & Analytics Development Dimension Modelling Physical Design Tekniset vaatimukset ETL Design ETL Development Data sources Setup Infrastructure Install and Tune
data lake alhaalta-ylös lähestymistapa Kaikki data arvokasta Vaatimukset myöhemmin Tallenna kaikki data Luontevassa formaatissa, ei schema mallinnusta Analysointi Hyödynnä analytiikkaa ja kyselyitä (Hadoop, Hybrid) Devices Batch queries Interactive queries Real-time analytics Machine Learning Data warehouse
Data Lake + Data Warehouse molemmat parempi Mitä tapahtui? Mitä tapahtuu parhaillaan? Miksi näin tapahtui? Mitkä ovat tapahtumien väliset relaatiot? Data sources Mitä tulee tapahtumaan? Entä-jos? Mitä riskejä assosioituu? Mitä pitäisi tapahtua? Mikä olisi seuraavaksi paras tapahtuma? Miten optimoidaan?
Analytiikka hybrid-pohjaisesti Data lake(s) Data lake(s)
Azure Data Factory
ML STUDIO API
Microsoft Azure IoT services Producers Data Transport Storage Analytics Presentation & action Event Hubs (Service Bus) SQL Database Machine Learning Azure Websites Heterogeneous client agents Table/Blob Storage HD Insight Mobile Services External Data Sources { } DocumentDB Stream Analytics Notification Hubs External Data Sources Cloud Services Power BI External Services
Microsoft & Internet of Things Laitteet Pilvipalvelut ja infrastruktuuri Analytiikka ja työvälineet Ymmärrys ja operationalisointi Devices A Agent 1010101001100011010101011101001101010101010011011101111011100101010000110101010111010011010 1010111010011101010101011010011010101010101001101100010101111010011101010101011011110100111 Power BI Azure Machine Learning Sensors User Alerts input Gateway 1010101001100011010101011101001101010101010011011101111011100101010000110101010111010011010 1010111010011101010101011010011010101010101001101100010101111010011101010101011011110100111 Customer portal StreamInsights Value HDInsight
Aloita hyödyntämällä käytössäsi jo olevia laitteita Hyödynnä pilvipalveluita nopeuttamaan liikkeellelähtöä Yhdistele olemassa olevia datalähteitä Työstä analyysejä ja löydöksiä businekselle Lisää uusia esineitä, palveluita ja uutta dataa
Hyviä linkkejä IoT:n osalta Tutustu Microsoft Cloud Platform sivustolle saadaksesi lisätietoa Azure IoT palveluista Hanki kompetenssit (Intelligent Systems competency) ja hyödy kumppaniohjelmasta Lisätietoa Microsoftin linjauksista IoT:n osalta (IoT blog, http://blogs.microsoft.com/iot/) Lisätietoa Azure IoT Palveluista ja toiminnallisuuksista Stream Analytics HD Insight ISS Event Hubs Data Factory SQL Database Document DB Machine Learning Uutisointia - www.internetofyourthings.com Lisätietoa ja tarinoita MS:n IoT -ratkaisuista: Internet of Your Things Microsoft Confidential