Le Big Data est maintenant passé au stade industriel pour beaucoup de moyennes et grandes entreprises. Les objectifs qui doivent être atteints pour ce type d’initiatives étant de dé-siloter les données de l’entreprise et d’en favoriser l’accès.
Ceci a donc donné lieu à toutes sortes de projets de plateformes Data Centric : Data Lab, Data Hub, Data Lake, … Certains de ces projets ont échoué, d’autres ont réussi. Nous avons regroupé dans cet article les astuces et principes qui nous semblent clés pour réussir votre projet de Data Hub.
Tout d’abord qu’est-ce qu’un Data Hub ?
Auparavant les traditionnels entrepôts de données ne traitaient que des données structurées ayant préalablement subi une transformation technique avec une logique métier particulière. Ceci rendait complexe toute intégration d’une nouvelle source de données ou projet d’évolution de cet entrepôt de données. Le Data Hub permet de répondre aux critères ci-dessous :
Découpez votre projet de Data Hub en 4 grandes étapes
Le Data Hub ne se résume pas à une plateforme technique pour sauvegarder un historique de vos données d’entreprise. Les architectes ont un vrai rôle à jouer dans le projet afin de définir le positionnement de cette plateforme dans le paysage SI de votre entreprise et par rapport au cycle de vie de vos données comme nous l’indiquions dans cet article : un data lake sans architecture est un vrai saut dans le vide.
Vous pourrez ensuite lancer votre projet de Data Hub au travers de ces 4 grandes étapes :
1 . Identifier vos principaux usages
Comment faire pour sélectionner les sources de données qui alimentent votre Data Hub ? Faut-il chercher à tout historiser et trouver les usages ensuite ? Faut-il d’abord définir un langage commun avec tous les métiers et définir les concepts associés avant de pouvoir les valoriser ? Pour ce faire, nous vous proposons une démarche pragmatique en partant des cas d’usages métier auxquels vous souhaitez répondre. Ceci vous permettra d’identifier rapidement les sources de données pertinentes pour votre Data Hub, qu’elles soient internes/externes à l’entreprise, déjà existantes et accessibles ou à acquérir/enrichir depuis différentes sources.
2 . Cadrer l’architecture,
Quand viendra le temps de définir l’architecture de votre futur Data Hub, il conviendra à minima d’adresser les principaux domaines fonctionnels suivants et d’identifier ensuite les technologies les plus appropriées en fonction des catégories de cas d’usages que vous avez choisies de traiter :
Avant de mettre en production la ou les briques de stockage, il faudra définir et convenir d’une politique et de règles d’urbanisation afin d’organiser les espaces :
Exemples de besoins qu’il faudra gérer:
3 . Démarrer l’industrialisation et la gouvernance de vos données
La gouvernance de vos données dans le Data Hub doit commencer dès le début de l’ingestion en créant une fiche d’identité de cette source de données que vous compléterez par des métadonnées. Ceci devrait permettre d’avoir une classification de cette donnée et lui associer les responsables.
Exemples de métadonnées pouvant y être associés :
techniques (description du format et des colonnes) via un dictionnaire de données,
métiers (à quel terme ou objet métier fait référence cette donnée) via un glossaire métier,
responsables métiers et IT.
tout autres métadonnées servant à qualifier vos données: confidentialité, type de donnée (référentiel, opérationnel, etc), application source, …
les politiques et règles associés à vos données lié à la qualité, à une réglementation où à la sécurité.
Ces informations devront ensuite être centralisées et partagées au sein d’un Data Catalog. Celui-ci deviendra ensuite la pierre angulaire qui permettra d’opérer et piloter votre gouvernance de données que ce soit en terme de qualité, de partage, de conformité ou de son cycle de vie via du Data Lineage.
Malheureusement plusieurs organisations font le choix d’adresser cette problématique plus tard pour différentes raisons. Le risque de ne pas adresser dès le départ cette gouvernance est de vous retrouver dans un marécage de données (Data Swamp) où il vous sera très difficile d’identifier les données qui ont de la valeur pour vos usages ou tout simplement de déployer les mesures de sécurité conformément à leur niveau de sensibilité. Prenez le temps d’urbaniser et structurer votre Data lake (lac de données).
4 . Qualifiez vos données et déployer vos usages
Un autre défi qu’il vous faudra relever est de bien qualifier la qualité d’une source de données par rapport à vos usages. Le monitoring de cette qualité pouvant se faire au travers plusieurs dimensions :
Les propriétés de vos données :
Est-ce que le schéma de vos données est stable ou sera amené à évoluer ?
Est-ce qu’il y a des patterns de format à harmoniser pour certains attributs comme les dates par exemple ?
Quel est le volume attendu ?
Quel est le niveau de performance attendu par les usages métiers ?
Les patterns d’ingestion et consommation
Comment sera alimenté le Data lake ? Par API, message, fichier plat ?
Quel format d’exposition sera le plus pertinent ?
Disponibilité, complétude et intégrité
A quelle fréquence seront rafraîchies les données ? Quelles sont les règles techniques et métiers à mettre en place afin de s’assurer de la bonne qualité de vos données pour vos usages?
En conclusion, vous trouverez ci-dessous le récapitulatif des grands principes à respecter pour réussir votre projet de Data Hub :
LA question qui se pose tout le temps dans les cartographies est : faut-il commencer par décrire la cible ou par décrire l’existant ?
2 écoles s’affrontent irrémédiablement (mais finissent toujours pas se réconcilier).
Commençons par la cible justement
Cela peut paraître difficile pour certains de ne pas parler de l’existant et de directement se projeter vers la cible. Ceux qui préfèrent commencer par la cible avancent comme argument qu’il faut pouvoir s’affranchir des contraintes du présent pour inventer une nouvelle cible qui dépasse les clivages et solutions actuelles. Faire du passé table rase !
Cette solution a souvent pour but de mobiliser les gens rapidement en allant vers une cible (les étapes de description de l’existant étant souvent vues comme coûteuses et peu porteuses de valeur).
Dernièrement c’est ce que nous a demandé un client, de commencer de suite par des ateliers sur la cible. Ce qui a effectivement permis de mobiliser les énergies vers un but commun. Une cible qu’ils ont choisi tous ensemble et où tous peuvent se projeter. L’exercice est porteur de sens.
Mais une fois la cible décrite, il faudra pour construire une trajectoire, la passerelle entre aujourd’hui et le futur, décrire l’existant. Même succinctement mais il faut bien se donner les étapes du passage d’un état à l’autre.
Je vous rassure aussi, lors des ateliers de description de la cible, nous parlerons forcément à un moment ou à un autre de l’existant pour le critiquer, le comparer : faut-il vraiment changer cette solution ? pourquoi changer ? avons-nous les moyens de changer ? etc.
Si on commençait par décrire l’existant ?
Nos clients nous disent régulièrement avoir déjà fait des cartographies. Ce fut long, ce fut coûteux et au final peu productif ! Beaucoup d’efforts pour un résultat et une valeur ajoutée non démontrée.
Pour bien faire cette étape, faisons juste ce qu’il faut.
Un des buts de la cartographie de l’existant est d’estimer là où nous allons positionner les futurs investissements. Si un domaine ou des applications sont stables et ne posent pas de problème particulier, la cartographie passe son chemin !
Comme dit au début, sélectionnons rapidement les domaines sur lesquels nous avons besoin d’une visibilité. Toutes les raisons sont bonnes ! Un de nos clients nous disait : nous venons de reprendre cette filiale, je ne connais pas du tout son SI, rien n’a été fait durant la phase d’acquisition !
Connaitre les flux ? C’est une demande récurrente de nos clients qui nous disent avoir perdu la connaissance des flux.
Un client bancaire nous demandait de regarder en premier les flux envoyés à l’extérieur. Un autre client bancaire lui aussi, nous demandait de regarder en premier les flux potentiellement porteurs d’informations sensibles : au final nous ne l’avons pas fait car une certification était passée par là ! Donc le sujet était maîtrisé et la capitalisation attendra.
L’existant permet aussi de faire émerger les problèmes et de définir des cibles qui vont solutionner ces problèmes. Et la mesure de la cible se fera sur le niveau de réponse apportée aux problèmes existants.
Oui il fut un temps (pas si lointain) ou des armées de consultants étaient utilisés pour décrire un existant. De nos jours cette approche n’est pas souhaitable. Se focaliser sur la valeur ajoutée, périmètre par périmètre. Avec le juste niveau de connaissance. Pour identifier les points d’amélioration ou de contrôle. Voilà les directives qui nous guident dans ces étapes.
Ces dernières années, les prévisions de croissance pour l’IoT restent très fortes. Parfois annoncée comme “l’année de l’IoT”, 2020 promet de bouleverser une nouvelle fois les prémisses de règles qui tentaient d’être établies.
Mais à quoi s’attendre réellement sur l’année en cours ?
Comment s’y retrouver et faire le tri entre émergences du garage et innovations prometteuses ?
Décryptage !
Les enjeux d’hier, le sont encore parfois aujourd’hui
L’IIoT, Industrialisation de l’IoT
Il est plutôt simple de disposer d’un environnement IoT “bac à sable” et d’y faire proliférer des initiatives, POCs en tous genres et de toutes tailles. Mais une fois que nous souhaitons passer en mode industriel et se confronter notamment aux barrières du SI et de la sécurité, la réalité est plus complexe d’un point de vue technique et nécessite des adaptations parfois profondes dans les choix technologiques envisagés.
Nombres de projets restent encore bloqués lors de cette étape et vont parfois jusqu’à être abandonnés, le coût devenant prohibitif vis à vis des gains espérés.
Changer de paradigme depuis les approches mono blocs sur l’ensemble de la chaîne vers des architectures plus agiles mêlant plateformes horizontales “core” et verticales métier
Pour appuyer l’IIoT, un changement de vision est nécessaire. Il faut voir la chaîne de valeur IoT dans son ensemble et prendre en considération chaque brique de façon indépendante. Ainsi, nous pouvons découper leurs fonctions cœur et mieux appréhender les complexités.
Bien que largement démocratisée depuis bientôt 2 ans, cette transformation n’a pas pu être faite par tout le monde, faute parfois de moyens mais surtout par un manque de vision métier claire sur la feuille de route et/ou d’une gouvernance adaptée.
Autre sujet d’importance, celui de la gouvernance. L’IoT a de particulier que cette technologie est intimement liée aux deux mondes : l’IT et l’OT. Les cas d’usages IoT débordent sur ces deux domaines de responsabilités. Il est nécessaire de faire fusionner ces deux mondes pour garantir le succès et l’apport maximal de valeur pour les projets.
Les enjeux de demain
Cloud VS Edge computing
La “course au Cloud” a naturellement été une stratégie suivie dans le monde de l’IoT et les premiers usages très orientés PoV s’y prêtaient. Cependant, un virage est en marge du fait de la montée en maturité des technologies IoT. Les cas d’usages sont de plus en plus précis et la volonté de performance quasi en temps réel des usages les plus complets, tend à changer ici encore de paradigme.
C’est là que le Edge Computing prend tout son sens, recentrer l’intelligence au plus près du terrain pour traiter les données (agrégation, nettoyage…) et prendre les décisions au plus vite. Puis dans un second temps, n’envoyer vers le Cloud que les données vraiment utiles pour une historisation, une corrélation et pour des usages aux temps de traitements moins exigeants.
Le marché s’est penché depuis quelques temps sur ces problématiques et les solutions spécialisées commencent à faire leur place.
Les jumeaux numériques ou Digital twins
Digita… quoi ? Le concept est “simple”, il s’agit d’avoir une copie numérique d’un objet IoT, d’un système entier (avion, bateau, bâtiment…), d’un processus, etc. Dans le monde de l’IoT, l’approche est plutôt dite “bottom up”, c’est à dire que nous partons d’un objet physique et de ses capteurs pour en récupérer des données avec lesquelles nous pourrons construire des modèles notamment prédictifs en s’associant avec du machine learning par exemple.
Les applications sont sans limites. Dans le monde industriel, la révolution est déjà en marche et modifie en profondeur les phases de développement des produits. Les gains immédiats sont bluffants, en particulier de fiabilité et sur le niveau de sécurité des produits, la réduction des coûts par la détection anticipée des pannes.
D’autres domaines sont particulièrement intéressés par cette technologie comme la Santé ou le secteur du Transport.
IAoT (IA + IoT), le duo de choc
La complémentarité IoT et IA n’est pas une nouveauté, mais les applications sur le terrain restent disparates. A l’heure de l’IIoT, le rapprochement de ces technologies va exploser et la démocratisation du Edge computing lié aux usages temps réels va en être un accélérateur. Des objets de plus en plus intelligents se pilotant seuls et s’adaptant en permanence aux aléas du terrain, ce rêve n’est plus si lointain.
Vers l’infini et au delà ?
IoT & blockchain, really ?
Technologies a priori orthogonales par nature, l’IoT requérant peu de puissance, une faible consommation d’énergie et une connectivité limitée contre les consommations importantes en ressources (CPU, disque, etc.), en énergie et en connectivité de la blockchain. Pourtant, certains cas d’usages les rapprochent et sont même pertinents à adresser de paire.
Parmi ceux-ci, nous retrouvons la sécurisation de la chaîne IoT, éternel point noir de la technologie et point fort de la blockchain mais aussi la notion de paiement entre les objets.
Le développement prévu du Edge computing côté IoT et l’évolution de la blockchain vers des framework “low resources” nous promettent de très belles perspectives dans un avenir pas si lointain que cela.
5G is coming! and so what?
Comment ne pas parler du déploiement de la 5G pour l’IoT. La révolution annoncée concernant les industries se profile. Mais qu’en est-il des autres usages ? Par exemple, concernant le véhicule autonome, est-il vraiment indispensable de disposer de la 5G pour en exploiter tout le potentiel ? Pas certain, la Chine a fait ce choix, ce n’est pas le cas côté Français par exemple. Les forces de la 5G sont indéniables sur le papier mais il faudra prendre un peu de recul sur les cas d’usages pour lesquels cela sera un réel critère différenciant.
Les grands acteurs du marché s’allient pour tenter de définir et d’imposer des standards
Nous vous en parlions lors de nos précédents articles, des alliances de grands groupes commencent à se former pour tenter de définir des standards sur les différentes briques IoT. Cela est valable pour la partie connectivité avec de nouveaux regroupements comme le “Apple Amazon Google Zigbee” Wifi, mais aussi côté plateforme métier comme l’explosion de la Smart Building alliance. D’autres regroupement d’industriels poussent vers l’uniformisation d’autres protocoles de communication axés “Machine to Machine” c’est le cas pour OPCUA…
En transverse de cette timeline 2020, reste le sujet lié à la sécurité de la chaîne IoT. Cette problématique est considérée, à raison, comme le point noir de cette technologie et restera un point central des projets vers l’industrialisation. Nous traiterons de celui-ci dans chacune des thématiques abordées cette année.
En bref
Nous avons regroupé ici quelques thématiques qui feront l’actualité IoT sur 2020. Ces thèmes définissent également la trame principale de nos futures publications. Nous sommes restés dans un niveau très macro sur chaque thématique mais nous rentrerons dans les détails au fil des articles de l’année rassurez-vous. D’ailleurs le premier sur la complémentarité IoT et Blockchain, arrive très bientôt.
La blockchain et l’IoT sont deux technologies à la pointe de l’innovation, sont-elles pour autant interopérables ? Quels bénéfices peut apporter l’utilisation de la blockchain sur des uses cases IoT ?
Dans cet article, nous vous proposons tout d’abord d’analyser les caractéristiques propres de ces technologies et d’éclairer certains mythes et incompréhensions sur la faisabilité d’un tel mariage, qui n’est pas forcément immédiat pour tout le monde.
Puis, nous vous présenterons les points de convergence et les avantages attendus d’une utilisation conjointe IoT & Blockchain.
Zoom sur la blockchain
La blockchain peut être assimilée à une base de données, ou plus précisément à un grand registre distribué sur le réseau. Son intégrité est garantie par des mécanismes de consensus et de cryptographie, sans avoir besoin d’un organisme central ou d’intermédiaires. Comme pour un grand livre, rien n’est effaçable ou modifiable rétroactivement sur la Blockchain. Pour changer l’information nous avons uniquement la possibilité d’en ajouter une autre.
Zoom sur l’IoT
Bien plus concret et lié à la vie de tous les jours, la déferlante d’objets connectés, constituant en partie l’IoT, est en forte croissance.
Les montres connectées, les tags RFID, les capteurs de tous types, etc. sont de plus en plus présents dans notre quotidien. Ils demandent une attention particulière et nécessitent des architectures performantes, respectueuses de la vie privée et sécurisées. La sécurité étant justement, un point de vigilance majeur de cette technologie.
Blockchain & IoT : deux sujets à priori orthogonaux ?
De prime abord, nous pourrions penser que l’association de ces deux technologies est peu réaliste de part leurs différences fondamentales :
Le développement de l’Edge Computing sur les uses cases IoT tend à relocaliser les traitements au plus près du terrain et donc des objets.
Cette opportunité serait-elle la clef pour marier les deux technologies ?
Analyse des positionnements de la blockchain et l’IoT
Un des objectifs des objets connectés est de collecter des données variées du terrain afin d’en créer une vision consolidée et cohérente. Le besoin de traiter les données de façon décentralisée est motivé par un niveau de performance accru dans la prise de décision en temps réel (pré-traitement des données en local…), la garantie de traçabilité des sources de données.
Une distinction claire des rôles émerge :
L’IoT se positionne sur la couche matériel (pour capter l’information) et la couche applicative (pour traiter l’information),
La Blockchain se positionne plus au niveau du protocole de transmission et de la sécurisation de l’information.
Les rôles deviennent ainsi plus clairs :
Les objets connectés, positionnés au niveau application, deviennent ici les responsables de la création des transactions sur la Blockchain. Par des mécanismes de cryptographie, chaque objet détient une clé privée, avec laquelle il signe les transactions.
La Blockchain détient l’objectif de valider la transaction, de l’inscrire dans la chaîne liée à l’objet et de garantir la propriété de l’information, liée à la propriété de l’objet connecté
En plus de garantir la véracité de l‘information, cette architecture vise à appuyer un principe fondamental de la Blockchain : le respect de la vie privée. Celui-ci est garanti par le lien entre la personne et son objet connecté.
En effet, grâce à la cryptographie, seule la personne physique décide quelles informations rendre publiques et éventuellement les conditions d’exposition (monétisation…).
L’intégration de la Blockchain et de l’IoT prend ainsi tout son sens, en proposant des rôles complémentaires.
L’objectif étant de pallier au “manque de sécurité” souvent reproché à l’IoT en créant un réseau sécurisé garantissant la vie privée des personnes.
Et si toutes les données collectées par nos systèmes IoT (Nest, Alexa, etc.) n’étaient utilisables que par nous, selon nos restrictions et en assurant le respect de notre vie privée ?
Les cas d’usage émergent et le potentiel est immense
L’accostage de la Blockchain et de l’IoT n’est pas réellement un nouveau sujet. Les principes que nous avons cités auparavant ont déjà été analysés et des premières mises en application existent déjà sur les différentes typologies de transaction :
Human to machine,
Machine to machine,
Machine to human.
Les cas d’usage sont presque illimités, la Blockchain se positionnant au niveau du protocole, la mise en application dépend essentiellement de la créativité des personnes.
Cas d’usage possible #1 : la traçabilité de la filière alimentaire (du producteur au commerçant)
La problématique du tracking de la filière alimentaire est principalement liée au problème de contrefaçons qui surviennent à cause de la complexité des supply chains. La solution repose sur l’utilisation de tags liés à une Blockchain. Le scan d’un tag déclenche la création d’un block.
La Blockchain n’étant pas corruptible (dans les faits c’est plus subtile, nous ne souhaitons pas ouvrir ce débat ici 🙂 ), elle permettrait de reconstruire toute l’histoire d’un produit en garantissant la véracité du tracking.
Cas d’usage possible #2 : la voiture autonome sur autoroute
L’autonomie des véhicules est un sujet en vogue, certaines voitures peuvent déjà rouler sur autoroute sans intervention du conducteur (cf. classification des véhicules autonomes).
Et si notre véhicule autonome pouvait payer le péage automatiquement ? sans avoir à utiliser le réseau télépéage ni passer par un autre intermédiaire, voir même se recharger en réalisant une transaction avec une autre voiture électrique pour s’échanger de l’énergie sans intervention humaine et en toute sécurité ?
Technologiquement, ces deux cas d’usage sont déjà possibles et réalisables, par les mécanismes de sécurité et de validation des transactions de la Blockchain.
Le marché commence à investir dans la blockchain et l’IoT
Depuis plusieurs années maintenant, des Startups investissent ce segment pour inventer de nouvelles architectures et de nouveaux usages.
Voici quelques exemples :
IOTA
IOTA est une crypto monnaie destinée à couvrir les cas d’usages de micropaiement entre Objets Connectés. Elle repose sur une “Blockchain” remaniée, nommée Tangle, corrigeant certains facteurs limitant (forte consommation d’énergie, beaucoup de ressources nécessaires, …) afin d’être utilisée par une flotte d’objets connectés.
SLOCK.IT
Slock.it est un SDK (Software Development Kit) offrant une palette d’outils permettant de connecter des objets à la Blockchain Ethereum.
Les premiers usages IoT adressés ici concernent la consommation de services de la vie quotidienne. Par exemple, réserver et payer sa location directement devant la porte via un périphérique IoT et un règlement Ethereum, sans besoin d’intermédiaires (ex. AirBnB), ou encore réserver une voiture sans passer par Getaround (Drivy). Dans un objectif de supprimer les intermédiaires et sécuriser les paiements, les possibilités d’associations sont multiples et prometteuses.
SWEATCOIN
Sweatcoin est une mise en application, disponible aux clients finaux, qui permet de gagner des sweatcoins en marchant, par le biais de son téléphone portable. Bien que cela ne soit pas encore identifiable en tant que cryptomonnaie, car pas encore sur technologie Blockchain, l’objectif de l’entreprise est bien de migrer vers cette technologie.
En conclusion
Les promesses sont nombreuses et permettent d’entrevoir des solutions concrètes pour sécuriser le traitement des données IoT. Les premières mises en application sur le sujet, l’investissement du marché et les prises de positions dans les deux camps nous confortent dans cette vision.
Cependant, ne perdons pas de vue que de nombreux points doivent encore être abordés pour affiner les liens entre Blockchain et IoT.
Est-ce la lumière au bout du tunnel et un accélérateur complémentaire au déploiement massif de l’IoT chez les particuliers ? L’avenir nous le dira mais tous les feux semblent au vert.
Et vous, encore frileux pour les contraintes liées à la protection de vos données, qu’en pensez-vous ? Serait-ce ici un premier pas pour vous convaincre ?
Vous pensez avoir fait le plus dur en réalisant des brainstormings, des ateliers d’idéations avec vos pairs pour identifier LE cas d’usage innovant et connecté permettant de vous démarquer de vos concurrents sur le marché ?
…En réalité, le chemin est encore long et sinueux pour réussir à disposer d’une offre de service fiable à mettre dans les mains des consommateurs finaux.
Dans cet article, nous vous guiderons sur les grandes étapes et les différentes stratégies à adopter pour mettre sur le marché une offre IoT.
1. La gestion du cycle de vie de l’objet (Design, Production, Distribution, Exploitation / SAV)
Ces différentes activités constituent des métiers à part entière qui n’existent pas dans certaines sociétés de par leur positionnement.
Prenez le cas d’un Assureur qui vend principalement du Service (contrat d’assurance véhicule, santé, habitation), ce dernier ne dispose pas nécessairement des ressources et des compétences pour gérer le cycle de vie de cet asset physique (notre objet connecté) nécessaire à la vente d’une Offre Assurance Connectée.
Exemple :
Assurance maison connectée avec pack domotique
Assurance individuelle avec bracelet santé connecté
Assurance véhicule en fonction du profil de conduite calculé par le biais de capteurs (dongle ODB/USB, smartphone, …)
Notre Assureur à plusieurs options de positionnement :
Maîtriser l’ensemble de la chaîne de valeur en concevant et fabriquant lui même l’objet, en établissant des partenariats,
Exploiter les solutions technologiques existantes, en choisissant un objet en Marque Blanche disponible sur le marché (qui répond à ses besoins avec le challenge de l’intégrer dans sa chaîne IoT) et en établissant un partenariat pour sa distribution,
Se focaliser sur l’offre de service aux clients, en s’adossant à un partenaire Business (Startup, …) qui commercialise d’ores et déjà une offre (ex : Axa avec Withings).
En fonction de la stratégie retenue, notre assureur délègue plus où moins fortement certaines activités du cycle de vie de l’objet.
Le choix sera réalisé en fonction du contexte, sur les forces et risques de chacun des modèles.
2. Mise en place du SI Innovant IoT (Transmission, plateforme IoT, Exploitation des données IoT)
L’objet IoT est la partie émergée de la chaîne IoT, les autres maillons non perceptibles de l’utilisateur sont néanmoins complexes à mettre en oeuvre et primordiaux pour le service rendu.
Prenons le cas d’un constructeur automobile qui a l’habitude de gérer le cycle de vie d’un objet (conception, vente, SAV du véhicule) mais qui n’était pas jusqu’alors familier avec la dimension Service / Software / Plateforme.
Doit-il développer lui même la chaîne IoT ?
Doit-il prendre une chaîne IoT sur étagère ?
Dans le cas d’une Entreprise ayant déjà entamée une transformation digitale data / event, la mise en oeuvre de la chaîne IoT s’en trouvera facilité. L’IoT pouvant être considérée comme une source de donnée à part entière… avec ses particularités.
Comment intégrer la chaîne Data existante avec la nouvelle chaîne IoT ?
Ces questions trouvent en partie leurs réponses en fonction des choix faits sur la Stratégie Objet.
Aussi dans le cas d’un partenaire business vous bénéficierez très certainement de la chaîne IoT de ce partenaire.
Il convient de bien cadrer également les données auxquelles vous souhaitez avoir accès.
Devez-vous récupérer :
L’intégralité des données IoT (télémétrie) pour que vous puissiez réaliser vos traitements métiers ?
Ou seules les macro données vous seront nécessaires ?
De façon générale, il conviendra de garder en interne votre logique métier qui constitue le fondement et la valeur ajoutée de votre offre.
Le développement d’une Offre conduit à des choix structurants et complexes.
Se lancer seul en pure autonomie sur chacune des activités peut offrir une grande liberté pour être percutant et disruptif… mais vous expose à de nombreux risques.
En tissant des partenariats, en créant un écosystème autour de vous, vous perdrez en autonomie mais en revanche, le risque sera distribué, davantage maîtrisé optimisant ainsi la facilité de mise en oeuvre et la durée du projet.
Sur le long terme, le champs des possibles en sera plus étendu pour peu que les règles du jeu soient claires et la gouvernance solide.
Le fameux fonds de carte… Plusieurs « écoles » s’affrontent sur ce sujet car plusieurs possibilités existent qui permettent de positionner le SI et ses applications en fonction du message à faire passer
Le socle des processus ?
Il permet aux métiers de comprendre la couverture des applications / des technologies et donc l’importance qu’ils ont dans le SI (et sûrement aussi dans les budgets donc). Mais trop métier, les SI ne le comprennent pas et il n’est pas forcément pertinent pour mettre en avant les enjeux du SI. Ce socle des processus est parfois dur à construire car les processus existent déjà sous diverses formes au sein de l’entreprise (audit interne, procédures ISO 9001, etc.). Cette vision n’est pas partagée par tous et risque de porter de la confusion. L’avantage est que sur les processus on peut faire porter des stratégies et des enjeux métier. Par exemple l’ouverture vers d’autres société, des délais de réalisation ou de réponse…
Une (business) capability map ?
D’après le nom, cela ressemble fort au socle des processus. Oui mais pas forcément. Un de nos clients, grand groupe industriel, nous a récemment demandé de lui en créer une. Nous sommes partis d’un standard de son métier et nous l’avons complété avec ses spécialités. Le résultat a été une vue des grandes « activités » (donc sans chercher la transversalité comme avec les processus) de l’entreprise. Cette vue a été rapidement comprise par tous. Il est possible avec cette vue capacitaire de mettre aussi des ambitions sur des capacités : pouvoir donner une réponse à un crédit en moins de 24h, faire de la pré-acceptation de crédit dès le dossier complété…
Le plan d’urbanisation ou le pos
Toujours classique et efficace dans sa présentation. Parfois d’un niveau très fonctionnel, il nous est souvent demandé : des adaptations pour intégrer les dimensions applicatives et technologiques notamment. Suivant le niveau de détail, il peut vraiment servir à présenter le SI. Malheureusement il est maintenant surtout utilisé uniquement pour positionner les applications comme dans des boites et ne permet pas de « raconter une histoire » dans le SI. Il ne montre pas les échanges ni en interne ni avec l’extérieur. Cela limite son utilisation pour « raconter des histoires » et donner des ambitions.
Une vue des grands « domaines applicatifs »
Souvent basés sur un découpage organisationnel du SI donc en regard des responsabilités. Ce découpage peut être problématique. Quand il est bien fait, plusieurs clients ont apprécié cette présentation qui leur permet alors de montrer les échanges avec l’extérieur et entre les grands domaines puis de zoomer au fur et à mesure dans le détail de chaque domaine applicatif
Pour décrire le SI, nul doute que la vue des grands domaines applicatifs et des grands flux est un point d’entrée indispensable pour expliquer le SI et son fonctionnement. C’est souvent cette description qui manque.
Les autres vues peuvent être produites à moindre coût et son souvent la promesse des outils d’architecture d’entreprise orientés « data ».
