ספקי סלולר: האם ערים חכמות הן הלקוח הגדול הבא שלכם?

Sunday, May 13, 2018

הביטוי השכיח והנושן מעולם הנדל"ן, "מיקום-מיקום-מיקום", מקבל משמעות חדשה עבור ספקי WiFi  סלולארי עם הופעת שירותים מבוססי מיקום. הודות לגישה ההולכת וגדלה של מכשירי GPS והזמינות של נקודות גישה ניידות (mobile access points), נפתח עולם חדש של הזדמנויות עסקיות בקצב שבו ספקים מייצרים אפליקציות חדשות, החל מסטארט-אפים חדשניים ועד לבעלי תשתיות אלחוטיות.

 

תאגיד הכבלים והתקשורת Comcast הודיעה לאחרונה ששירות ה-IoT (אינטרנט של הדברים) של MachineQ Enterprise כבר איתר לקוחות בשוק אביזרי הבריאות הלבישים העוקבים אחר מטופלים בתוך ומחוץ למבנים, קריאת חיישנים/מודדים, בקרת מכרסמים, ופיקוח על נכסים עסקיים. באירופה, Orange Business Services, פיצול של חברת France Telecom SA, משתפת פעולה עם ספק שירותים מבוססי מיקום Pole Star, המשווק מיקום תוך-מבני, גידור גיאוגרפי ופתרונות נוספים עבור קניונים, שדות תעופה, בתי חולים ואתרים גדולים אחרים. בין שתי הקצוות הללו מצויים מאות אפליקציות פוטנציאליות נוספות עבור רבים המחפשים מוצרים שינצלו שירותים מבוססי מיקום, המכונים גם LBS (Location-based service).

 

באשר לאתרים גדולים, ישנן ערים וספקי ערים רבים המעוניינים להבין טוב יותר את הדרכים בהן ניתן להשתמש בטכנולוגיה כך שתתמוך בתחומים החברתיים והעסקיים המקומיים בצורה רוחבית. מאמצים אלו יוצרים הזדמנויות עסקיות אדירות עבור רשת ספקי שירות הלקוחות בכל הרמות. בזכות המומחיות והניסיון במתן שירותים אלחוטיים בהיקפים גדולים, ספקי WiFi סלולארי, כולל ספקי כבלים המציעים שירותים אלחוטיים, נמצאים בעמדה נוחה לניצול אותן הזדמנויות.

 

אפליקציות IoT של ערים חכמות

 

הזדמנויות הנוגעות ל"ערים חכמות" (smart-city) הן לכאורה בלתי מוגבלות. רשות התחבורה המוניציפאלית של סן פרנסיסקו רוצה לעקוב אחר כמות רוכבי האופניים בצמתים עמוסים בניסיון להפחית את השימוש ברכבים ממונעים. המתכננים בלואיסוויל, קנטאקי וסקרמנטו קליפורניה עסוקים אף הם בתנועת כלי רכב אוטומטית, אשר צפויה להשתמש בנתוני IoT לטובת צמצום עומסי תנועה ושיפור זמינות של מקומות חנייה. רשות נהר הקולורדו התחתון רוצה לעקוב אחר מפלס זרם המים בזמן אמת על מנת להתריע מפני שיטפונות. ובלוס אנג'לס, שכבר מפעילה חיישני רשת בכ-150,000 רמזורים ו-5,000 צמתים, מקווים להצליב את הנתונים הללו עם נתונים שמתקבלים מטלפונים חכמים ושעונים של תושבי המקום. נתונים בזמן אמת ממקורות כאלו יכולים לשמש מגוון אפליקציות, החל מכיוון התנועה ועד לקבלת התרעה מפני רעידות אדמה.

 

אחת מאפליקציות ה-IoT בזמן אמת, שקרוב לוודאי יעשו בה שימוש נרחב, היא גידור גיאוגרפי (geofencing). ניתן להיעזר בה באצטדיוני ספורט, קניונים ואתרים גדולים נוספים על מנת לחזות את היקף המבקרים לפי שעות היום. היא מהווה כלי לתכנון צמיחה, ניהול אירועים או עשרות יוזמות נוספות שצפויות להופיע בהמשך.

 

אילו זה היה כל כך פשוט...

 

כפי שנאמר, "אילו זה היה כל כך פשוט, כולם היו עושים את זה." במקרה של בניית אפליקציות IoT לערים חכמות, אכן כמעט כולם עושים זאת, או לכל הפחות מנסים. היתרון של ספקי סלולר טמון בניסיון שהם צברו בפריסת שירותים אלחוטיים רחבי היקף באמצעות תשתיות WiFi או Bluetooth. אבל בנקודה הזו כדאי לספקי סלולר לשים לב, במיוחד חברות כבלים המציעות שירותים אלחוטיים. הדרך להצלחה באפליקציות ערים חכמות סלולה משני נתיבים עיקריים: שיפור התמיכה הניתנת ללקוחות קיימים והכנת תשתית שירות לקוחות עבור דרישות חדשות לאפליקציות מבוססות מיקום.

 

מדוע מומלץ לשפר את שירותי התמיכה ללקוח? מחקרים הוכיחו שלקוחות נוטים להיות הפכפכים, ונעלבים משירות לקוחות לקוי, ובצדק. לקוחות בימינו מצפים לקבל מענה מיידי כאשר הם מאבדים קליטה. קיימות כיום טכנולוגיות ניתוח בזמן אמת שנותנות מענה מיידי לתקלות ברשת, ואף מאבחנות באופן יזום את ההיתכנות של כשל עתידי. מוניטין שירות הלקוחות של חברות יהווה גורם משמעותי בבחירת הספקים שיזכו בחוזי ענק של ערים חכמות.

 

ניתוח בזמן אמת יתמודד עם אתגר עוד יותר גדול עם ההתנפלות על אפליקציות שירותים מבוססי מיקום וקרבה גיאוגרפית. אחד האתגרים מצוי בגילוי החדש של התופעה עצמה: לא ניתן לנחש אילו אפליקציות יצוצו בעתיד הקרוב, כיצד הן ייראו והיכן הן יופיעו.

 

אחד האתגרים הברורים למדי הוא היקף ונפח נתוני IoT הצפויים, שיופקו מאותן אפליקציות. שירותים מבוססי מיקום יעקבו אחר משתמשים באופן רציף, כולל המכוניות, האופניים וחיות המחמד שלהם, כך שיפיקו שטף בלתי נגמר של נתונים לניתוח. שירותים מבוססי קרבה גיאוגרפית (proximity services), כגון אלו שמשמשים חיישנים פנימיים, יצריכו רמת דיוק מאד גבוהה בכדי להכריע אם לקוח נמצא קרוב יותר לחנות הנעליים מאשר לבית המרקחת, מה שצפוי להכפיל את כמות הנותנים פי כמה.

 

כיצד ניתוח IoT מפרש את הנתונים

 

אותם נתונים, שיכולים להתבסס על למעלה ממיליון אירועים בשנייה, מופקים מאמצעי גישוש שונים, המוטמעים ברכיבי הרשת, ומספקים לנקודת הקליטה של כלי הניתוח פרטי משתמש וזיהוי מכשירים. מנוע הניתוח אוסף את הנתונים, מוסיף מידע על המשתמש – רקע, העדפות וכדומה – עורך ניתוח לפי פרקי זמן ויוצר מודל חיזוי על מנת לנבא את היעד של המנוי או הלקוח.

 

לאורך הדרך כלי הניתוח מוסיף הקשרים סביבתיים, כגון מזג האוויר, ומעריך היתכנות של נסיבות מסוימות, בעוד הוא עוקב אחר התנועה המתמשכת של הלקוח ומציג תוצאות. על מנת לגבש את התובנות הללו מנוע הניתוח מסתמך על מספר מקורות, החל ממחסני ומאגרי נתונים ועד להתאמת תבניות, בחינת היפותזות ומודלים נוספים.

 

סיפוק רמה כזאת של אינפורמציה במסגרת זמן שמאפשרת נקיטת פעולות ידרוש ביצועים מאד מהירים. החדשות הטובות הן שביצועים כאלו, יחד עם ביצועי ענן IoT, אפשריים במסגרת תצורת הניתוח של ימינו. הפתרונות הכי טובים יכללו את המאפיינים המשותפים הבאים:

  • טיפול איכותי בנתונים – נתונים המתקבלים מאפליקציות IoT ידרשו מנוע ניתוח שמסוגל לבצע חישוב במהירות שיא. זהו מאפיין חיוני לעיבוד וניתוח נתונים הנאספים בזמן אמת.

  • תצורה גמישה מקצה לקצה – תשתית הנעהבקלות תוכל לסייע למנתחים מהמניין ולחוקרי נתונים לתת מענה מהיר לדרישות העולות מאפליקציות IoT חדשות עם הופעתן. באותו האופן סביבת פיתוח גמישה אך מובנית תעזור למפתחים להציע פתרונות אנליטיים ופתרונות  עתידיים לדרישות שיעלו מקרב לקוחות הנהנים משירותים מבוססי מיקום.

יתכן מאד שהמהירות והיעילות שבה יצליחו מפעילי הסלולר ליישם את הכלים הללו תקבע מי מביניהם יזכה בחוזים שיעמדו על הפרק.

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

קטגוריות
Please reload

הודעות האחרונות
Please reload

עלינו

תמיכה

קריירה

בלוג

קשר

© 2018 - All Rights Reserved to BootNet-LTD

Bootnet logo