اگرچه IoT پتانسیل عظیمی برای ایجاد تحول در کسبوکارها دارد، اما پیادهسازی موفق آن بدون مواجهه با چالشها امکانپذیر نیست. سازمانها باید از این چالشها آگاه باشند و راهکارهای عملی برای مقابله با آنها را در نظر بگیرند.
همانطور که پیشتر اشاره شد، امنیت و حریم خصوصی از مهمترین نگرانیهای مربوط به اینترنت اشیا هستند. گستردگی و تنوع دستگاههای متصل، آنها را به اهداف جذاب برای حملات سایبری تبدیل کرده است. آسیبپذیریهای امنیتی در دستگاههای با منابع محدود، حملات به شبکهها و پلتفرمهای اینترنت اشیا، و نگرانیهای مربوط به حفظ حریم خصوصی دادههای جمعآوری شده، از جمله چالشهای اصلی در این زمینه هستند. برای مقابله با این چالشها، سازمانها باید یک رویکرد امنیتی جامع و چندلایه را اتخاذ کنند. پیادهسازی معماری امنیتی از طراحی (Security by Design) که امنیت را در تمام مراحل توسعه و استقرار سیستمهای اینترنت اشیا در نظر میگیرد، ضروری است. استفاده از پروتکلهای امنیتی قوی، رمزنگاری دادهها در حالت انتقال و ذخیرهسازی، بهروزرسانی منظم نرمافزار و firmware دستگاهها، و آموزش کارکنان در مورد بهترین شیوههای امنیتی اینترنت اشیا از جمله اقدامات کلیدی در این زمینه هستند. همچنین، رعایت مقررات مربوط به حریم خصوصی دادهها و اطمینان از جمعآوری، استفاده و ذخیرهسازی مسئولانه و شفاف دادههای کاربران از اهمیت بالایی برخوردار است.
بسیاری از سازمانها با چالش یکپارچهسازی سیستمهای اینترنت اشیا با زیرساختهای IT (فناوری اطلاعات) و OT (فناوری عملیاتی) موجود خود مواجه هستند. تنوع دستگاهها و پلتفرمهای IoT و مشکلات مربوط به ناسازگاری پروتکلها و فرمتهای داده، فرآیند یکپارچهسازی را پیچیده و زمانبر میکند. برای غلبه بر این چالش، سازمانها میتوانند از پلتفرمهای اینترنت اشیا با قابلیتهای یکپارچهسازی گسترده استفاده کنند. استفاده از APIها (رابطهای برنامهنویسی کاربردی) و middleware (نرمافزار میانجی) میتواند تبادل داده بین سیستمهای مختلف را تسهیل کند. اتخاذ یک رویکرد گامبهگام و برنامهریزی دقیق برای یکپارچهسازی، با در نظر گرفتن معماری کلی سیستم و شناسایی نقاط کلیدی برای اتصال، میتواند به کاهش پیچیدگی و موفقیتآمیز بودن فرآیند کمک کند.
دستگاههای اینترنت اشیا قادر به تولید حجم بسیار زیادی از دادهها هستند که مدیریت، ذخیرهسازی و پردازش این دادهها (که اغلب به عنوان کلانداده شناخته میشود) میتواند یک چالش قابل توجه باشد. علاوه بر این، استخراج بینشهای ارزشمند از این حجم عظیم داده نیازمند ابزارها و تکنیکهای تحلیلی پیشرفته است. برای مقابله با این چالش، سازمانها میتوانند از راهکارهای ذخیرهسازی ابری و توزیعشده برای مدیریت حجم دادهها استفاده کنند. بهرهگیری از ابزارها و تکنیکهای تحلیل کلانداده، مانند یادگیری ماشین و دادهکاوی، میتواند به استخراج الگوها و بینشهای مفید از دادههای اینترنت اشیا کمک کند. پیادهسازی معماری پردازش داده در لبه شبکه (Edge Computing) نیز یک راهکار موثر برای کاهش تأخیر در پردازش دادهها و کاهش بار شبکه است، زیرا امکان پردازش بخشی از دادهها در نزدیکی منبع تولید آنها را فراهم میکند.
پیادهسازی و مدیریت سیستمهای اینترنت اشیا نیازمند تخصص و مهارتهای خاصی در زمینههای مختلف مانند توسعه سختافزار و نرمافزار، امنیت سایبری، تحلیل داده و شبکههای ارتباطی است. بسیاری از سازمانها با کمبود متخصصان با دانش و تجربه کافی در این زمینهها مواجه هستند. برای غلبه بر این چالش، سازمانها باید در آموزش و توسعه مهارتهای کارکنان خود سرمایهگذاری کنند. همکاری با شرکتهای مشاورهای و ارائهدهندگان خدمات اینترنت اشیا نیز میتواند دسترسی به تخصص مورد نیاز را فراهم کند. جذب متخصصان جدید با مهارتهای مورد نیاز و ایجاد تیمهای چند تخصصی که قادر به پوشش تمام جنبههای پیادهسازی و مدیریت اینترنت اشیا باشند، از جمله راهکارهای دیگر در این زمینه است.
پیادهسازی زیرساختهای IoT میتواند شامل هزینههای اولیه قابل توجهی برای خرید دستگاهها، استقرار شبکهها و پلتفرمها باشد. به همین دلیل، ارزیابی دقیق بازگشت سرمایه (ROI) و توجیه اقتصادی پروژههای اینترنت اشیا برای کسب تأییدیه و تخصیص بودجه ضروری است. برای کاهش هزینهها و بهبود بازگشت سرمایه، سازمانها میتوانند با پروژههای کوچک مقیاس (Pilot) شروع کنند تا اثربخشی فناوری را ارزیابی کرده و ریسک را کاهش دهند. تمرکز بر کاربردهای اینترنت اشیا با بالاترین پتانسیل بازگشت سرمایه و استفاده از مدلهای کسبوکار نوآورانه، مانند سرویسهای مبتنی بر اشتراک، نیز میتواند به بهبود توجیه اقتصادی پروژهها کمک کند.
