IoT Spending 2020: Gemischte Ergebnisse amid Budget Constraints und Pandemic Shifts

Key Takeaways aus diesem Artikel:

• Viele IoT Implementers reporten Budget als Hürde, aber das Overall Spending Landscape ist nuancierter.
• Budget Constraints impedieren auch IoT-basierte Analytics Projekte.
• Low Maturity in Analytics und Data Science unterliegt oft diesen Challenges.

Budget Constraints sind seit langem Chief Barrier für IoT Adoption, neben Staffing und Security Concerns.

Während 52 % der Respondents der 2020 IoT Adoption Survey Budget Hürden oder High Technology Costs zitierten, suggest andere Data ein komplexeres Picture.

Headwinds und Tailwinds

Ein Silver Lining der COVID-19 Krise: IoT Vendors Willingness, Discounts oder Added Features zum gleichen Preis anzubieten. Neunundfünfzig Prozent der Respondents reported solche Perks. Die meisten Implementers sind optimistisch über Budget Allokationen für IoT in 2020 und 2021: 41 % erwarten Increases dieses Jahr und 51 % nächstes Jahr, während nur 14 % und 8 % Declines foresee.

Conversely, zwei Drittel der Respondents noted, dass die Pandemie Funding für IoT Projects constrained oder stalled, even as COVID-19 Overall Budget Increases drove. Für jene mit Budget Changes, sagten 50 %, die Pandemie heightened den Need für Digital Initiatives, inklusive IoT.

Chander Damodaran, Chief Architect bei Brillio, observed einen Surge in IoT Interest während der Pandemie, besonders in Consumer Packaged Goods, Logistics, Utilities, Healthcare und Technology Sectors. Spending Increases waren am pronounced in diesen Industries.

Hard-hit Sektoren wie Hospitality, Travel und Oil & Gas sahen weniger Investment. Alex West, Senior Principal Analyst bei Omdia, noted, dass viele Oil & Gas Companies Technology-as-a-Service Models bevorzugen, Outsourcing Control Systems an Vendors statt Upfront zu zahlen.

Budget Constraints deterren auch Analytics Deployment, selected by 42 % der Respondents. However, dies reflektiert nicht necessarily High Costs; es signalisiert oft Immaturity von Analytics und KI Initiatives. Chris Kocher, Co-Founder von Grey Heron, emphasized, dass Data Streams und Analytics die wertvollsten Komponenten von IoT Projects sind, doch Organisationen häufig Analytics Budgeting übersehen bis nach Device Deployment.

Trotzdem planen 61 % der Respondents, IoT Analytics Spending in den nächsten 24 Monaten zu erhöhen. Cloud-based Machine Learning und KI Resources haben Launching AI Projects zugänglicher gemacht, mit 65 % der Respondents performing Analytics in der Cloud.

Die Kosten für Hiring Full-Time Data Science oder IT Talent bleiben signifikante Hürde. Fast 40 % der Respondents fehlen In-House Capabilities für IoT Analytics, und 43 % zitieren Budget Constraints als Slowdown Factor.

As Analytics und KI Tools mature und Preise declinen, wird ROI klarer, encouraging Broader Adoption. Kocher noted, dass Laggards eventual catch up, sobald Toolsets affordableer werden.

IoT Pilot Purgatory No More?

Das Issue von Pilot Purgatory – Projects, die fail zu scale – hat largely abated. Nur 8 % der Respondents reported, dass Pilot Projects nicht genug ROI demonstrieren konnten.

Historical Data zeigt Decline in Stalled PoC Stages: 60 % in 2017 (Cisco), 61 % in 2018 (McKinsey), und roughly 30 % in 2019 (Microsoft). Damodaran believes das Paradigm hat sich zu Integrated, Scalable Deployments geshiftet.

Given die einzigartigen wirtschaftlichen Challenges von 2020, kann es premature sein, definitive Conclusions über Current IoT Spending zu ziehen. Kocher added, dass COVID-related Priorities viele Initiatives zu shelved, killed oder repurposed caused, während Projects improving Operations in der Pandemie fast-tracked wurden.

Die declining Numbers likely reflect Reduced Risk Tolerance und Maturing Technology. „Jede Technology, ob KI, IoT oder sonst, wird viele Failed PoCs early on sehen“, sagte Kocher. „Once Maturity sets in, werden Expectations klarer.“

Methodology

Zwischen Juni und August 2020 surveyed IoT World Today 471 Respondents über ihre IoT Adoption Plans und Budgets. Neunundfünfzig Prozent waren aus den USA, 14 % aus Europa, 10 % aus Asien, und 17 % aus anderen Regionen. Company Size Distribution: 58 % hatten weniger als 500 Employees, 17 % 10.000 oder mehr, 29 % 1.000–9.999, und 7 % 500–999 Employees.