Burada şeffaflık, mevcut veriler, makine öğrenimi ve IoT politika araştırmalarında sıcak bir konu olmuştur. Şeffaflık genellikle gizlilik düzenlemelerine (örneğin AB’deki Genel Veri Gizliliği Yönetmeliği) uymak ve verilerin nerede, hangi amaçlarla, kimler tarafından ve ne kadar süreyle kullanıldığının anlaşılmasını sağlamak için bir kavram olarak kullanılır.

Bu genellikle tasarım gereği gizlilik uyumluluğunun bir parçası olarak kabul edilir, ancak şeffaflık paradoksu sorunu, şeffaflığın bu tür karmaşık ağ hesaplarının çözümü olmasını engelleyebilir, çünkü kullanıcılar karmaşıklığı anlayamaz, okuyamaz. karmaşıklığı nedeniyle ve hizmeti daha fazla danışmadan kullanmaya devam edin.

Bu sorunlar IoT ile azalmıyor ve aslında arayüzler daha somut ve entegre hale geldikçe durum tam tersi. Bazı araştırmacılar, algoritmaların ve kodun şeffaflığının, şirketlerin insan haklarına ilişkin genel düzenlemelere ve farklı pazarlardaki özel düzenlemelere uymasını sağlayabileceğini düşünüyor.

Bununla birlikte, diğer bilim adamları, algoritmalar iç içe olduğundan ve genellikle bir dereceye kadar özerk olarak çalıştığından, algoritmanın şeffaflığının yönetişim sorununu çözmeyeceğini öne sürmüşlerdir; ölçüldü.

Hesap Verebilirlik

Hesap verebilirlik, algoritmalardaki kod için doğrudan şeffaflık talep ederek değil, şirketlerin ve kuruluşların, ilgili kriterleri nasıl karşıladıklarını belgeleyebileceklerinden ve hesaplayabileceklerinden nasıl emin olunacağına daha fazla odaklanarak, şeffaflık ve yönetişim hedeflerini bir dereceye kadar birleştirir. Örneğin, ayrımcılıkla mücadele ve fikri mülkiyet haklarını ihlal etmeden neyin, kim için ve nasıl manipüle edildiğini (örneğin siyasi kampanyalardaki içerik) göstermek gerekir.

Ek hesap verebilirlik aynı zamanda şirketler ve kuruluşlar gibi aktörlerin belirli bir pazarın, kültürün ve toplumun genel düzenlemelerine ve değerlerine nasıl uyduklarını da vurgular. Ancak, hesap verebilirlik de engelsiz değildir.

Derin sinir ağları gibi makine öğrenimi ve yapay zeka kullanılarak IoT’de verilerin akıllıca işlenmesi, tahminlerin neden olduğu gibi sonuçlandığını açıklamayı zorlaştırıyor.

Ancak bu süreçlerin muhasebeleştirilmesi sadece algoritmalara erişim sağlanarak değil, mevcut çalışmalara göre veri işleme sonuçlarının sürekli olarak depolanması ve bağımsız denetimlere açık hale getirilmesi ile yapılması gerekmektedir. misal.

Yine de bu tür denetimlerdeki en büyük engellerden biri zaman sorunudur: bir denetim bittiğinde algoritma değişmiş veya kapalı makine öğrenimi döngüsünde tahmini farklı kılan ve potansiyel olarak bazılarını ihlal eden yeni modeller almış olabilir. 

What is IoT
IoT devices
Iot teknolojisi Nedir
internet of things (iot)
IoT Uygulamaları
nesnelerin interneti (iot)
Internet of Things examples
Nesnelerin interneti Nedir Ne İşe yarar

Mahremiyet

Etikteki iki kapsayıcı tema, bir yanda şeffaflık, diğer yanda mahremiyettir. Bir dereceye kadar bu iki konu birbirini dışlayabilir ve mutlaka birlikte çalışmayabilir. Bu çatışmanın bir örneği, dezenformasyonun yayılması ve bununla mücadele edilmesidir. Dezenformasyonu önlemek için, veri bilimcileri ve düzenleyicilerin sirkülasyonu geniş ölçekte anlamaları gerekir, ancak bilgi ifşasına erişim sağlarken düzenleyiciler bu bilgiyi paylaşan ağların gizliliğini ihlal edeceklerdir.

Ancak, potansiyel veri beklentileri ışığında, Genel Veri Koruma Yönetmeliği’nin (GDPR) yürürlüğe girmesiyle birlikte gizlilik, AB tarafından desteklenen yönetişim alanında yüksek bir önceliğe sahiptir. Ancak, mahremiyet sadece mevzuata uymanın bir yolu değildir; aynı zamanda, örnekte gösterildiği gibi, sürünme faktörü ve korku senaryolarına rağmen kullanıcıları çekmek ve tutmak için, şirket ve IoT’nin giderek daha fazla güvendiği kullanıcı arasındaki güven ilişkisini potansiyel olarak artıracak kurumsal sosyal sorumluluğu kullanıcıya iletmenin bir yolu olarak hizmet eder. yukarıdaki bölümler.

IoT için Bir Zorluk ve Potansiyeli

Güven, iki veya daha fazla aktör, bu durumda bir aktörün diğerinden daha fazla bilgiye sahip olduğu şirket ve kullanıcı(lar) arasındaki eşit olmayan bir güç ilişkisini gösteren bir kavramdır. Bu nedenle güven, IoT’de temel para birimi haline gelir ve kullanıcılarla sürdürülebilir ve güvenilir bir ilişki sağlamak için gelecekteki yenilikçi IoT çözümlerine entegre edilmesi gerekir.

Korku senaryolarında ve dikkatle oluşturulmuş dezenformasyon kampanyaları yoluyla saldırılarda gördüğümüz gibi, şirketler güven inşasına yönelik saldırıları nasıl önleyecekler? Bu önemli soruyu derinlemesine ve farklı düzeylerde yanıtlamak için yalnızca arayüz tasarımıyla değil, aynı zamanda altyapı ve protokollerle ilgili daha fazla araştırma yapılması gerekiyor.

Sonuç

Bu bölüm, IoT’nin gelişimi ile ilgili iç içe geçmiş üç disiplin hakkında bir fikir vermektedir. IoT uygulamaları ve hizmetleri geliştirmek için teknoloji, iş ve etik açısından araçlar ve anlayış sunmanın ve dolayısıyla yeni iş modellerini yönlendirmenin henüz erken bir aşamasında olduğumuz açıktır. Teknoloji, iş ve etik konuşmaları geride kalırken, yeniliği yönlendiriyor olarak görülebilir.

Teknolojik zorluk, birlikte çalışabilir, güvenli ve aynı zamanda verimli çözümleri teşvik etmek ve aynı zamanda etik IoT kullanımı için doğru düzeyde gizlilik mekanizmaları sunmak için iş ve etik zorluklarla nasıl işbirliği yapılacağına bakmaktır. İşle ilgili zorluk, yeni teknolojilerden bağımsız olan ve IoT’nin tüm potansiyelini yakalayamayan araçlarla dijital dünyadaki işletmelerin operasyonlarını modelleyerek başka bir yön sağlar.

Anlayış ve itici güçler arasında bir uyumsuzluk ortaya çıkmaya başlıyor ve Vermesan ve Mansour’un gösterdiği gibi, açığı kapatma girişimlerini görüyoruz. Üçgenin son tarafı olan IoT ve etik, bu olgunlaşmamışlığı yansıtan teknolojinin sömürülmesine dair bir içgörü sunar.

Dijital dönüşüm, otomobil üreticileri için listenin başında yer alıyor. Bir zamanlar dijital/fiziksel ikilikle ayrılan teknoloji şirketleri ve orijinal ekipman üreticileri (OEM’ler), bu hızla değişen rekabet ortamında şimdi konumlarını ve stratejilerini yeniden yapılandırıyor.

On yıl önce cep telefonu endüstrisinde tanık olunduğu gibi, günümüzün OEM’leri için dijital yeniliği benimsemek sadece bir eklenti özelliği değil, daha çok güncelliğini korumak için bir eylemdir. Sürdürülebilir mobilite zorunluluğu ve paylaşım ekonomisinin yükselişi ile birlikte dijital bozulma nedeniyle, küresel otomotiv endüstrisi bir paradigma değişimine tanık oldu.

The post IoT Politikası – Dijital İş Modelleri – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

IoT Modeli için BM Tipi, bir IoT BM için grafiksel bir düzen geliştirir. Model, IoT hizmetleri bazen çoklu işbirliği boyutunda çalıştığından, işletmenin IoT faaliyetlerinin görsel bir sunumunu sağlayabilecek araçların eksikliğine dayalı olarak ortaya çıkıyor. Modelin arkasındaki fikir, müşterilerin veya iş ortaklarının IoT BM’lerin ortak yaratıcıları olma fırsatını geliştirmektir.

BM tipi, aracına gömülü bir hizmet baskın (SD) mantığı önerir. Bir SD mantığı, diğer katılımcıların ekosistemdeki başarılarını ve fazlasını herkes için sürdürülebilirlik ve işin kendisi için rekabet avantajı olarak algılar.

Modelin tasarım ilkeleri, Magic Triangle’ın “Kim?”, “Ne?”, “Nasıl?” yapı taşlarının bir tür karışımından ortaya çıkıyor. Ve “Değer?” ve bir 3D modelle sonuçlanan bir IoT ekosistem perspektifi. DSÖ?” tedarikçiler, ortaklar ve müşteriler de dahil olmak üzere ekosistemdeki katılımcıların işbirliğini üstlenir.

Turber, BM’nin parçalarını yürütmek için edimsel kaynaklar olarak işlev görebilecekleri için işbirlikçiler arasında ayrım yapmanın ne kadar önemli olduğunu açıklıyor. Ne?” her katılımcının dijital bir ürün sunma sorumluluğunu ifade eder. Turber, değer ağının, onu BM’nin merkezi bir yönü yapan IoT mimarisine kadar uzandığını savunuyor.

Üçüncü boyut, katılımcıları ekosistemde yer almaya teşvik edebilecek parasal ve parasal olmayan değer faktörlerini içeren “Neden?”dir. Bir SD mantığı benimseyerek istikrarlı bir ekosistem oluşturulabilir. Nasıl?” işbirliği yapan ortakların nasıl değer yarattığı ve “Kim?” ile nasıl kesiştiğidir. 

DBM için IoT Modeli için BM Türünü Kullanmanın Yararları ve Zorlukları

Model, bir IoT prototip yapıt BM tipi görsel düzeninin nasıl görünebileceğinin ilginç bir yönünü ortaya koyuyor. Bu model, geliştirmenin erken ve orta aşamasındadır, bu nedenle olgunluk ve kullanılabilirlikten yoksundur. Yazarlar, IoT iş modellemesi söz konusu olduğunda işletmelerin daha iyi bir görsel araca ihtiyaç duyduklarını ve bunun yardımcı olduğunu varsayarak bir 3D model önerdiklerini belirtiyorlar. Chan, çalışma gruplarıyla test ederken modelin kullanılabilirlikten yoksun olduğunu bulduğundan, bu varsayım biraz zayıf olarak kabul edilebilir.

IoT İş Modeli Çerçevesi

Chan’ın IoT İş Modeli Çerçevesi, Turber’in IoT Modeli için BM Tipini iyileştirme girişimidir. Chan, modeli bir 2D modele dönüştürmenin kullanılabilirliğini artıracağını iddia ediyor ve işletmelerin ilk hamle pozisyonunu üstlenme yeteneğini geliştirmek için IoT BM araçlarında stratejik yönlere ihtiyaç olduğunu savunuyor.

Strateji ve taktik boyutları böylece BM aracına eklenir. Yazar ayrıca IoT mimarisi, IoT değer zinciri, Sihirli Üçgen ve Değer Tasarım Modeli ile ilgili literatürü de içerir. IoT İş Modeli Çerçevesi, gösterildiği gibi sekiz boyut içerir.

Sağdan başlamak, BM’yi başlatan, işbirlikçilere, girdiye, ağa, hizmete, içeriğe, faydalara ve son olarak strateji ve taktiklere geçen odak işidir. Ekosistemi oluşturan işbirlikçiler, tedarikçiler ve müşteriler de dahil olmak üzere BM’yi etkinleştirmek/yürütmek için ihtiyaç duyulan katılımcılardır.

Girdi, sensörlerden veya bir GPS konumundan/hedefinden gelen veriler de dahil olmak üzere, katılımcılardan sağlanan eylemdir. Ağ, mobil ağ, İnternet veya Bluetooth gibi iletişim teknolojisidir. Hizmet, tekliftir; ayrıca bir bulut hizmetinden veri analitiğine, veri toplama ve/veya reklamlara kadar her şey olabilen bir süreç veya paket içerir.

İçerik/bilgi, verilerin, açılır reklamların ve benzerlerinin görselleştirilmesidir. Faydalar, yakalanan değerin eşdeğeridir. Bir strateji, BM stratejisinin türünü belirtmek için pazarda veya teknolojide “ileriye gitmek” veya “yetişmek”tir. Son olarak, bir taktik, fiziksel freemium, dijital eklenti, dijital kilitleme, satış noktası olarak ürün, nesne self servis veya uzaktan kullanım ve durum izleme gibi dijital şarj yaklaşımıdır.

Iot teknolojisi Nedir
IoT
IoT açılımı
IoT Uygulamaları
What is IoT
Nesnelerin interneti Nedir Ne İşe yarar
IoT devices
nesnelerin interneti (iot)

DBM için IoT İş Modeli Çerçevesini Kullanmanın Yararları ve Zorlukları

IoT İş Modeli Çerçevesi, IoT iş modellemesi hakkında çok sayıda önceki literatürü içerir. Strateji ve taktik yönlerini içerir ve bir 2D formatı sunarak kullanılabilirliği artırır.

Bu çerçeve, IoT iş modelleme literatürünün temel katmanına bir örnektir. Ancak, yeni eklentiler, önceki yazarların belirttiği sorunları ele alma açısından tutarsızdır. Örneğin, işbirlikçiler arasındaki gelir akışları ve maliyet yapıları belirsizliğini koruyor. Ayrıca, hiçbir araç sağlanmamıştır, bu da modelin kullanılabilirlik ve olgunluktan yoksun olmasına neden olur.

Tartışma ve Sonuç

Şimdiye kadar İş Modeli Kanvası, iş modellemeye en popüler katkı olmuştur ve işletmeler bunu teknoloji ile ilgili BM’ler için de kullanmaktadır. Bununla birlikte, dijital dönüşüm ve iş dünyasında IoT’nin benimsenmesindeki büyüme ile birlikte BM çerçeveleri, bir iş yapma yolu olarak yeni değer türlerini ve IoT gelir akışlarını da yakalayabilmelidir.

IoT iş modellemesine yönelik ilk geçişlerden biri, BM tuvalini ekosistem perspektifini BM ve BMI’de kilit bir unsur olarak ima eden yeni bir yapıya yeniden tanımlayan Sun’dan geldi. Daha fazla araştırma ve yeni katkılar, daha sonra IoT’yi bir iş yapma yöntemi olarak görme fikirleri üzerine inşa edildi.

Gassmann, herhangi bir BM’nin içermesi gereken ve yeni BM araçlarının geliştirilmesi için alan yaratan dört temel yapı taşını tanımlar. Bir IoT BM aracının nasıl görünebileceğine katkıda bulunur, ancak bu olgun olmaktan uzaktır.

DBM ve IoT tanımlarının literatür taraması, IoT iş modellemesi için BM/IoT ve DBM çerçevelerinde bir dizi ortak noktayı ortaya koymaktadır. Altı çerçevenin tümü, Gassmann tarafından herhangi bir BM için minimum gereksinimler olarak benimsenen genel dört çekirdekli boyutları içermektedir.

Bu dört unsur, altı aracın hepsinde bulunur ve bu da onları karşılaştırmayı mümkün kılar. Diğer unsurlar şunlardır: kullanılabilirlik ve olgunluk. Kullanılabilirlik, araçların gerçek dünyadaki kullanım durumlarının belgelerine dayanır ve olgunluk, Google Akademik’ten alınan alıntıların sayısı kullanılarak değerlendirilen modelin ne kadar iyi uyarlandığını gösterir.

Karşılaştırmanın diğer kısmı, DBM’ler ve DBMI tasarlamak için benimsendiklerinde ve uygulandığında modellerin güçlü ve zayıf yönlerini göstermek için dijitalleşme ve IoT’yi dikkate alır.

The post IoT Modeli  – Dijital İş Modelleri – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).