Peran AI dalam Internet of Things

AIoT Analytics

Benefit

Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI) adalah dua topik terhangat di dunia teknologi, dimana kedua teknologi ini dapat saling bersimbiosis, tetapi peluang paling signifikan mungkin terletak pada penggunaan keduanya secara bersamaan, sehingga penting untuk merencanakan bagaimana keduanya dapat saling mendukung demi keuntungan pengguna perusahaan.
Di zaman yang serba canggih ini Artificial Intelligence of Things (AIoT), menyatukan dua kekuatan besar, yakni Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) merupakan teknologi-teknologi baru yang bisa mengubah cara hidup kita sehari-hari.

Artificial Intelligence (AI) adalah teknologi yang memungkinkan mesin meniru kecerdasan manusia, seperti belajar, menganalisa data, mengambil keputusan, dan mengenali pola. AI telah berkembang pesat berkat kemajuan komputasi, ketersediaan big data, dan algoritma machine learning.

Internet of Things (IoT) merujuk pada jaringan perangkat fisik yang saling terhubung melalui internet, memungkinkan pengumpulan dan pertukaran data secara real time. Perangkat IoT seperti sensor, kamera, dan smart home devices yang kini banyak digunakan pada sektor industri, pertanian, kesehatan dan transportasi.

User Experience (UX) dalam AIoT adalah pengalaman pengguna saat berinteraksi dengan sistem yang menggabungkan Artificial Intelligence dan perangkat IoT.
Fokusnya adalah menciptakan interaksi yang intuitif, responsif, dan personal antara manusia dan teknologi yang terhubung, dengan tujuan agar pengguna bisa merasakan manfaat teknologi secara alami tanpa perlu memahami kompleksitas teknis di baliknya.

ai-data-analysis-team 1.png

Menciptakan User Experience (UX) yang seamless antara dunia fisik dan digital adalah salah satu tantangan besar di era integrasi teknologi seperti IoT, Artificial Intelligence (AI), Augmented Reality (AR), dan Smart Devices.
Tantangan ini muncul karena pengguna kini mengharapkan transisi yang lancar, konsisten, dan intuitif saat berpindah dari interaksi fisik ke digital dan sebaliknya.
Beberapa tantangan umum dalam mewujudkan pengalaman pengguna yang seamless antara kedua dunia adalah:

  1. Konsisten Antarmuka dan Interaksi
    Menjaga pengalaman pengguna tetap konsisten antara perangkat fisik (misal: kios, sensor, alat wearable) dan digital (aplikasi, situs web, dashboard)
    Contoh: UX pada aplikasi mobile harus selaras dengan UX pada perangkat fisik seperti smartwatch atau smart home device.
  2. Keterbatasan Konektivitas dan Integrasi Data
    Perangkat IoT dan sistem fisik sering mengalami kendala konektivitas atau sinkronisasi data yang tidak real-time.
    Contoh: Delay antara data sensor suhu fisik dengan dashboard digital dapat mengganggu keputusan pengguna.
  3. Perbedaan Ekspektasi Pengguna
    Pengguna memiliki harapan yang berbeda terhadap interaksi fisik (langsung, intuitif) dan digital (cepat, fleksibel).
    Contoh: Menyalakan lampu secara manual vs. melalui aplikasi, kedua interaksi harus sama-sama mudah dan cepat.
  4. Privasi dan Keamanan Data
    Integrasi antara dunia fisik dan digital meningkatkan resiko pelanggaran data dan ketidakpercayaan pengguna.
    Contoh: Kamera cerdas yang terhubung ke aplikasi bisa menimbulkan kekhawatiran jika aksesnya tidak diatur dengan jelas.

Apa itu AIoT?
Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan IoT telah menjadi pendorong utama transformasi digital
di berbagai sektor, mulai dari industri, pertanian, hingga kehidupan sehari-hari.
Gabungan antara Artificial intelligence (AI) dan IoT disebut AIoT (Artificial Intelligence of Things). Teknologi
ini memungkinkan perangkat tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga memahami serta mengambil
keputusan secara otomatis

AIoT adalah gabungan dari dua teknologi utama:

  • Artificial Intelligence (AI): Kemampuan mesin untuk belajar, menganalisis, dan membuat keputusan dari data.
  • Internet of Things (IoT): JAringan perangkat fisik yang saling terhubung dan mampu mengumpulkan serta bertukar data melalui internet.
standard-quality-control-concept-m (2) 1.png

AIoT dimana peran AI dalam Internet of Things adalah gabungan dari keduanya, merupakan ekosistem yang menggabungkan teknologi IoT dengan kemampuan kecerdasan buatan untuk membuat perangkat lebih pintar, lebih responsif, dan lebih efisien dalam menjalankan fungsinya.
Dengan AIoT, peran AI dalam Internet of Things, perangkat yang terhubung bisa ‘berpikir’ dan ‘memutuskan’ secara mandiri tanpa harus menunggu perintah manusia.
AIoT (Artificial Intelligence of Things) AI dalam personalisasi pengguna, membuka potensi luar biasa dalam behaviour analytics, karena memungkinkan perangkat tidak hanya mengumpulkan data dari dunia nyata, tapi juga memproses dan memahami perilaku manusia secara real time.

AIoT (Artificial Intelligence of Things) dimana peran AI dalam Internet of Things menjadi sangat penting dalam UX (User Experience) karena mampu menciptakan pengalaman pengguna yang lebih cerdas, responsif, personal, dan kontekstual. Di era dimana perangkat saling terhubung dan pengguna mengharapkan kemudahan tanpa gesekan (seamless), AIoT berperan sebagai ‘otak pintar’ di balik interaksi antara dunia fisik dan digital.

Mengapa AIoT penting dalam user experience (UX)?

  1. Menghadirkan Pengalaman yang Lebih Personal
    AIoT dimana peran AI dalam Internet of Things memungkinkan sistem untuk belajar dari perilaku pengguna dan menyesuaikan interaksi secara real time.
    Contoh: Smart home yang secara otomatis menyesuaikan pencahayaan dan suhu sesuai preferensi pengguna tanpa perlu perintah manual.
  2. Meningkatkan Kecepatan dan Efisiensi Interaksi
    Dengan artificial intelligence (AI) AI dalam personalisasi pengguna yang memproses data langsung dari sensor IoT, keputusan bisa diambil lebih cepat tanpa harus menunggu intervensi pengguna.
    Contoh: Sistem kendaraan yang memperingatkan saat terdeteksi gaya mengemudi berisiko, secara langsung dan tepat waktu.
  3. Pengalaman yang Lebih Kontekstual dan Relevan
    AIoT dimana peran AI dalam Internet of Things mampu memahami konteks seperti lokasi, waktu, atau aktivitas, sehingga UX bisa disesuaikan dengan situasi pengguna.
    Contoh: Di toko ritel, display menampilkan promosi berbeda tergantung pada siapa yang sedang lewat (berdasarkan data beacon atau ponsel).
  4. Meningkatkan Rasa Aman dan Nyaman
    AIoT memungkinkan perangkat mendeteksi potensi resiko atau gangguan dan mengambil tindakan preventif, sehingga meningkatkan kenyamanan pengguna.
    Contoh: Kamera keamanan pintar yang mengenali wajah penghuni rumah dan hanya mengirim notifikasi saat deteksi wajah asing.
  5. Membuat Transisi Fisik-Digital Menjadi Seamless
    AIoT dimana peran AI dalam Internet of Things dapat menjembatani pengalaman antar dunia fisik dan digital dengan lebih mulus, pengguna bisa berpindah perangkat atau lingkungan tanpa kehilangan konteks.
    Contoh: Aplikasi kesehatan yang sinkron dengan wearable device untuk melacak aktivitas, lalu memberikan rekomendasi latihan yang bisa langsung dijalankan lewat smart TV atau speaker pintar.

Artificial Intelligence (AI) juga membantu meningkatkan akurasi analisis data di IoT. Dengan menggunakan algoritma machine learning, Artificial Intelligence (AI), AI dalam personalisasi pengguna dapat mengidentifikasi pola dalam data yang sulit dideteksi manusia. Hal ini dapat membantu mengidentifikasi trend dan anomali, sehingga memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih tepat.
Artificial Intelligence (AI) juga dapat menghadirkan pengambilan keputusan dan kesadaran layaknya manusia ke dalam lingkungan IoT, yang dapat meningkatkan efisiensi dan memperbaiki proses.
Artificial Intelligence (AI) menawarkan banyak benefit jika dipadukan dengan Internet of Things (IoT).

Beberapa diantaranya:

  • Peningkatan Efisiensi: Perangkat IoT bertenaga AI dapat mengotomatisasi tugas dan proses rutin, sehingga dapat memberikan benefit bisnis dapat beroperasi lebih efisien.
  • Peningkatan Pengambilan Keputusan: AI dapat memproses data dalam jumlah besar dari perangkat IoT, sehingga bisa mendapatkan benefit dalam memberikan wawasan berharga dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik.
  • Peningkatan Keselamatan dan Keamanan: AI dalam personalisasi pengguna dapat meningkatkan keselamatan dan keamanan dalam berbagai konteks. Beberapa benefit dapat dilihat misalnya di smart city, AI dapat menganalisis data dari sensor dan kamera lalu lintas untuk mengoptimalkan arus lalu lintas dan mengurangi kecelakaan.
    Di lingkungan industri, AI dalam personalisasi pengguna dapat memantau peralatan dan mendeteksi potensi masalah keselamatan sebelum menjadi serius, Demikian pula dalam keamanan siber, AI dapat menganalisis lalu lintas jaringan dan mengidentifikasi potensi ancaman.

Secara keseluruhan, kombinasi AI dan IoT berpotensi merevolusi berbagai industri, meningkatkan efisiensi, menyempurnakan pengambilan keputusan, meningkatkan keselamatan dan keamanan, serta memungkinkan pengalaman yang sangat personal.
Integrasi antara AIoT dan UX menjadi sangat krusial, terutama dalam konteks B2B (business-to business) dan produk digital yang kompleks, seperti sistem industri, dashboard analitik, atau aplikasi enterprise. Hal ini bukan hanya tentang membuat antarmuka menarik, tetapi menciptakan pengalaman pengguna yang efisien, presisi, dan berbasis data nyata.

Perilaku pengguna digital (User behaviour digital) dan perilaku pengguna fisik (user behaviour fisik) merujuk pada interaksi manusia dengan dunia digital dan dunia nyata masing-masing. Perbedaan utama terletak pada konteksnya, digital melibatkan interaksi dengan perangkat dan platform online, sedangkan fisik melibatkan interaksi langsung dengan lingkungan sekitar dan produk fisik.

User Behaviour Digital adalah tindakan dan aktivitas yang dilakukan seseorang dalam dunia digital, seperti mengunjungi situs web, berinteraksi di media sosial, atau menggunakan aplikasi.
User behaviour digital mengacu pada aktivitas pengguna saat berinteraksi dengan antarmuka digital seperti efektivitas desain UI dan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Beberapa contohnya seperti:

  • Membuka aplikasi tertentu di ponsel
  • Menjelajahi (scroll) media sosial
  • Melakukan pembelian online
  • Menggunakan mesin pencari
  • Berpartisipasi dalam forum online

User Behaviour Fisik adalah interaksi langsung seorang dengan lingkungan fisik, termasuk benda-benda, orang lain, dan ruang. User behaviour fisik mencakup tindakan pengguna di dunia nyata, bagaimana mereka bergerak, beraktivitas, atau menggunakan perangkat fisik. Perilaku ini biasanya ditangkap menggunakan sensor, perangkat IoT, kamera, atau wearable device.
Beberapa contohnya seperti:

  • Pergerakan pengguna di dalam ruangan (misal: melalui kamera atau sensor gerak)
  • Lokasi pengguna (melalui GPS atau beacon)
  • Pola penggunaan perangkat seperti AC, lampu, mesin produksi, dll.
  • Aktivitas fisik seperti berjalan duduk, berinteraksi dengan alat

Karena Internet of Things berakar pada dunia fisik dan digital, maka akan ditemui beberapa kesulitan unik untuk aplikasi dan analisis.
AIoT Analytics adalah proses mengumpulkan, memproses, menganalisis, dan menindaklanjuti data yang dihasilkan dari perangkat IoT menggunakan artificial intelligence (AI) dan menggunakan aplikasi alat dan prosedur analisis data untuk mewujudkan nilai dari volume besar data yang dihasilkan oleh perangkat Internet of Things yang terhubung. Proses ini memungkinkan sistem untuk tidak hanya mengamati tetapi juga memahami dan bertindak terhadap perilaku, kondisi lingkungan, atau pola penggunaan.

Alur Kerja AIoT Secara Umum:

  1. Pengumpulan Data
    Perangkat IoT yang dilengkapi dengan sensor, mengumpulkan data dari lingkungan. Data ini bisa berupa suhu, kelembaban, gerakan, tekanan, atau data lainnya yang relevan dengan aplikasi IoT.
  2. Pengiriman Data
    Data yang dikumpulkan oleh perangkat IoT kemudian dikirimkan melalui jaringan, biasanya internet, ke pusat pemrosesan data (cloud atau server)
  3. Pemrosesan Data
    Data yang diterima di pusat akan diproses menggunakan perangkat lunak dan algoritma tertentu.
    Pemrosesan ini bisa melibatkan pembersihan data, penggabungan data dari berbagai sumber, transformasi data, dan agresi data.
  4. Analisis Data
    Setelah data diproses, langkah selanjutnya adalah analisis data untuk mendapatkan wawasan yang berguna. Analisis ini bisa mencakup analisis deskriptif (menjelaskan apa yang terjadi), analisis diagnostik (menjelaskan mengapa sesuatu terjadi), analisis prediktif (memprediksi apa yang mungkin terjadi), dan analisis preskriptif (merekomendasikan tindakan berdasarkan analisis).
  5. Visualisasi dan Aksi
    Hasil analisis data kemudian divisualisasikan dalam bentuk grafik, tabel, atau laporan. Informasi ini kemudian digunakan untuk membuat keputusan, atau memberikan feedback kepada pengguna.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan nyata AIoT Analytics yang menggambarkan bagaimana teknologi ini bekerja dan memberikan manfaat secara langsung dalam kehidupan atau bisnis:

  • Smart Retail
    Menyesuaikan display dengan pola pengunjung. Sebuah pusat perbelanjaan besar menggunakan kamera AI dan sensor pergerakan untuk memantau jalur pengunjung. Sistem AIoT analytics
    mempelajari area mana saja yang paling ramai pada jam-jam tertentu.
    Setiap pagi, sistem mengatur ulang kembali tampilan promosi digital (digital signage) berdasarkan pola kunjungan.
    Misalnya jam 12 siang area food court menjadi sangat ramai, maka iklan makanan cepat saji akan ditampilkan di layar.
    Hasilnya: Konversi promosi meningkat 35% karena penempatan konten sesuai dengan perilaku real time pengunjung.
  • Smart Manufacturing
    Prediksi kerusakan mesin. Di sebuah pabrik elektronik di Batam, seluruh mesin produksi dilengkapi dengan sensor getaran dan suhu.
    Setiap hari, data dikirim ke sistem AIoT analytics yang menganalisis pola kerja mesin. Suatu hari, sistem mendeteksi getaran abnormal di salah satu mesin solder otomatis, berbeda dari pola biasanya.
    Sebelum mesin benar-benar rusak, sistem mengirim peringatan ke teknisis melalui dashboard dan email. Teknisi pun segera melakukan pemeriksaan dan mengganti komponen yang hampir rusak.
    Hasilnya: Produksi tidak terganggu, downtime dicegah, dan biaya perbaikan besar bisa dihindari.
scene-with-business-person-working-futuristic-office-job (2) 1.png

AIoT Analytics membawa UX ke level yang lebih tinggi dengan menyatukan data perilaku digital dan aktivitas fisik pengguna melalui sensor, perangkat IoT, dan AI. Dengan pemahaman lebih dalam tentang konteks pengguna, AIoT memungkinkan pengalaman yang lebih responsif, personal dan proaktif.
Berikut adalah benefit utamanya:

  1. Personalisasi Lintas Kanal (Omnichannel Personalization): Kunci Pengalaman yang Konsisten dan Relevan
    Benefit yang bisa didapat adalah personalisasi omnichannel, merupakan kemampuan sistem untuk memberikan pengalaman yang konsisten, terintegrasi, dan relevan kepada pengguna di berbagai titik kontak, berdasarkan data perilaku dan preferensi pengguna dari berbagai sumber.
  2. Transisi Seamless antara Fisik dan Digital
    AIoT Analytics mendeteksi aktivitas pengguna di dunia nyata dan menyesuaikan elemen digitalnya tanpa interupsi.
    Contoh: saat pengguna memasuki ruangan tampilan dashboard berubah otomatis mengikuti ruangan atau perangkat yang digunakan. Hal ini memberikan benefit pengalaman menjadi mulus dan tidak memerlukan tindakan tambahan dari pengguna.
  3. Aksi Otomatis dan Proaktif yang Mengurangi Beban Interaksi
    Dengan artificial intelligence (AI) dalam personalisasi pengguna, yang menganalisis pola, sistem bisa mengambil keputusan sendiri untuk mempercepat pengalaman pengguna.
    Contoh: Pendingin ruangan menyala otomatis sebelum pengguna tiba di rumah berdasarkan lokasi GPS. Benefit yang didapat adalah mengurangi langkah manual, mempercepat proses, dan meningkatkan kenyamanan.
  4. Pemahaman Lebih Dalam terhadap Journey Pengguna
    AIoT Analytics memberikan insight tentang perilaku lintas-perangkat dan lintas-lokasi yang tidak bisa dilihat dari data digital saja.
    Contoh: Sistem belajar mengenali bahwa pengguna hanya menyelesaikan tugas saat berada di ruang santai. Benefit yang didapat dimana tim UX bisa merancang alur interaksi berdasarkan data nyata, bukan asumsi.

Meskipun AIoT Analytics dan omnichannel personalization menawarkan potensi luar biasa untuk menciptakan pengalaman pengguna yang seamless dan personal, implementasinya juga membawa berbagai tantangan strategis, teknis, dan etis.
Berikut adalah hal-hal yang wajib diperhatikan:

  1. Privasi dan Keamanan Data
    AIoT dan personalisasi lintas kanal sangat bergantung pada pengumpulan dan pemrosesan data pengguna, baik data digital maupun data fisik. Pengguna menjadi lebih sadar soal hak privasi. Regulasi seperti undang-undang dan lainnya mengharuskan perusahaan transparan dalam penggunaan data.
  2. Integrasi dan Keamanan Data
    Menggabungkan berbagai sumber data dari sensor fisik, aplikasi, CRM, hingga e-commerce platform memerlukan arsitektur teknologi yang matang.
    Tantangannya adalah sistem lama (legacy systems) sulit terhubung dengan platform baru, serta data silo menghambat penyatuan informasi pengguna secara utuh.
  3. Kualitas dan Interpretasi Data
    AI hanya sebaik data yang dimilikinya. Data dari sensor IoT bisa noisy, tidak relevan, atau salah baca, dan ini dapat mempengaruhi akurasi personalisasi.
    Tantangannya adalah data fisik bisa berubah tergantung konteks (gerakan, cahaya, cuaca) dan data perilaku tidak selalu mewakili intensi pengguna sebenarnya.
  4. Pengalaman yang Tidak Konsisten
    Jika dirancang dengan benar, omnichannel UX justru bisa membingungkan, pengguna mengalami tampilan, fitur, atau logika berbeda di setiap kanal.
    Tantangannya adalah tim produk atau desain bekerja terpisah antar kanal, serta informasi tidak sinkron antar perangkat.

Mengadopsi teknologi AIoT (Artificial Intelligence of Things) dalam dunia B2B tidak lagi sekedar inovasi, melainkan kebutuhan untuk menghadirkan sistem yang cerdas, efisien, dan proaktif. AIoT menggabungkan
kekuatan analitik AI dengan konektivitas dan sensor IoT, sehingga memungkinkan bisnis memantau memprediksi, dan mengoptimalkan proses dalam skala besar secara real time.
Namun karena kompleksitas dan skala dalam B2B lebih tinggi dibanding B2C, penerapannya memerlukan strategi matang.
Berikut adalah rekomendasi utama untuk bisnis B2B dan software house:

  1. Mulailah dari Tujuan UX dan Masalah Nyata Pengguna
    Alih-alih langsung fokus pada teknologi, awali dengan pertanyaan:
    1. Masalah apa yang dialami pengguna B2B saat berinteraksi dengan sistem Anda?
    2. Di titik mana mereka merasa tidak efisien, tidak relevan, atau kehilangan konteks?
  2. Bermitra dengan Software House yang Paham AIoT dan Behavioral UX
    Software house Anda harus lebih dari sekedar ‘developer’.
    Mereka perlu:
    1. Mengerti arsitektur AIoT dan integrasi sistem kompleks
    2. Memahami UX research, behaviour analytics, dan desain satu sama lain.
  3. Integrasikan Sistem Digital dan Fisik Secara Modular
    Bisnis B2b sering memiliki sistem ERP, CRM, perangkat industri, dan dashboard terpisah. Modul-modul ini harus dapat berkomunikasi satu sama lain.
  4. Memilih Partner Teknologi atau Software House untuk Proyek AIoT dan UX Cerdas
    Mengembangkan solusi digital berbasis AIoT (Artificial Intelligence of Things) bukan hal sederhana, terlebih dalam konteks B2B, industri, atau enterprise, Butuh mitra teknologi yang bukan hanya bisa coding, tetapi juga mampu memahami strategi bisnis, mampu mengintegrasikan sistem fisik dan digital, berpengalaman dalam manajemen dan data AI serta sensitif terhadap keamanan dan kepatuhan.
    Beberapa kriteria utama yang perlu dipertimbangkan sebelum memilih software house atau partner teknologi adalah sebagai berikut:
    1. Memastikan software house benar-benar menguasai ekosistem teknologi AIoT secara mendalam.
    2. Kemampuan integrasi sistem yang kompatibel dengan lingkungan B2B. Dalam dunia B2B, sistem yang digunakan sering kompleks, contoh ERP, CRM, SCADA, sistem, industri legacy dll.
    3. Software house fokus pada business outcome, bukan sekadar deliverable teknis. Software house bukan hanya mengerjakan ‘fitur’, tetapi juga membantu menyusun roadmap teknologi, menganalisis resiko dan peluang serta memberi insight dari sisi dan perilaku pengguna.
    4. Software house harus memiliki pengalaman dalam riset pengguna dan validasi UX, karena proyek ini akan menyentuh sisi fisik dan digital pengguna.

Di era digital yang semakin kompleks dan kontekstual, pengalaman pengguna tidak lagi terbatas pada apa yang terjadi di layar. Interaksi kini meluas hingga ke dunia nyata, dari gerakan fisik, lokasi, hingga perilaku terhadap perangkat dan lingkungan sekitar. AIoT hadir sebagai kunci untuk menjembatani realitas digital dan fisik tersebut.
Dengan memanfaatkan AIoT secara strategis, bisnis tidak hanya dapat menciptakan UX yang lebih pintar dan efisien, tapi juga membentuk sistem yang benar-benar human-centric, adaptif terhadap konteks dan mampu menghadirkan pengalaman yang mulus di antara dunia digital dan fisik.

Di tengah akselerasi teknologi dan meningkatnya ekspektasi pengguna, AIoT bukan lagi pilihan opsional, melainkan fondasi masa depan pengalaman pengguna yang menyatu antara fisik dan digital.
Jika Anda adalah pelaku B2B, pemilik produk digital kompleks, atau penyedia solusi teknologi, maka sekaranglah saat yang tepat untuk mulai mengevaluasi sistem, proses, dan infrastruktur Anda.

Saatnya Anda melakukan evaluasi sistem Anda: Apakah Sudah Siap Untuk Era AIoT?

  • Apakah sistem Anda sudah mengumpulkan data perilaku pengguna secara menyeluruh (digital dan fisik)?
  • Apakah Anda memiliki visibilitas real time terhadap interaksi pengguna di berbagai titik kontak?
  • Apakah arsitektur sistem Anda siap diintegrasikan dengan perangkat IoT dan modul AI?
  • Apakah pengalaman pengguna Anda sudah responsif terhadap konteks dunia nyata?

Memilih Internet of Things Analytics yang baik dan sesuai kebutuhan industri akan sangat membantu industri untuk mengembangkan bisnisnya. Untuk itu kami merekomendasikan IoT Analytics dari BTS.id.
BTS.id adalah solusi IoT Analytics terbaik untuk industri Anda. Sebagai salah satu provider Internet of things IoT Analytics terbaik, Anda akan mendapatkan berbagai analisis Internet of things Analytics yang dapat membantu bisnis Anda. BTS.id menawarkan solusi Internet of things Analytics untuk membantu industri Anda.