¿Qué son los datos del IdC? Explicación de las analíticas del IdC
Para maximizar el valor de los datos del Internet de las cosas (IdC), las organizaciones necesitan una arquitectura de nube y una estrategia de analíticas eficaz.
- Descripción general
- Cómo funciona el IdC
- El valor de los datos del IdC
- Elementos de la arquitectura del IdC para las analíticas del IdC
- Prácticas recomendadas para la arquitectura de analíticas del IdC
- Recursos
Descripción general
El valor del Internet de las cosas (IdC) reside en los datos generados por una red de sensores y dispositivos conectados. Sin embargo, estos datos deben integrarse con otros sistemas y datos para poder extraer la información más valiosa. Un flujo de información completo consiste en datos de IdC, de la tecnología de la información (TI) y de la tecnología de las operaciones (OT) que se mueven a través de una red y llegan, finalmente, a una plataforma de datos para su procesamiento, análisis y almacenamiento. En este artículo, vamos a examinar el valor de los datos de IdC en todos los sectores, los componentes de su arquitectura y las prácticas recomendadas para las analíticas.
Cómo funciona el IdC
El origen del Internet de las cosas (IdC) son los sensores y los dispositivos que recopilan datos de su entorno. Estos datos pueden incluir lecturas de temperatura, información de ubicación geográfica, fuentes de audio o vídeo, etc. El edge computing, una estrategia de computación en la ubicación donde se recopilan o utilizan los datos, permite recopilar y procesar datos del IdC en el perímetro, en lugar de enviarlos de vuelta a un centro de datos o la nube. El método empleado dependerá de la aplicación específica en función de las necesidades de consumo de energía, alcance y ancho de banda. Cuando los datos del IdC llegan a la plataforma de nube, se pueden procesar y analizar con diferentes métodos, como el aprendizaje automático y los algoritmos de IA.
El valor de los datos del IdC
Los dispositivos y sensores del IdC se pueden usar para recopilar datos en distintos contextos. Como consecuencia, empresas de todos los sectores utilizan los datos del IdC para impulsar el crecimiento empresarial. He aquí algunos ejemplos del valor que pueden ofrecer estos datos.
Mejora del mantenimiento y la gestión del equipamiento: Las empresas de fabricación emplean sensores y analíticas del IdC para medir las vibraciones, el calor y otras métricas importantes a fin de identificar cuándo los equipos necesitan mantenimiento. Los equipos habilitados para el IdC también pueden transmitir mensajes relacionados con el desgaste y los problemas pendientes, lo que facilita el mantenimiento predictivo.
Seguimiento del inventario y operaciones de almacén: Los sensores del IdC llevan un seguimiento de la ubicación del inventario, lo que reduce el tiempo que tardan los empleados en encontrar los productos. Los estantes y contenedores inteligentes identifican los niveles de existencias en tiempo real. Además, los dispositivos del IdC pueden llevar un seguimiento de los patrones para optimizar las operaciones del almacén.
Aceleración del diagnóstico de enfermedades: Las organizaciones sanitarias y los hospitales utilizan dispositivos del IdC para recopilar datos que ayudan al personal médico a realizar diagnósticos más precisos y, en algunos casos, antes de que se presenten síntomas notables.
Apoyo al desarrollo de productos: Empresas de distintos sectores usan datos de dispositivos del IdC para detectar oportunidades de mejorar productos existentes o desarrollar otros nuevos. Los datos relacionados con el uso y las interacciones con los clientes brindan información valiosa sobre la demanda del mercado.
Mejora de los servicios municipales y públicos: Los sensores del IdC pueden utilizarse de diversas formas para mejorar los servicios municipales. Por ejemplo, los sensores pueden indicar a los servicios de gestión de residuos cuándo hay que vaciar un contenedor de basura. El nivel y la calidad del agua pueden supervisarse y gestionarse de forma remota. Además, puede hacerse un uso más eficiente de la energía cuando se implementa un alumbrado inteligente.
Elementos de la arquitectura del IdC
Configurar una arquitectura adecuada te ayudará a garantizar el acceso a información práctica derivada de los datos cuando la necesites. Considera los siguientes elementos.
Fuentes de datos: Los dispositivos inteligentes, sensores y otros dispositivos del IdC generan datos continuamente.
Protocolo MQTT y un agente de mensajes del IdC: Debido a la frecuente falta de fiabilidad de la conectividad a Internet, los dispositivos del IdC se comunican mediante el protocolo MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) y un agente de mensajes del IdC. El agente de mensajes utiliza un mecanismo de publicación y suscripción para interactuar con otros servicios, que se suscriben a temas específicos dentro del agente para acceder a los datos del dispositivo.
Servicio de transmisión: Se utiliza un servicio de transmisión para ingerir y almacenar en búfer los datos de los dispositivos en tiempo real, lo que posibilita una ingesta y entrega fiables a una tabla de almacenamiento provisional en el almacén de datos en la nube.
Almacenamiento de objetos en la nube: En los casos en los que la aplicación lo requiera, se utilizará el almacenamiento de objetos en la nube para almacenar de manera provisional los datos por lotes antes de su ingesta. Por ejemplo, los datos por minutos pueden guardarse en el almacenamiento de objetos en la nube, mientras que los datos agregados durante un periodo más largo se pueden ingerir en el almacén de datos en la nube.
Compatibilidad con datos de transmisión: El almacén de datos en la nube ofrece compatibilidad nativa con JSON y otros formatos de datos semiestructurados para facilitar la ingesta de datos de dispositivos.
Prácticas recomendadas para utilizar los datos del IdC
A continuación, se muestran cinco prácticas recomendadas para sacar el máximo partido a los datos del IdC.
Aprovechar las capacidades de la nube: El IdC genera una ingente cantidad de datos que no suelen estar estructurados o son semiestructurados. Esto requiere que las empresas aprovechen la importante potencia de cómputo y almacenamiento que ofrece la nube. Además, las soluciones en la nube a menudo proporcionan herramientas integradas para conectar, procesar y analizar los datos del IdC.
Una de estas capacidades que puede ofrecer la nube es la utilización de los datos de series temporales con eficacia. Permite al fabricante obtener un flujo continuo de información sobre distintos procesos, equipos y resultados a lo largo del tiempo, que pueden aportar información valiosa, optimizar las operaciones y contribuir a tomar decisiones basadas en datos.
Implementar una arquitectura compatible con el IdC: Comenzar con una arquitectura de datos del IdC adecuada te ayudará a garantizar que puedas gestionar los datos del IdC con eficiencia y extraer información de ellos a medida que la organización crezca y tus necesidades evolucionen. Los datos procedentes del IdC presentan desafíos, como un acceso a la red que a veces resulta poco fiable y dispositivos que suelen estar distribuidos en grandes extensiones geográficas y que requieren varios protocolos. Además, tu arquitectura del IdC debe ser compatible con las técnicas de minería de datos necesarias para analizar las enormes cantidades de datos que produce el IdC.
Combinar los datos del IdC con otros datos empresariales: Analizar los datos empresariales y del IdC puede aportar un valor significativo de forma integral al proporcionar una visión más amplia de las operaciones, los clientes y los activos. La integración de la información en tiempo real de los dispositivos conectados con los datos existentes de CRM, ERP y la cadena de suministro permite a las empresas identificar patrones, predecir tendencias y tomar decisiones más fundamentadas. Esta convergencia de flujos de datos fomenta una mayor eficiencia operativa, mejora la experiencia del cliente y, en definitiva, impulsa la innovación y la ventaja competitiva.
Dar prioridad a la seguridad y la gobernanza: Los mecanismos de gobernanza, seguridad y privacidad son cruciales para los datos del IdC, ya que muchos de estos datos son confidenciales o propios. Considera los riesgos de los datos del IdC en función de los requisitos de privacidad, confidencialidad y retención, y busca soluciones del IdC que incluyan funciones sólidas de seguridad y gobernanza.
Aprovechar la IA: La IA puede mejorar significativamente el valor de los datos del IdC. Como mínimo, suele ser necesaria para analizar y tomar decisiones derivadas de ellos y puede hacer posibles otros casos de uso.
