IOT en la Analítica De Datos

Escrito por Enrique Agapito el 01/08/2020

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Actualmente poder prever eventos que afecten a nuestro negocio se ha vuelto de suma importancia para estar un paso adelante dentro de un mundo competitivo, por lo que aprovechar las ventajas que nos ofrece la analítica predictiva de los datos transmitidos por Streaming desde nuestros diversos dispositivos, nos brinda la posibilidad diaria de adelantarnos en la detección de posibles cambios de comportamiento y/o fallos de nuestros más importantes sistemas o mejor aún la posibilidad de encontrar nuevas oportunidades de negocio.

IOT o Internet de las cosas ha comenzado a ser un componente esencial en las estrategias de transformación digital de muchas organizaciones que basan sus operaciones de negocio en los datos, las cuales comienzan a ver beneficios como son la mejora de sus procesos operativos y de gestión, así como del control de equipos, inventarios, tolerancias a fallos, entre otros.

Quienes nos adentramos al mundo de IOT debemos comprender que no sólo estamos hablando de una serie de dispositivos conectados a internet que transmiten datos, sino que nos encontramos frente a un sin número de nuevas oportunidades basadas en la analítica de datos que nos permiten realizar una toma de decisiones más rápida, así como una reducción de costos y vulnerabilidades de seguridad en nuestros entornos a través del análisis de los patrones de comportamiento obtenidos.

Aprovechar las oportunidades del IOT, obliga también a las organizaciones a establecer una serie de mecanismos para la disponibilidad, gobierno, seguridad y privacidad de los datos, integrando en esta búsqueda no sólo a las áreas administrativas y/o de operaciones, sino también a las especializadas en tecnología con la finalidad de obtener mecanismos sólidos de auditoría que aseguren la arquitectura y escalabilidad de sus procesos analíticos así como asumir los riesgos de protección, privacidad, confidencialidad y retención que pueda conllevar el tratamiento de los mismos en el caso que provengan de fuentes externas no propias.

Otro punto a considerar lo podemos basar en la opción de compartir los datos que obtenidos del IOT por las organizaciones con sus proveedores y clientes, creando así un nuevo modelo de negocio que sea útil no sólo al interno de la empresa sino también a quienes forman parte de sus ecosistema, el cual podrá enriquecerse de esta interacción para sea la base de decisiones más rentables a través de vínculos más fuertes en el tiempo.

En base a lo anterior, hablamos sin duda de una serie de beneficios para los negocios basados en tres aristas importantes: la oportunidad, de aprovechar las nuevas tecnologías vigentes producto de un mundo globalizado y digital; los costos, que a través del conocimiento de las falencias en nuestra organización podemos mantenerlos y/o reducirlos; y por último el tiempo, el cual se reduce en la medida de lograr decisiones adecuadas a través del análisis, la predicción, la extracción de valor de grandes volúmenes de datos en tiempo real y la medición de una extensa gama de variables.

Si bien es cierto nos enfrentamos ante la posibilidad del uso de diversos métodos analíticos, otro aspecto a entender es que no necesariamente debemos escoger solamente uno de ellos, sino que a través de su comprensión de lo que ofrecen podemos combinarlos, ampliando de esta manera la gama de resultados en el análisis. Entre los métodos que se destacan podemos encontrar: streaming analytics, que facilita la extracción constante de valor de grandes volúmenes de información (Big Data), a través de datos producidos por diversos dispositivos como por ejemplo sensores de movimiento, fallas y otros; time series analytics, que obtiene resultados estadísticos del análisis de los datos a través de intervalos de tiempos o series temporales de interés; machine learning, el cual a través de la ejecución de algoritmos especializados apoya y optimiza a la toma de decisiones determinando posibles patrones en el comportamiento de los datos y resultados predictivos; y no menos importantes spatial analytics, usado para la predicción de eventos en base a datos relevantes a la geografía o el espacio.

Finalmente, queda claro que a través de tecnologías disruptivas como IOT, el incremento en la variedad de dispositivos conectados a internet, el alto volumen de datos que generan y la necesidad de una adecuada aplicación de métodos analíticos, las empresas deberán comenzar a desarrollar procesos de conversión de datos que consideren la alta calidad de la información que se obtendrá y por consiguiente diseñar sistemas adecuados de optimización, soportados en nuevas infraestructuras tecnológicas que faciliten sus análisis en tiempo real y aumenten la productividad y efectividad del negocio.

Tópicos: #AnalíticaDeDatos #IOT