Cada vez hay más dispositivos conectados a Internet recopilando datos. De acuerdo a la consultora IDC, para el 2025 80 billones de dispositivos estarán conectados, generando solo en ese año 180 trillones de gigabytes de datos nuevos. Si bien sabemos que los datos son clave para dirigir a las organizaciones hoy en día, ¿cómo se puede manejar semejante cantidad de información para extraer conocimientos aplicables a la mejora de los procesos del negocio? En esta nota responderemos a la pregunta.

Los obstáculos del Internet of Things (IoT)

Los datos generados por el IoT, sin duda, cobrarán cada vez mayor importancia para el funcionamiento de las empresas, pero una cantidad excesiva puede resultar abrumadora y distraer a los analistas, ralentizando así la toma de decisiones. Los desafíos del IoT, sin embargo, no terminan allí: el riesgo de que se cuele información irrelevante es grande, por lo cual si no se la recolecta respetando los tiempos del negocio y no se la presenta de forma amigable para los analistas y usuarios, las empresas no obtendrán valor alguno de los datos. Esto se traduce en una pérdida de tiempo, dinero y de la oportunidad de hacer avanzar sus negocios.   

Aproximándose a la “analítica de las cosas”

Para sacarle el máximo provecho a una gran cantidad de datos (Big Data) e implementar un proceso de análisis basado en IoT, hay que seguir una serie de lineamientos básicos:

Control de calidad

Los datos de IoT provienen de múltiples fuentes y formatos mediante una transmisión continua. El primer paso para poder utilizar la información es separar la útil de la irrelevante, automatizando lo máximo posible la depuración de datos para ahorrar costos, tiempo, reducir el margen de error y favorecer la integración con otras fuentes internas y externas.

La clave es encontrar la información que sea procesable y capaz de crear un cambio real y significativo. Es necesario establecer límites y puntos de referencia para filtrar los datos y aislar aquellos más relevantes que son los que se les enviarán a los usuarios.

Lugar de análisis

En paralelo al incremento de los datos en IoT, se está produciendo la migración de la información y de los procesos a la nube o en plataformas Cloud.

Las opciones de almacenamiento en la nube incluyen modelos públicos, privados e híbridos. Si una empresa tiene datos sensibles que están sujetos a cualquier requisito de cumplimiento normativo que requiera mayor seguridad, usar una nube privada sería la mejor opción. Para otras compañías, una nube pública o híbrida se puede usar para el almacenamiento de datos de IoT.

Hay varias formas de armar una infraestructura de análisis que se adapte a las necesidades del negocio, al tipo de datos recolectados y al equipo IT que tenga la organización:

• Mover los datos IoT a un lugar centralizado para combinarlos con otros y prepararlos para el análisis.
• Analizar los datos dentro de los dispositivos IoT y mover los resultados a una plataforma de Business Intelligence (BI) para su visualización.
• Crear una arquitectura con una división bien definida del análisis entre el dispositivo y la nube.  

Propósito del análisis

El porqué del análisis depende de qué respuesta se desee encontrar en los datos. En este sentido contamos con:

Análisis descriptivo: ¿qué pasó?

Análisis predictivo: ¿qué pasará?

Permite planear mejor y evitar costosos períodos de inactividad o mantenimientos de rutina. Derivará en una toma de decisiones precisa para solventar problemas cotidianos de negocio que repercuten en el desempeño general.

Análisis prescriptivo: ¿qué debería hacerse ante un determinado escenario?

Se recomienda una acción en base a lo que ocurrió en el pasado, lo que pueda suceder en el futuro, los resultados deseados, escenarios específicos, datos actuales e históricos recolectados.

Analistas calificados

Las empresas deberán contar con las personas adecuadas para analizar y convertir los datos estructurados, no estructurados o semiestructurados en valiosos conocimientos de negocios.

Se necesitan expertos que sepan buscar a partir de los datos, hacer las preguntas correctas y traducir los datos en información productiva para la empresa.

Otras habilidades que se buscan:

• Aprendizaje profundo.
• Minería de datos.
• Algoritmos.
• Aprendizaje automático.
• Procesamiento complejo de eventos.

Conclusión

Adoptando el enfoque adecuado para el análisis de datos del IoT, las empresas podrán experimentar los beneficios de esta fuente de información para el negocio, tales como una mayor productividad, una alineación con los tiempos del mercado y una automatización de los procesos.