Los dispositivos que forman ‘el internet de las cosas’ (IoT) son idóneos para aprovechar al máximo el análisis de datos. Estos dispositivos contienen chips, cámaras, sensores y otros muchos componentes que reciben y recopilan enormes cantidades de datos valiosos. Estos datos, por tanto, son el mayor flujo de información que se agrupa en internet, convirtiendo al IoT en el mayor proveedor para los sistemas de Big Data, Inteligencia Artificial (IA) y Computación Cognitiva. Esta información suele ser gestionada utilizando plataformas de IoT y Big Data, que convierten el flujo de datos en información entendible y 100% aprovechable para el desempeño empresarial.
Centrémonos en la relación entre Big Data e IoT ¿Se crearon al mismo tiempo? ¿Es uno el resultado del otro?
Los grandes datos existen desde décadas atrás, pero el concepto actual de Big Data va más allá al integrar la organización, así como la escalabilidad de los petabytes de información que se generan a través de nuestra actividad diaria. Los grandes datos existían mucho antes que el IoT, y la evolución desde el simple almacenamiento de datos hasta el uso activo de datos, ha hecho posible el análisis y la predicción del comportamiento, que son los impulsores básicos de los dispositivos IoT.
Diferencias intrínsecas entre Big Data e IoT
El Internet de las cosas es un conjunto de gadgets, dispositivos, wearables y máquinas que pueden conectarse entre sí y comunicarse datos entre sí y que han sido impulsados por los productos de consumo. Es generado por máquinas, pero su valor incrementa según los datos que recopilan.
Por el otro lado, el Big Data está generado por humanos. En un contexto en el que ya no solo los humanos interactúan con la tecnología para crear datos, sino que también lo hacen las máquinas entre sí, es gracias al Big Data creado por humanos que los elementos del IoT son capaces de actuar de modo inteligente y de volverse más sofisticados.
Características fundamentales del proceso de Big Data
El proceso de Big Data puede aplicarse tanto a entornos que generan conjuntos de datos grandes como a los que generan conjuntos de datos pequeños. Estas herramientas tienen una serie de características fundamentales:
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Estructura de datos
Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. Cada uno con su valor intrínseco que puede extraerse.
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Efecto vanguardia
Las empresas que aprovechan todo el potencial del IoT mantienen una ventaja competitiva a todos los niveles de la empresa (desde marketing hasta producción).
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Fuente de ingresos
Integrar IoT y Big Data es cada vez una posibilidad más accesible para todo tipo de empresas. A cambio, genera oportunidades de negocio y beneficios significantes a medio y largo plazo.
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Importancia del volumen
Aunque Big Data pueda funcionar con cantidades de datos limitadas, con el tiempo y en virtud del volumen podrán generarse ganancias más agresivas.
Las elecciones basadas en datos son la única forma de tener verdadera confianza en las decisiones estratégicas de una empresa. Pero para extraerle el valor al Big Data y al IoT es esencial que cada empresa determine qué formas de análisis de datos utilizar para cada conjunto de datos, y crear una estrategia conforme.
Ante todo, es fundamental identificar los datos que se necesitan y localizar una fuente de datos confiable y completa para un análisis preciso. Cuanto más se reduzca el enfoque, más fácil será identificar fallos y cuellos de botella, así como revelar dependencias, procesos y componentes de bajo rendimiento.
Piezas de IoT y Big Data en el flujo de trabajo
Los registros de las máquinas, junto al Internet de las cosas, cuentan con activos y sensores conectados capaces de medir, registrar y transmitir el rendimiento en tiempo real traducido en datos. Estos datos tienen un valor potencial muy alto para los fabricantes, pero se necesita atravesar un proceso en el que se extraigan estos datos de forma relevante. Este proceso consta de las siguientes piezas:
- Sensores y dispositivos IoT de recopilación de datos son instalados en fábricas para generar una gran cantidad de datos no estructurados que se recopilan en el sistema de Big Data. Este último depende en gran medida de sus 3Vs principales: volumen, velocidad y variedad.
- En el sistema de Big Data, que es una base de datos distribuida compartida, se almacenan los distintos tipos de datos que residen en una especie de lago de datos formado por archivos de Big Data.
- Se analizan los macro datos de IoT almacenados mediante herramientas analíticas, que generan informes y gráficos de resultados.
- Los dos se retroalimentan a través de métricas adicionales, configuraciones y personalizaciones.
El Big data es el precursor del IoT
Aunque los dos conceptos no se hayan desarrollado al mismo tiempo, están inextricablemente vinculados. Cada elemento de IoT es el resultado de la aplicación de Big Data, y a su vez, la naturaleza de IoT hace que la recopilación y el intercambio de datos sea aún más potente.
Plataformas IoT Big Data como Nexus Integra son las responsables de integrar toda la inteligencia de negocio basada en los datos recogidos por los distintos elementos (equipamientos, sensores IoT u otros) que forman parte del proceso o la actividad.
La plataforma de operaciones integrada Nexus Integra está formada por una potente estructura de tres capas que ayudan a tu empresa a integrar, adquirir, estandarizar, unificar, gestionar y mostrar los datos de una forma sencilla.
- La primera capa, Nexus Connect, ayuda a tu empresa a integrar y adquirir los datos desestructurados a través de dispositivos IoT y herramientas sofisticadas.
- La segunda capa, Nexus Core, es la responsable de estandarizar y unificar estos datos a través del Big Data.
- La tercera capa, Nexus Apps, está compuesta por aplicaciones Nexus que te brindan las herramientas necesarias en un entorno global de operaciones para gestionar y mostrar los datos de una forma sencilla.
Si necesitas más información acerca de la relación entre Big Data e IoT o estás buscando una plataforma que te permita aplicar estos dos conceptos contacta con nosotros y te contamos con detalle.
