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Los tres mayores desafíos en la preparación de datos de IoT

Los tres mayores desafíos en la preparación de datos de IoT

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El Internet de las cosas (IoT) ya está arraigado en nuestra vida cotidiana, desde dispositivos portátiles y relojes inteligentes hasta televisores conectados y electrodomésticos inteligentes. Las empresas también están utilizando la tecnología; en un contexto B2B, los dispositivos conectados se refieren a máquinas y sensores que se utilizan para rastrear todo, desde el rendimiento de la máquina hasta los requisitos de mantenimiento. Por ejemplo, los dispositivos sensores pueden encontrarse en una línea de producción para rastrear la preparación de las máquinas y automatizar el mantenimiento predictivo . O bien, un hospital podría usar dispositivos de IoT para el monitoreo remoto del paciente, cirugía robótica o dispensación de medicamentos.

Todos estos sensores, dispositivos y otras “cosas” en crecimiento en última instancia significan más datos. Y mucho de eso. Pero con más datos vienen desafíos más complejos en su preparación. Para aprovechar el valor de IoT y big data, y brindar información innovadora que impulsa la innovación, las organizaciones industriales deben preparar rápidamente todos estos datos dispares y no estructurados. A continuación, nombramos algunos de los tres principales desafíos en la preparación de datos de IoT para aprovecharlos para el análisis.

Grandes volúmenes de datos.

La investigación de mercado de International Data Corporation (IDC) estima que los dispositivos de IoT crearán 40,000 exabytes de datos para 2020. Para mantener esto en perspectiva, en el año 2000, se crearon tres exabytes de información a nivel mundial. Esa es una gran cantidad de datos para preparar, y bajo muchos procesos actuales, las organizaciones no podrán mantenerse al día. Esto es particularmente difícil en el mundo industrial, donde los fabricantes y otras grandes organizaciones industriales generalmente recolectan miles de millones de conjuntos de datos de máquinas, sensores y aplicaciones comerciales internas.G

Complejidad

Otro desafío en la preparación de datos de IoT es su naturaleza compleja. A menudo, las organizaciones no solo deben preparar datos de marca de tiempo o etiquetas geográficas, sino que deben combinarlo con fuentes más estructuradas, como archivos csv. Esta complejidad solo se multiplica cuando se toma en cuenta la velocidad a la que se generan estos datos.

Encontrar una solución a este problema es complicado. Los recursos técnicos dentro de una organización que podrían manejar esta complejidad son generalmente limitados, y la ampliación de esos recursos es costosa. El uso de herramientas comunes de preparación de datos como Excel no puede manejar esta complejidad, lo que deja a los analistas expertos a la hora de trabajar con estos datos. Las organizaciones de hoy deben encontrar una manera de aprovechar los recursos que tienen para preparar los datos cada vez más complejos de IoT.

Conclusión

Los datos de IoT son una oportunidad emocionante, pero sus beneficios solo se pueden obtener con una estrategia de preparación de datos adecuada. Las organizaciones deben equipar a su equipo con plataformas de preparación de datos que puedan manejar el volumen y la complejidad de los datos de IoT, así como comprender cómo estos datos pueden y se unirán a otras fuentes en toda la organización. Al adoptar soluciones de preparación de datos inteligentes, el universo de IoT y los grandes datos ya no abruman. Los datos del sensor se convierten en la clave de la innovación, no un impedimento para ello.

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