El crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) está teniendo un gran impacto en muchas áreas dentro de la tecnología de la información empresarial, y la analítica de datos es una de ellas. Las empresas están recopilando grandes volúmenes de información de todo tipo de objetos conectados, como datos sobre cómo los consumidores utilizan ciertos productos, el rendimiento de los activos corporativos y las condiciones ambientales en las que operan los sistemas.

Al aplicar análisis avanzados a estos flujos de datos entrantes, las organizaciones pueden obtener nuevos conocimientos que les ayudarán a tomar decisiones más informadas sobre qué acciones tomar. Y con las empresas colocando sensores de IoT en cada vez más objetos, los volúmenes de datos entrantes seguirán creciendo.

“La computación basada en sensores es una tendencia fundamental en la transformación digital”, dice Maureen Fleming, analista de la firma de investigación IDC. “La inteligencia operativa utilizando el monitoreo basado en condiciones asegura a las organizaciones sobre la salud de los dispositivos, máquinas y sistemas conectados a sensores. Dependiendo del caso de uso, la aplicación de aprendizaje automático (ML) a los datos de los sensores tiene como objetivo predecir la probabilidad de fallas, la propensión a comprar, problemas de salud, etc.”

La aplicación de ML a los datos de los sensores en combinación con los datos de las aplicaciones empresariales también puede cambiar fundamentalmente la forma en que una organización trabaja, al predecir problemas con el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio para los clientes o problemas logísticos dentro de una cadena de suministro, según Fleming.

El IoT “está impulsando la fusión de los mundos digital y físico”, dice Brian Hopkins, vicepresidente y analista principal de Forrester Research. “Casi todas las empresas desean datos en tiempo real del mundo físico para dar el siguiente paso en su búsqueda de conocimientos que brinden ventaja competitiva”.

Forrester identifica tres escenarios principales para obtener conocimientos a través de la analítica. Uno es el conocimiento sobre los productos inteligentes conectados en sí mismos. Otro es el conocimiento sobre cómo funcionan eficientemente las cosas conectadas entre sí, lo que puede ayudar a las empresas a mejorar los procesos que involucran activos físicos. Y el tercero es el conocimiento sobre cosas y personas que provienen de los datos de IoT de socios comerciales como proveedores.

Sin embargo, para muchas empresas, la infraestructura de analítica de datos existente no manejará adecuadamente los aumentos esperados en el volumen generado por el IoT. Necesitarán modificar sus entornos de TI para que estén más “preparados para el IoT”.

“El IoT está creando una cantidad sin precedentes de datos en la empresa en términos de volumen y velocidad”, dice Mark Hung, vicepresidente de investigación de la firma de investigación Gartner. “Para extraer valor de estos datos, la arquitectura de analítica de datos de la empresa debe ser renovada”.

Fuente del artículo: NW