En la actualidad, los datos se han convertido en un recurso muy valioso para las empresas. Su capacidad para revelar información sobre una organización es sin precedentes, por lo que se ha convertido en un impulsor importante para la adopción del Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés). La red de dispositivos interconectados del IoT puede generar una cantidad impresionante de datos en bruto, lo cual resulta muy atractivo para los líderes empresariales de diferentes industrias.
Según un informe publicado por Gartner a principios de este año, se estima que el 43% de las empresas habrán implementado su propia estrategia de IoT para finales de este año. Sin embargo, ¿están los directores de tecnología (CIOs) y sus contrapartes pensando a largo plazo en sus soluciones de IoT? Existen muchas razones para invertir en el IoT, pero sin combinar los datos generados con las herramientas adecuadas, tendríamos el libro más valioso del mundo sin forma de leerlo.
La simple recolección de datos no es suficiente para obtener valor; el verdadero valor se encuentra en traducir esa información en ideas y acciones que se puedan implementar de inmediato para mejorar las operaciones. Es aquí donde entra en juego la analítica prescriptiva, la cual se adapta de manera natural a cualquier solución de IoT. Una vez integradas con los dispositivos de IoT, las herramientas de analítica prescriptiva recopilan información e identifican tendencias de manera inteligente. La idea es procesar los datos, buscar patrones de comportamiento a través del aprendizaje automático y generar una descripción de la situación, combinada con una acción prescriptiva. Estos resultados se entregan en tiempo real a la persona más relevante.
En términos sencillos, esto elimina la necesidad de que un científico de datos revise y presente informes. Se crea un ciclo constante de recolección de datos, traducción, entrega de ideas y acciones. Curiosamente, esto es similar a lo que la industria minorista está haciendo con la tecnología RFID para el monitoreo de la cadena de frío.
Según IDC, la industria que más invirtió en IoT en 2015 fue la manufactura discreta. ¿Cómo podrían beneficiarse los fabricantes al combinar su solución con una herramienta de analítica prescriptiva? Veamos el caso de los fabricantes de automóviles. A través de dispositivos conectados al IoT, se recopilan datos en cada etapa de la producción. Durante un período determinado, el motor de analítica prescriptiva identifica que una estación está tardando X segundos más en completar su tarea en comparación con Y segundos menos en otras estaciones, lo que resulta en una pérdida de $Z en ganancias totales. La herramienta de analítica prescriptiva señala inmediatamente este problema al ingeniero correspondiente y proporciona recomendaciones sobre cómo solucionarlo.
En conclusión, el valor de los datos en la era del Internet de las cosas radica en la capacidad de traducir la información en ideas y acciones que mejoren las operaciones de las empresas. La analítica prescriptiva se presenta como una solución natural para aprovechar al máximo los datos generados por los dispositivos de IoT. Al combinar estas dos tecnologías, las empresas pueden obtener información en tiempo real y tomar decisiones más informadas para optimizar sus procesos y maximizar sus ganancias.
