Según Gartner, se espera que los ingresos generados por productos y servicios de IoT superen los $300 mil millones para el año 2020. La pregunta clave que las empresas deben responder es si el análisis de datos impulsa la revolución del IoT o si el IoT impulsa la revolución del análisis de datos. En mi opinión, estas dos áreas, el análisis de datos y el IoT, tienen una relación simbiótica. Una se alimenta de la otra para su crecimiento y adopción.

El IoT conecta todo tipo de dispositivos, desentrañando un tesoro de datos. Las redes ubicuas, las plataformas digitales y la proliferación de dispositivos permiten el acceso a cantidades masivas de información que antes estaban aisladas. La disponibilidad de estos datos impulsa la oportunidad para el análisis de datos al extraer y presentar información útil para que los tomadores de decisiones tomen decisiones informadas, que son más predictivas en lugar de reactivas. Por lo tanto, el IoT y el análisis de datos se alimentan mutuamente y las empresas están adoptando esta tendencia a nivel mundial, ya que pueden impulsar la efectividad y eficiencia en sus operaciones y resultados comerciales.

Con sensores de red, almacenes de datos que almacenan cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados y motores de análisis, el valor que esto puede generar para las empresas es fenomenal. Según Gartner, se espera que los ingresos generados por productos y servicios de IoT superen los $300 mil millones para el año 2020. La aplicación del IoT y el análisis de datos en una variedad de industrias está sucediendo a nuestro alrededor. Sin embargo, requiere una nueva forma de pensar entre los líderes de la industria y las empresas para conectar partes no conectadas de su negocio a través de dispositivos finales y construir análisis en torno a los datos que se generarán.

Veamos algunas aplicaciones del IoT y el análisis de datos que se espera que arrasen en las industrias en los próximos años. En la industria agrícola, utilizando sensores de alta precisión, se puede registrar el historial de temperatura ambiente, humedad del suelo, niveles de nutrientes, datos de pH, calidad del aire y una serie de otras métricas. Si bien todos estos datos pueden parecer desconectados o aislados inicialmente, cuando se recopilan a intervalos regulares, esta montaña de datos conectados se puede utilizar para proporcionar información avanzada para una mejor gestión de rendimiento, mejorar la salud de los cultivos y puede actuar como una excelente herramienta de predicción utilizando análisis avanzados y visualización para impulsar la participación y los servicios de asesoramiento a los agricultores por parte de las empresas. Con dispositivos portátiles e información bajo demanda, tanto los profesionales de ventas como los de servicio de campo de estas empresas pueden interactuar de manera inteligente con la comunidad agrícola en tiempo real y ayudarles a hacer crecer su negocio. En un país con poca disponibilidad de datos como India, con un enfoque en aumentar los ingresos agrícolas y mejorar la productividad agrícola, el IoT y el análisis de datos pueden ser un gran catalizador para lograr estos dos objetivos.

En la industria automotriz, el “estacionamiento comunitario” es un gran ejemplo de cómo el IoT y el análisis de datos se utilizan simultáneamente para crear soluciones empresariales nunca antes vistas. Los sensores a bordo de los vehículos identifican espacios abiertos a medida que conducen y, utilizando múltiples fuentes de datos de sensores de estacionamiento, mapas de ocupación en tiempo real, etc., todos estos datos sin procesar se pueden extraer en una infraestructura en la nube para construir paneles informativos perspicaces y predecir espacios de estacionamiento disponibles. De esta manera, se ahorran a los conductores de automóviles millones de horas desperdiciadas buscando estacionamiento.

De manera similar, en la industria minorista, mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y los índices de llenado en las tiendas utilizando dispositivos IoT en las tiendas y rastreando las tendencias de compra, prediciendo patrones de compra en tiempo real para mejorar el reabastecimiento de stock es un área de aplicación clave donde combinar el IoT y el análisis de datos puede agregar significativamente a los márgenes comerciales y al crecimiento de las ventas de los minoristas.

En resumen, el IoT y el análisis de datos tienen una relación simbiótica en la que se alimentan mutuamente para impulsar la innovación y el crecimiento en diversas industrias. Las empresas deben adoptar esta tendencia y aprovechar el potencial de estas tecnologías para mejorar sus operaciones y resultados comerciales.