Según las dimensiones del Internet de las Cosas (IoT) el número y los tipos de aplicaciones están aumentando. Una nueva realidad que se traduce en grandes cantidades de datos de todo tipo que tenemos que aprender a administrar y analizar para aprovechar al máximo las posibilidades que nos ofrece la conexión a IoT. Entre otros, poder analizar patrones para maximizar el rendimiento, prevenir problemas, hacer predicciones y, en resumen, tomar mejores decisiones a nivel operativo y gerencial.
Los casos de uso casi infinitos del IoT pero, sin tener en cuenta la casuística, todos se centran en datos generados por aplicaciones y tanto esos como estos pueden ser de muy diferentes tipos. Por tanto, es necesario prestar atención la integración de ambos para explotar los datos con el fin de obtener ventajas competitivas.
Lograr la integración de datos con otros sistemas, en realidad, es fundamental para analizar la información que ofrecen los dispositivos. Por eso, para poner en práctica con éxito sistemas de integración en el IoT dispar, pese a que es una tecnología ideal para este escenario, necesariamente tiene que progresar.
Análisis e integración de datos, un doble desafío
La integración de tecnologías de IoT, incluidos dispositivos, datos, conexiones y procesos entre ellos y en todo el mundo con el entorno de TI, plantea desafíos importantes. Solo por medio de una adaptación que respete el nuevos requerimientos para la tecnología de integración de datos será factible alimentar procesos comerciales basados en datos de sensores. Según David Linthicum, vicepresidente senior de Cloud Technology Partners y experto en computación en la nube, estar listo para esto significa abordar tres cosas:
- El aumento exponencial de volumen y velocidad de datos transmisión, casi en tiempo real. En este aspecto, Linthicum advierte que los enfoques antiguos para integrar datos basados en mensajes pueden no funcionar bien.
- El calidad y gobernanza de los datos son aspectos fundamentales para que la información de IoT sea valiosa. Los controles de calidad de los datos son obligatorios. IoT ha cambiado la forma en que recopila y procesa datos en tiempo real. A modo de ejemplo, se debe chequear la calidad de los datos en el dispositivo, tanto en reposo como en vuelo, y además al entrar en un data warehouse, donde se pueden analizar de forma inmediata.
- La integración debería permitir combinación de datos en tiempo real, a modo de ejemplo, la capacidad de adjudicar la clasificación de una determinada base de datos, usando datos recopilados en tiempo real, de forma general en entornos de computación en la nube o TI híbridos.
Por una parte, es claro que IoT es sinónimo de una mejora que representa un Cambio de paradigma tecnología revolucionaria que abre enormes posibilidades a las instituciones. A pesar de esto, por otra parte, lograr la eficiencia deseada al momento de administrar la información de la compañía necesita incluir dispositivos IoT en nuestra estrategia de integración de datos. Solo entonces lograremos incluirlos en los principales procesos de negocio eficientemente.
Al mismo tiempo de poder llevar a término una integración con otros sistemas como CRM o, a modo de ejemplo, sistemas de planificación ERP, gGracias a un enfoque integrador, aprovechar al máximo los datos generados por las máquinas IoT significa administrar datos heterogéneos de diferentes dispositivos para obtener datos críticos. Gracias a ellos será factible tomar mejores decisiones, solucionar problemas de forma proactiva y, entre otros beneficios, tener un mejor conocimiento de las máquinas.
De la misma forma que la integración nos facilita abordar proyectos de IoT, sin un estrategia y tecnología de integración de datos ad hoc Será inviable realizar análisis que verdaderamente representen una gran posibilidad de innovación y crecimiento.
Fuente de la imagen: Stuart Cientos / FreeDigitalPhotos.net
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