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¿Estamos preparados para la integración de datos de loT?

by Redacción PowerData on diciembre 29, 2015

 Integracion_datos_IoT

Conforme crecen las dimensiones del Internet de las Cosas (IoT) aumentan el número y los tipos de aplicaciones. Una nueva realidad que se traduce en grandes cantidades de datos de toda clase que hemos de aprender a gestionar y analizar para aprovechar al máximo las oportunidades que nos brinda la conexión a IoT. Entre otras poder analizar patrones para maximizar el rendimiento, prevenir problemas, hacer predicciones y, en suma, tomar mejores decisiones a nivel operativo y directivo. 

Los casos de uso de la IoT casi interminables pero, al margen de la casuística, todos ellos están basados en datos generados por aplicaciones y tanto aquellos como éstas pueden ser de muy distinto tipo. Por lo tanto, se hace necesario tener en cuenta la integración de unos y otros para poder explotar los datos con el fin de obtener ventajas competitivas.   

Lograr la integración de los datos con otros sistemas, en efecto, es esencial para analizar la información que ofrezcan los dispositivos. Por lo tanto, para implementar con éxito los sistemas de integración en el dispar IoT, pese a que se trata de una tecnología idónea para este escenario, ésta necesariamente tiene que evolucionar. 

 

Análisis e integración de datos, un doble desafío

La integración de las tecnologías IoT, incluyendo dispositivos, datos, conexiones y procesos entre ellas y globalmente con el entorno de Ti plantea importantes desafíos. Solo mediante una adaptación que respete los nuevos requisitos para la tecnología de integración de datos será posible alimentar procesos de negocio basados en los datos de los sensores. De acuerdo con David Linthicum, vicepresidente senior de Cloud Technology Partners y un experto del cloud computing, estar preparados para afrontarla significa abordar tres aspectos:

  • El incremento exponencial del volumen de datos y la velocidad de transmisión, casi en tiempo real. Al respecto, Linthicum advierte que los enfoques antiguos para integrar los datos basados en el mensaje pueden no funcionar bien. 
  • La calidad de los datos y su gobernabilidad son aspectos fundamentales para que la información de IoT resulte valiosa. Los controles de calidad de datos son obligatorios. IoT ha cambiado el modo en el que reunios y tratamos los datos en tiempo real. Por ejemplo, la calidad de los datos debe comprobarse en el dispositivo, tanto en reposo como en vuelo, y también al introducirse en un almacén de datos, donde pueda ser analizada de forma inmediata. 
  • La integración deberá posibilitar la combinación de datos en tiempo real, por ejemplo la capacidad de asignar el ranking a partir de una determinada base de datos, utilizando datos recogidos en tiempo real, por lo general en entornos de TI cloud computing o híbridos. 

Por un lado, resulta indudable que IoT es sinónimo de una mejora que representa un cambio de paradigma tecnológico revolucionario que abre enormes oportunidades a las organizaciones. Sin embargo, por otro, lograr la eficiencia deseada a la hora de gestionar la información de la empresa exige incluir los dispositivos IoT en nuestra estrategia de integración de datos. Solo así podremos incluirlos en los principales procesos de negocio de manera eficiente. 

Además de poderse llevar a cabo una integración con otros sistemas como CRM o, por ejemplo, sistemas de planificación ERP, gracias a un enfoque integrador sacarle todo el jugo a los datos generados por máquinas IoT significa gestionar datos heterogéneos de distintos dispositivos para obtener datos críticos. Gracias a ellos será posible tomar mejores decisiones, resolver problemas de forma proactiva y, entre otros beneficios, tener un mejor conocimiento de las máquinas. 

Del mismo modo que integrar nos facilita abordar proyectos de IoT, sin una estrategia y tecnología de integración de datos ad hoc será inviable realizar análisis que realmente supongan una gran oportunidad de innovación y crecimiento. 

Fuente imagen: Stuart Miles / FreeDigitalPhotos.net

 

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Topics: Big Data

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