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Logra una arquitectura óptima para el tratamiento de datos en IoT

by Redacción PowerData on octubre 18, 2021

powerdata - Logra una arquitectura óptima para el tratamiento de datos en IoTLos especialistas anticipan que para 2025 el número de suscripciones móviles a redes 5G rebasará la barrera de los 2.500 millones y habrá aproximadamente 16.500 millones de dispositivos conectados mediante el IoT. ¿Suena increíble? Las posibilidades de acceder a información sobre los usos y costumbres de nuestros clientes es una realidad y está en cada empresa saber administrar ese potencial.

 

Hagamos un poco de memoria: ¿qué pasaba hace algunos años con el tratamiento de datos de big data? Seguramente recordarán que a muchas empresas el almacenamiento les resultaba sumamente costoso y entonces la posibilidad de trabajar con datos quedaba relegada solo a grandes compañías.

Hoy, en cambio, los costos se flexibilizaron y la disponibilidad de tecnología para procesar Big Data ya es una realidad accesible. Más todavía: con la llegada del Internet de las cosas, objetos que normalmente no estarían conectados a Internet pero que tenían potencial para obtener y procesar datos, están ahora equipados con sensores y chips que facilitan la recolección de datos. Y esa información de los dispositivos IoT se acumula en el Big Data.

 

powerdata - tratamiento de datos

 

¿Por qué haber logrado esta “democratización de datos” es algo para celebrar?

 

Poder operar y diseñar estrategias sobre la base de información permite hacer más eficiente la toma de decisiones (basadas en inteligencia de datos), desarrollar mejores productos (que respondan a necesidades e intereses concretos de los clientes), obtener información más profunda para una mejora continua y lograr un mayor conocimiento trasversal del negocio y el mercado.

 

 

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Conocer a cada persona y mejorar la experiencia del cliente hace que los datos sean grandes aliados para consolidar la tan ansiada lealtad del cliente. Esto es central en las estrategias de negocios de los últimos tiempos, especialmente desde el auge del comercio online que profundizó la pandemia, que nos permite un conocimiento profundo e inmediato de sus acciones y decisiones.

Estamos en un escenario en el que la posibilidad de obtener procesos automatizados con un análisis predictivo y prescriptivo más preciso está a nuestro alcance.

 

 

El marco arquitectónico Big Data para el tratamiento de datos

 

Una arquitectura estructurada en capas es la mejor forma de solucionar la complejidad que implica Big Data en cuanto al tratamiento de datos. Cada una de estas capas realiza una función particular, por lo que los datos se van canalizando en función de los requisitos del sistema de procesamiento por lotes o del sistema de procesamiento de flujo.

 

Para garantizar un flujo seguro de datos, la arquitectura Big Data debe, al menos, constar de las siguientes capas:

 

  1. Capa de ingestión de datos: es el primer paso para que los datos procedentes de una variedad de fuentes comiencen su recorrido. Aquí los datos se clasifican en función de su prioridad, lo que hace que el flujo sea uniforme en capas adicionales.
  2. Capa de recopilación de datos: se presta más atención al transporte de datos desde la capa de ingestión al resto de la canalización de datos. Para apoyar el desarrollo de las capacidades analíticas, aquí los componentes están desacoplados.
  3. Capa de procesamiento de datos: al llegar a este nivel el foco se pone en procesar los datos que han sido recopilados en la capa anterior. Es el primer punto donde puede realizarse la analítica.
     
    Powerdata - etapas del big data 
  4. Capa de almacenamiento de datos: a este nivel comienzan los grandes retos que big data plantea al tratamiento de datos ya que, el tamaño de los datos comienza a aumentar y es necesario encontrar una solución de almacenamiento eficiente.
  5. Capa de consulta de datos: se lleva a cabo un procesamiento analítico sólido con el objetivo principal de reunir el valor de los datos para que sean más útiles para la siguiente capa.
  6. Capa de visualización de datos: éste se considera el nivel más importante de la arquitectura, ya que es en esta capa donde los usuarios de los canales de datos pueden extraer el valor de la información. Aquí el dato ya es conocimiento y el usuario que accede a él tiene la posibilidad de hacer hallazgos que le conduzcan a la innovación, la toma de una decisión acertada o le den una pista nueva para seguir profundizando en algún concepto en su investigación.


 

 

Según la encuestadora Statista la inversión en IOT de 2020 fue de 742.000 millones USD y la cifra de dispositivos conectados prevista para 2030 será de 25.440 millones. Las bases están dadas para un cambio de paradigma sin precedentes, y es indispensable contar con una arquitectura que propicie el correcto tratamiento de datos en tu organización.

 

Powerdata - IoT

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Topics: Data Management, Big Data

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