Los datos de IoT continúan generando crecientes cambios en el camino de la transformación digital. Las organizaciones están creando nuevos modelos de negocio basados en datos para satisfacer las necesidades en constante cambio de los consumidores y la empresa. Sin embargo, esta transformación amenaza con inundar los datos a través de las arquitecturas técnicas de estas organizaciones, lo que provoca un fuerte aumento de los gastos operativos, las compañías pasan a ser más vulnerables a los ataques de seguridad y a los puntos críticos de fallos en los sistemas de seguridad. Llevar a cabo un análisis en los datos de IoT ayudará a controlar la inundación de datos y a impulsar el valor comercial.
El grado de digitalización de la industria en el 2022 se prevé que en España sea de un 19% frente a un 8% del 2017. Los profesionales del sector se centran en crear diferentes tipos de análisis, usar diseños centrados en datos y reducir los gastos generales asociados con el flujo de datos a través de la red. A medida que aumenta el volumen de datos recopilados de los sensores, dispositivos y otros puntos finales. El valor comercial potencial que puede obtener de estos datos continúa creciendo de una manera exponencial. Analizar los datos es la clave para obtener información importante y útil de todo el torrente de datos que nos llegan, y así poder aplicarlos a las necesidades empresariales. Sin embargo, se requiere de una arquitectura de datos de IoT que se ajuste a su propósito para poder recopilar adecuadamente los conocimientos importantes y utilizar los análisis de forma creativa para crear valor diferenciador de negocio y reducir la sobrecarga de mover datos dentro de sus soluciones de IoT. La manera mas eficaz sería implementar análisis dentro de las soluciones de IoT para impulsar el valor y la eficiencia del negocio.
La clave para avanzar hacia la transformación digital es conseguir un análisis, es decir cualquier mecanismo que genere información a partir de datos. Tales mecanismos van desde lo simple a lo complejo, los mecanismos podrían incluir el aprovechamiento de técnicas de procesamiento de señales o el uso de aprendizaje automático avanzado (Machine Learning). Cualquiera de estos mecanismos para extraer información se considera “analítica”, y esta analítica puede aprovecharse en cualquier punto de la arquitectura de la solución IoT. El valor comercial de IoT se basa en datos, específicamente, en extraer y explotar el valor empresarial de los enormes volúmenes de información generados por la gran cantidad de sensores y dispositivos implementados en la actualidad. La analítica de datos impulsa el valor comercial y la eficiencia operativa al permitir nuevas formas de aprovechar grandes cantidades de datos de IoT y al reducir la sobrecarga de mover grandes cantidades de datos a través de una red.
