Como as empresas modernas estão usando dados da IoT para estimular a inovação

Poucas tecnologias modernas despertaram tanto a imaginação coletiva quanto o recente avanço da Internet das Coisas (IoT). O termo, criado em 1999 pelo inovador Kevin Ashton, descreve um mundo vasto e interconectado de objetos que compartilham informações pela internet, permitindo que os dispositivos conectados realizem tarefas de forma autônoma.¹

Atualmente, com a disseminação da tecnologia 5G, os dispositivos IoT estão por toda parte. De veículos e eletrodomésticos a drones, satélites e até fábricas inteiras, sensores integrados coletam e compartilham dados por redes ultrarrápidas, permitindo que tecnologias de ponta como inteligência artificial (IA) e computação em nuvem evoluam rapidamente. Segundo a Forbes, o número de dispositivos IoT mais do que dobrou nos últimos anos, passando de 10,3 bilhões em 2018 para 25 bilhões em 2025.²

No entanto, o desempenho de muitas aplicações IoT depende de um volume imenso de big data que as empresas precisam coletar e armazenar com segurança para que essas aplicações funcionem. As fábricas automatizadas, as cidades inteligentes e as redes de energia mostram como os dispositivos IoT produzem volumes de dados que superam a capacidade de resposta das empresas.

É aí que entra o edge computing, uma solução que permite às empresas mais autonomia no processamento de dados de dispositivos IoT. O edge computing é um framework de computação distribuída que processa os dados mais perto da origem, na “borda” das redes rápidas por onde esses dados circulam. Isso reduz a latência e os problemas de largura de banda comuns ao processar dados de IoT em centros de dados centralizados.

O termo “big data” se refere às informações que as empresas coletam de várias fontes, como redes sociais, internet e bancos de dados. Tecnicamente, os dados de IoT formam um subconjunto do big data, focado nas informações obtidas de dispositivos conectados à rede IoT, como sensores ou medidores. No entanto, os dados de IoT se diferenciam de outros tipos de dados em três aspectos importantes e exigem tratamento específico.

Um dispositivo conectado à internet gera os dados de IoT. Por outro lado, big data pode ser gerado por diversas fontes, por exemplo, histórico de mídia social de um usuário, transações financeiras e muito mais. Isso faz com que os dados de IoT costumem ser altamente estruturados e formatados, obedecendo às limitações dos dispositivos que transmitem essas informações, como sensores ou medidores. No entanto, o big data normalmente não é estruturado.

Os data centers criados para processar grandes volumes de dados não estruturados muitas vezes não conseguem processar essas informações de forma contínua, algo essencial para a maioria das aplicações IoT, o que pode causar problemas de latência e precisão.

O aumento no número de dispositivos IoT conectados gera uma quantidade impressionante de dados. Segundo um estudo recente, os dispositivos IoT geraram 86 petabytes de dados em 2022 e ultrapassarão 1.100 petabytes até 2027, o que representa um crescimento superior a 1.000%.³

Os data centers tradicionais não foram projetados para lidar com esse volume de dados, especialmente quando são transmitidos continuamente, como ocorre com os dispositivos IoT. Esse excesso de dados sobrecarrega os sistemas de armazenamento e gera problemas.

Os dados de IoT são enviados em tempo real e precisam ser processados imediatamente para que as aplicações funcionem corretamente. Imagine um carro autônomo precisando esperar o processamento dos dados sobre semáforos em um data center e só depois recebê-los para reagir. O big data costuma incluir dados históricos que podem ser processados em lotes, ao longo do tempo, sem comprometer o desempenho das aplicações relacionadas.

Os data centers tradicionais, edifícios físicos instalados localmente que abrigam a infraestrutura de TI, foram projetados para armazenar e processar grandes volumes de dados não estruturados em lotes, ao longo do tempo. Essa arquitetura pode ser eficiente para processar dados complexos em grande escala, mas não atende bem ao volume, à escala e às necessidades em tempo real das cargas de trabalho de IoT.

A quantidade e a complexidade das fontes de dados usadas pela tecnologia IoT, junto com o volume de dados e a velocidade de transmissão, geralmente sobrecarregam os data centers tradicionais. O edge computing e os chamados “edge data centers” armazenam e processam dados de forma mais adequada às necessidades atuais.

As soluções de edge representam uma alternativa poderosa aos modelos tradicionais de data centers no uso com dispositivos IoT. Diferentemente dos métodos tradicionais de processamento de dados, uma das vantagens do edge computing é permitir que os dados sejam processados e analisados assim que chegam. Ele permanece próximo do ponto em que foi gerado, sem a necessidade de enviá-lo para a nuvem ou para um banco de dados tradicional.

Com uma solução de edge, os dados gerados por um dispositivo IoT podem ser processados e analisados em tempo real por uma aplicação de banco de dados não relacional (NoSQL), posicionada na borda da rede. Por exemplo, no caso dos carros autônomos, o edge computing é essencial para garantir reações em tempo real que evitem colisões.

Essa abordagem é usada em diversas aplicações de IoT, com variações de design conforme o dispositivo, ajudando a reduzir a sobrecarga da rede e a permitir respostas em tempo real. Mesmo com essas soluções de edge aprimoradas, os dispositivos IoT ainda coletam mais dados do que o necessário para funcionar.

Como os dispositivos IoT usam apenas uma pequena parte dos dados que geram, algumas empresas optam por descartar o excedente. À primeira vista, essa parece ser uma solução simples, mas os dados de IoT não são como lixo que se pode colocar em sacos e deixar na calçada. Os dispositivos IoT estão presentes em casas, carros e outros espaços privados, e geralmente contêm informações pessoais e altamente reguladas.

Além de detectar a velocidade do vento ou a cor de um semáforo, por exemplo, um dispositivo IoT pode gerar grandes volumes de informações de identificação pessoal (PII). Alguns exemplos incluem: localização da pessoa, histórico financeiro, uso da internet, entre outros. Esses dados devem ser coletados, armazenados e analisados conforme as rigorosas leis de soberania de dados, cuja violação acarreta custos elevados.

Portanto, se os dados coletados por dispositivos IoT precisam ser armazenados com segurança, como as empresas podem usá-los para gerar insights e atender a objetivos estratégicos?

Os possíveis usos para os dados gerados por dispositivos conectados à IoT são impressionantes. Segundo um relatório recente, os dados gerados por dispositivos IoT devem liberar entre 5,5 e 12,6 trilhões de dólares em valor nos próximos cinco anos.⁴

Quando armazenados com segurança e processados conforme as leis locais aplicáveis, os dados gerados por dispositivos IoT ajudam as empresas a obter insights, identificar tendências, planejar novos produtos e muito mais. Veja cinco áreas onde as empresas modernas já utilizam dados de IoT.

Dispositivos IoT como geladeiras inteligentes, carros autônomos e sensores de energia residencial ajudam os clientes a automatizar tarefas que antes exigiam input manual. Mas esses dispositivos também geram insights valiosos sobre o comportamento e as preferências dos clientes, além de ajudarem as empresas a planejar novos produtos.

Usando os dados gerados por uma geladeira inteligente, por exemplo, uma empresa pode identificar os produtos preferidos do cliente e vender essa informação a terceiros ou usá-la para oferecer mais serviços.

O edge computing tem enorme potencial para transformar como os agricultores escolhem o que plantar, fazem a colheita e se preparam para mudanças climáticas.

Com dados em tempo real de sensores instalados no solo e nas plantações, os agricultores conseguem controlar melhor o crescimento, o uso de fertilizantes e detectar possíveis ameaças como infestações. Pecuaristas estão adotando o edge computing para monitorar os rebanhos à distância e identificar sinais iniciais de doenças.

Os sistemas inteligentes de monitoramento em plantas industriais integram centenas de dispositivos IoT com sensores que fornecem dados sobre temperatura, eficiência operacional, velocidade e outros fatores. Esses sistemas automatizam tarefas que antes exigiam intervenção humana e também geram dados que podem ser usados de outras formas.

No campo de manutenção preditiva, por exemplo, as empresas usam dados de IoT para planejar melhor o downtime e manter seus ativos mais valiosos operando com eficiência máxima. As informações dos sensores nas máquinas preveem com precisão quando certos componentes falham, orientando as práticas de manutenção e ajudando os gestores a agendar reparos em horários de menor uso.

Dispositivos inteligentes no setor da saúde, como relógios que monitoram batimentos cardíacos, glicose e outros dados, ajudam a melhorar o cuidado e os resultados para pacientes com diversas condições. Assim como em outros setores, esses dispositivos coletam dos pacientes mais informações do que o necessário para o funcionamento do IoT.

Por exemplo, um paciente que usa um dispositivo vestível para monitorar a frequência cardíaca pode aderir a um serviço que analisa esses dados e recomenda suplementos alimentares ou rotinas de exercícios com base em outras informações coletadas pelo dispositivo.

Dispositivos IoT como câmeras e sensores de movimento conectados à rede estão transformando profundamente o setor de segurança. Os novos dispositivos IoT diminuem os riscos para operadores e profissionais de segurança e, em alguns casos, tornam as rondas presenciais desnecessárias.

Além disso, os dados gerados por esses dispositivos estão melhorando a forma como as empresas de segurança prestam seus serviços. As informações captadas por essas câmeras e outros sensores, por exemplo, podem ser analisadas para prever ameaças, identificar padrões e criar respostas mais proativas.

Os dispositivos IoT geram mais dados do que as empresas conseguem administrar, mas com a conectividade 5G e o edge computing, elas estão encontrando novas formas de utilizá-los.

Atualmente, os dispositivos IoT estão praticamente em todos os lugares, coletando dados de uma grande variedade de equipamentos, como eletrodomésticos, veículos autônomos, satélites e muitos outros. Processar os dados edge e em tempo real, em vez de enviá-los para servidores como se fazia antes, está abrindo caminho para o desenvolvimento de aplicações inovadoras.  

De fábricas e cidades inteligentes a soluções de saúde habilitadas por IoT e monitoramento remoto de instalações e equipamentos, o número de aplicações corporativas de IoT e edge computing cresce rapidamente. Ao investir em edge computing e IoT, as empresas podem acelerar a transformação digital, ajudar a descobrir novos insights sobre processos e se permitir agir imediatamente com base em dados em tempo real.