Cómo las empresas modernas están utilizando los datos de IoT para estimular la innovación

Pocas tecnologías modernas han capturado la imaginación colectiva como el reciente desarrollo de Internet de las cosas (IoT). El término, inventado en 1999 por el innovador Kevin Ashton, describe un vasto mundo interconectado de objetos que comparten información a través de Internet, lo que permite que los dispositivos conectados realicen tareas de forma autónoma.¹

Hoy en día, gracias a la difusión de la tecnología 5G, los dispositivos IoT están en todas partes. Desde vehículos y electrodomésticos hasta drones, Satélites e incluso plantas de fabricación enteras, los sensores integrados recopilan y Comparten datos a través de redes ultrarrápidas, lo que permite que prosperen tecnologías de punta como la inteligencia artificial (IA) y la computación en la nube. Según Forbes, la cantidad de dispositivos IoT se ha más que duplicado en los últimos años, de 10.3 mil millones en 2018 a 25 mil millones en 2025.²

Sin embargo, la base del rendimiento de muchas aplicaciones de IoT es un océano de big data que las empresas necesitan recopilar y almacenar de forma segura para que las aplicaciones funcionen. Desde instalaciones de fabricación totalmente automatizadas hasta ciudades y redes energéticas más inteligentes, los dispositivos IoT generan más datos de los que las compañías saben qué hacer con ellos.

Ingrese a la computación edge, una tecnología que brinda a las empresas una mayor flexibilidad en la forma en que procesan los datos generados por los dispositivos IoT. La computación perimetral es una infraestructura de computación distribuida que permite que los datos se procesen más cerca de su origen, en “el borde” de las redes que los datos viajan rápidamente. Esto reduce los problemas de latencia y ancho de banda que son comunes cuando los datos de IoT se procesan en centros de datos centralizados.

El término "big data" describe la información que las empresas recopilan de diversas fuentes, incluidas las redes sociales, Internet y las bases de datos. Técnicamente, los datos de IoT son un subconjunto de big data que se ocupa solo de la información recopilada de un dispositivo conectado a una red de IoT, como un sensor o medidor. Sin embargo, los datos de IoT son diferentes de otros tipos de datos en tres aspectos importantes y deben manejarse en consecuencia.

Los datos de IoT son generados por un dispositivo conectado a Internet. Sin embargo, el big data puede ser generado por varias fuentes, por ejemplo, el historial de redes sociales de un usuario, las transacciones financieras y más. Esto significa que los datos de IoT a menudo están estrechamente estructurados y formateados, limitados por las limitaciones de los dispositivos que entregan la información, como un medidor o sensor. Sin embargo, el big data suele no estar estructurado.

Los centros de datos diseñados para procesar grandes conjuntos de datos no estructurados a menudo no están a la altura de la tarea de procesar datos de manera continua, un requisito central de la mayoría de las aplicaciones de IoT, lo que puede generar problemas de latencia y precisión.

El creciente número de dispositivos IoT conectados genera una cantidad asombrosa de datos. Según un estudio reciente, los dispositivos IoT generaron 86 petabytes de información en 2022 y generarán más de 1.100 en 2027, un ritmo de crecimiento de más de 1.000%^.3

Los centros de datos tradicionales no están diseñados para este volumen de datos, especialmente cuando se transmiten de forma continua, como están diseñados los dispositivos IoT. El diluvio de datos llena sus sistemas de almacenamiento de información y causa problemas.

Los datos de IoT se envían en tiempo real y deben procesar inmediatamente para que las aplicaciones que alimentan sean eficaces. Imaginar que un auto autoconducido tuviera que esperar a que los datos relativos a los semáforos se procesaran en un centro de datos y se enviaran de vuelta antes de poder reaccionar. Los big data suelen incluir datos históricos que pueden procesarse por lotes, a lo largo del tiempo, sin afectar el rendimiento de las aplicaciones asociadas.

Los centros de datostradicionales (edificios físicos on premises que albergan la infraestructura deTI) fueron diseñados para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos no estructurados en lotes, a lo largo del tiempo. Si bien esta arquitectura puede ser óptima para el procesamiento de datos complejos a gran escala, no es ideal para las necesidades de volumen, escala y tiempo real de las cargas de trabajo de IoT.

La cantidad y la complejidad de las fuentes de datos de las que depende la tecnología IoT, junto con la cantidad de datos y las velocidades a las que los dispositivos los transmiten, a menudo abruman a los centros de datos tradicionales. La computación perimetral y los llamados "centros de datos perimetrales" almacenan y procesan datos de manera que se ajusten mejor.

Las soluciones edge ofrecen una alternativa atractiva a los modelos tradicionales de centros de datos para dispositivos IoT. A diferencia de los métodos tradicionales de procesamiento de datos, uno de los beneficios de la computación edge es que los datos se pueden procesar y analizar a medida que se reciben. Incluso está cerca del punto en el que se genera en lugar de enviarse a la nube o a una base de datos tradicional.

Con una solución perimetral, los datos generados por un dispositivo IoT pueden ser procesados y analizados en tiempo real por una aplicación de base de datos no relacional (NoSQL), ubicada en el perímetro de la red. Por ejemplo, en el caso de los autos sin conductor, la computación periférica es crítica para proporcionar capacidades de reacción en tiempo real para evitar una colisión.

Este enfoque se utiliza, con ligeras diferencias en el diseño según el dispositivo, en muchas aplicaciones de IoT, lo que ayuda a reducir la congestión de la red y permite capacidades de respuesta en tiempo real. Sin embargo, incluso con estas soluciones perimetrales mejoradas, los dispositivos IoT aún recopilan más datos de los que necesitan para funcionar

Debido a que los dispositivos IoT solo utilizan una pequeña fracción de la cantidad de datos que generan, algunas empresas deciden descartar cualquier dato adicional. A primera vista, esto parecería ser una solución relativamente simple, pero los datos de IoT no son como basura que se puede empaquetar y llevar a la acera. Los dispositivos IoT existen en hogares, automóviles y otros espacios privados y, a menudo, contienen información muy personal y muy regulada.

Además de detectar la velocidad del viento o el color de un semáforo, por ejemplo, un dispositivo IoT puede generar volúmenes de información de identificación personal (PII). Algunos ejemplos son: la ubicación de una persona, el historial financiero, el uso de Internet y más. Estos datos deben recopilarse, almacenarse y analizarse de conformidad con rigurosas leyes de soberanía de datos que son costosas de violar.

Entonces, si los datos recopilados por los dispositivos IoT deben almacenarse de forma segura, ¿cómo pueden las empresas utilizarlos para generar insights y servir a un propósito comercial más amplio?

Los posibles casos de uso de los datos generados por dispositivos conectados a IoT son asombrosos. Según un informe reciente, los datos generados por los dispositivos IoT están preparados para liberar entre 5.5 y 12.6 billones de dólares en valor en los próximos 5 años.⁴

Cuando se almacenan y procesan de forma segura de conformidad con todas las leyes locales pertinentes, los datos generados por los dispositivos IoT pueden ayudar a las empresas a encontrar insights, descubrir tendencias, planificar productos futuros y mucho más. Estas son cinco áreas en las que las empresas modernas están utilizando los datos de IoT.

Los dispositivos IoT, como refrigeradores inteligentes, automóviles autónomos y sensores de energía para hogares inteligentes, ayudan a los clientes a automatizar procesos que antes requerían entrada manual. Pero también pueden generar insights valiosos sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes e incluso ayudar a las empresas a planificar nuevos productos.

Utilizando los datos generados por un refrigerador inteligente, por ejemplo, una empresa puede saber qué productos prefiere un cliente y vender esa información a un tercero o utilizarla para comercializar más servicios para ellos.

La computación perimetral tiene un enorme potencial para las formas en que los agricultores eligen qué cultivos plantar, cómo los cosechan y cómo planifican las condiciones climáticas cambiantes.

Utilizando información en tiempo real de sensores integrados en el suelo y los cultivos, pueden gestionar de manera más eficaz el crecimiento y los fertilizantes, y detectar amenazas potenciales, como infestaciones. Los ganaderos que gestionan rebaños de ganado están recurriendo a la computación edge para monitorear animales de forma remota y detectar signos tempranos de enfermedades.

Los sistemas de monitorización inteligente en plantas industriales integran cientos de dispositivos IoT con sensores que proporcionan información sobre temperatura, eficiencia operativa, velocidad y mucho más. Aunque estos sistemas ayudan a automatizar procesos que antes requerían la intervención humana, también generan datos que pueden emplear de otras formas.

En el campo del mantenimiento predictivo, por ejemplo, las empresas están utilizando datos de IoT para planificar mejor el tiempo de inactividad y mantener sus activos más valiosos funcionando con la máxima eficiencia. La información de los sensores en las máquinas predice con precisión cuándo fallan ciertos componentes, informando las prácticas de mantenimiento y ayudando a los gerentes a programar reparaciones fuera de las horas pico de uso.

Los dispositivos inteligentes en la industria de la salud, como los relojes que monitorean la frecuencia cardíaca, la glucosa en sangre y más, están ayudando a mejorar la atención y los resultados para los pacientes que padecen diversas dolencias. Al igual que en otras industrias, los dispositivos recopilan más información de un paciente de la necesaria para que el dispositivo IoT funcione.

Por ejemplo, en el caso de un paciente que utiliza un wearable para realizar un seguimiento de la frecuencia cardíaca, puede optar por un servicio que utilice los datos del wearable para recomendar suplementos dietéticos o rutinas de entrenamiento informadas por otra información recopilada por el wearable.

Los dispositivos IoT, como cámaras y sensores de movimiento conectados a una red, están impactando dramáticamente en la industria de la seguridad. Los nuevos dispositivos IoT reducen el riesgo para los operadores y el personal de seguridad y, a veces, hacen que las patrullas en persona sean innecesarias.

Pero, además, la información generada por estos dispositivos está permitiendo mejorar la forma en que las compañías de seguridad prestan sus servicios. La información recogida por estas cámaras y otros sensores, por ejemplo, puede analizar para predecir amenazas, identificar patrones y diseñar respuestas más proactivas.

Los dispositivos IoT generan más datos de los que las empresas saben qué hacer, pero con la conectividad inalámbrica 5G y la computación edge, están descubriendo nuevas aplicaciones para ello.

Hoy en día, los dispositivos IoT están prácticamente en todas partes, recopilando información de una amplia gama de dispositivos, incluidos electrodomésticos, vehículos sin conductor, satélites y muchos, muchos más. El procesamiento de datos en el perímetro y en tiempo real, en lugar de moverlos a servidores como se hacía en el pasado, está allanando el camino para el desarrollo de nuevas aplicaciones innovadoras.  

Desde fábricas y ciudades más inteligentes hasta soluciones de atención médica habilitadas para IoT y monitoreo remoto de instalaciones y equipos, la cantidad de aplicaciones empresariales de IoT y computación de borde está creciendo rápidamente. Al invertir en informática de borde e IoT, las empresas pueden acelerar la transformación digital, ayudar a descubrir nuevos insights sobre los procesos y permitir actuar de inmediato sobre datos en vivo.