Cuatro pasos para obtener el máximo valor de sus datos de IoT

El recorrido de IoT ha evolucionado en los últimos años. Pero definitivamente es un viaje. Veamos los cuatro pasos que toda organización debe dominar para obtener realmente valor de sus esfuerzos de IoT.

El paso 1 comienza con lo básico: datos de IoT. O más precisamente, recopilar los datos de tus dispositivos en un formato utilizable. Cuando IoT entró en escena por primera vez, estábamos fascinados con lo que podíamos hacer en nuestros hogares. Descubrimos que podíamos conectar cosas, como nuestras bombillas, al Internet de las cosas. Y podríamos usar esa conectividad para apagar y encenderlos. Una tecnología genial, y esas primeras conexiones generaron mucho revuelo. ¿Pero con qué fin?

Por eso, el paso 1 comienza con lo básico: datos de IoT. O más precisamente, recopilar los datos de tus dispositivos en un formato utilizable.

A medida que la tecnología maduró, también lo hicieron las expectativas de las empresas. Por eso, a medida que el mercado se desarrollaba, el enfoque pasó de la instrumentación de datos a su visualización.

Tomemos esa bombilla conectada en el paso 1 y movámosla a un gran negocio de venta minorista. Si todo lo que hizo fue encender y apagar las muchas bombillas a través de sus sensores, entonces sí, eso es conveniente. ¿Pero es útil? O, dicho de otro modo, ¿es lo suficientemente útil como para justificar la transformación de todas sus facilidades con bombillas instrumentadas? Lo que es más interesante —y útil— es lo que una bombilla conectada puede decirnos sobre la forma en que se utiliza. Esos insights le muestran el uso de energía. Ayudan al propietario de venta minorista a gestionar el consumo de energía y a comprender dónde y cómo ahorrar dinero y recursos.

Por ejemplo, quizás haya áreas que no tengan que estar iluminadas en ciertos momentos. O descubre que en días especialmente soleados, puede atenuar las luces en un 10 por ciento y seguir manteniendo el mismo nivel de brillo. Una vez que comience a comprender los patrones en sus datos y luego aplique el valor a su negocio, estará aprovechando al máximo el paso 2.

El siguiente paso en el recorrido de IoT se centra en hacer que los datos sean aún más inteligentes a través de analytics.

Los analytics le permiten acoplar datos de dispositivos IoT en tiempo real con información existente, histórica y a largo plazo. Es una imagen más completa de lo que está sucediendo con sus dispositivos y en su entorno. También le permite detectar patrones y hacer predicciones, así como adoptar nuevas prácticas que eviten riesgos y problemas potenciales de forma proactiva.

Para ilustrar, cambiemos el ejemplo de bombillas conectadas a máquinas de fabricación más sofisticadas. Periódicamente, una de estas máquinas falla cuando el par motor de esa máquina alcanza un pico. Pero solo a veces. Aquí es donde los analytics pueden ayudarle a jugar al detective para resolver el problema. Al revisar sus otros datos, descubre que sus sensores de temperatura registran un pico dos horas antes de la varianza con el torque. Cuando suceden esas dos cosas, sus máquinas tienen un 80 por ciento más de probabilidades de fallar. Ahora, con información de múltiples fuentes, puede predecir con mayor confianza la combinación particular de factores que causan problemas. Eso, a su vez, le permite tomar medidas más proactivas para mantener las máquinas en funcionamiento, lo que reduce el tiempo de inactividad y aumenta la productividad.

El cuarto paso en el recorrido de IoT se centra en utilizar la inteligencia artificial para hacer aún más con sus datos. Incluso con un caso de uso refinado sobre cómo IoT puede ayudar a su empresa, seguirá teniendo demasiados datos, especialmente al combinar conjuntos de datos. Es fácil sentirse abrumado, así que ahí es donde entra la IA. El machine learning le ayudará a limpiar los datos que tiene, desglosarlos en las piezas más relevantes y encontrar los conjuntos de datos aparentemente desesperados que realmente importan.

Con esos esfuerzos, encontrará aún más sinergia dentro de sus datos. También ayuda a identificar qué datos deben utilizarse y cuáles deben descartarse, ya que no todos los datos son iguales. A medida que perfeccione el proceso, podrá realizar tareas más sofisticadas como modelos de pronóstico, aplicar mantenimiento predictivo y detectar anomalías. En otras palabras, obtiene el contexto correcto y enriquecido que ayuda a dar sentido a lo que está viendo. También podrá resolver problemas con mayor facilidad e incluso identificar nuevas oportunidades y modelos de negocio.

Recuerde, su recorrido de IoT no es una sola cosa que haga. Infundir IoT en su negocio es realmente un recorrido. ¡Y definitivamente vale la pena el esfuerzo!

Si está interesado en comenzar o desarrollar sus esfuerzos de IoT, lo invito a leer un informe reciente de Forrester: The Forrester Wave: Industrial IoT Software Platforms, Q3 2018. Es una evaluación de 24 criterios de proveedores de plataformas de software industrial de Internet de las cosas (IIoT).

Acerca del autor: ingeniero de formación y entusiasta de la tecnología desde siempre, Jiani Zhang es director del programa de gestión de soluciones para la IBM® watsonx IoT Platform. En esta función, ayuda a liderar las contrataciones con los clientes y guía el desarrollo de la tecnología de la plataforma, las cuales ayudan a los clientes a obtener resultados comerciales. Antes de este puesto, Jiani dirigió un equipo de estrategia y gestión de ofertas centrado en IoT industrial. Y para completar su experiencia en IoT, también se desempeñó como miembro original del equipo de liderazgo de IBM® IoT. Su experiencia en tecnología abarca desde el diseño y desarrollo de productos hasta la gestión y consultoría.

Jiani tiene una licenciatura en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Universidad de California, Berkeley y un M.B.A. de UCLA Anderson con énfasis en Administración de Tecnología.