Análisis de datos de IoT: tipos, casos de uso e implementación

En cuestión de dos años, para 2026, el mercado de IoT alcanzará los 650.500 millones de dólares. Sin embargo, hay muy pocas personas que conocen la mecánica de la tecnología: cómo recopila, procesa y comparte datos.

Aquí tienes una explicación rápida.

La mayoría de los sistemas de IoT ingieren datos a través de una plataforma de transmisión, que luego se limpia de ruido y se configura para análisis. Por lo general, una aplicación de IoT utiliza análisis en tiempo real que pueden ejecutar agregaciones en un gran volumen de datos en rápido movimiento. El resultado se visualiza para los usuarios finales o se exporta a través de API a alguna otra aplicación para que el análisis de datos de IoT realice acciones adicionales.

Ahora bien, si bien los sistemas de IoT y sus casos de uso pueden variar mucho según las aplicaciones y los diseños, los conjuntos de datos que mide la tecnología se pueden dividir en tres categorías principales:

• Datos de estado: es un conjunto básico de datos sin procesar que comunica el estado del dispositivo o sistema.
• Datos de automatización: este tipo de datos se crea mediante dispositivos y soluciones automatizados, como iluminación automatizada y termostatos inteligentes.
• Datos de ubicación: Los datos comunican la ubicación geográfica de un dispositivo o solución. El caso de uso más común se puede encontrar en el almacenamiento, la logística y la fabricación.

Si bien parece sencillo, lo que hacen las soluciones de análisis de IoT no es nada fácil.

Algunos obstáculos en el camino del análisis de datos de IoT

Al operar tanto en el mundo digital como en el físico, los sistemas de IoT presentan desafíos únicos para la implementación y el análisis. El principal es la privacidad y seguridad de los datos, especialmente cuando los reguladores de privacidad como el GDPR de la UE y la Ley de Privacidad del Consumidor de California imponen altas sanciones por violaciones. Temerosas de un resultado negativo, varias empresas de IoT se muestran reacias a migrar a la nube, lo que las deja con entornos totalmente locales o híbridos.

Otro desafío es que los datos pueden ser diversos, lo que a su vez puede resultar difícil de procesar o analizar. Lo que empeora las cosas es que diferentes dispositivos de IoT funcionan con diferentes firmwares y transmiten múltiples formatos de datos, lo que dificulta que las plataformas de análisis y gestión de datos de IoT categoricen y procesen los datos.

Por último, el desarrollo y análisis de aplicaciones de IoT requieren habilidades únicas que van desde la ciberseguridad y la seguridad de los datos hasta la experiencia en el mantenimiento del hardware físico.

Para resolver algunos de estos desafíos evidentes que enfrentan las empresas con las aplicaciones de análisis de IoT a gran escala, han surgido varias plataformas de análisis de IoT.

¿Qué hacen las soluciones de análisis de IoT?

Un software de análisis y gestión de datos de IoT es responsable de procesar, almacenar y analizar conjuntos de datos que provienen de múltiples dispositivos conectados a Internet para obtener información, encontrar patrones y tomar decisiones basadas en datos.

Los servicios de análisis de IoT modernos tienden a utilizar tecnologías de análisis de datos de próxima generación, como el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para estudiar los datos provenientes de múltiples fuentes.

La lista de características de una aplicación típica de análisis de IoT puede incluir:

• Recopilación de datos
• Almacenamiento de datos
• Procesamiento de datos
• Visualización de datos
• Generación de insights procesables

Tipos de plataformas de análisis de datos de IoT

Una de las primeras preguntas que tienen los emprendedores de IoT cuando se trata de buscar la mejor solución para sus operaciones es qué tipo de soluciones de análisis de IoT introducir en el sistema. A continuación se ofrece una descripción general de los tipos que también ayudan a consolidar los casos de uso de análisis de IoT.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo de IoT utiliza análisis de datos históricos para resumir eventos pasados, lo que permite a las organizaciones comprender sucesos anteriores y discernir tendencias y patrones que pueden informar decisiones futuras. Este tipo de análisis genera informes detallados sobre lo que sucedió, cuándo sucedió y la frecuencia de los sucesos después de procesar y analizar los datos de los dispositivos IoT.

Estos conocimientos ayudan a identificar cualquier irregularidad y proporcionan respuestas valiosas a preguntas sobre el comportamiento de objetos o personas, guiando la planificación estratégica y las mejoras operativas.

Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico de IoT profundiza más que el análisis descriptivo al abordar por qué ocurren ciertos eventos e identificar las causas fundamentales de los problemas a través de un examen detallado de los datos. Aprovecha metodologías como la minería de datos y el análisis estadístico para descubrir patrones y relaciones ocultos dentro de los datos.

Esta forma de análisis proporciona información procesable, lo que ayuda a comprender los orígenes y las implicaciones de problemas específicos, lo que permite una toma de decisiones y estrategias de resolución de problemas más informadas.

Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza datos históricos y varios algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para modelar y pronosticar eventos futuros, lo que ayuda en decisiones comerciales como el pronóstico de inventario y demanda. Esta tecnología es fundamental en el mantenimiento predictivo, donde emplea análisis y alertas para detectar signos tempranos de desgaste de los equipos, especialmente en sectores como el de la salud, el automotriz y el aeroespacial.

Este enfoque reduce la necesidad de inspecciones físicas, minimiza el tiempo de inactividad y acelera la respuesta a anomalías al comparar continuamente los datos de los sensores con los algoritmos operativos establecidos, mejorando así la eficiencia operativa general y la atención preventiva.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo de IoT representa el pináculo del análisis de datos de IoT, no solo al pronosticar eventos futuros sino también al brindar orientación práctica sobre los pasos óptimos para lograr los objetivos comerciales. Esta sofisticada forma de análisis integra los conocimientos de los análisis descriptivos, de diagnóstico y predictivos para recomendar acciones que optimicen las operaciones. Utiliza algoritmos de optimización para determinar los mejores cursos de acción.

Además, al fusionar los datos propios de la empresa (como especificaciones técnicas, manuales y preguntas y respuestas anteriores) con análisis de datos de IoT, el sistema no solo identifica problemas en tiempo real sino que también aprovecha datos históricos para sugerir soluciones probadas, lo que facilita respuestas rápidas y precisas. y mejorar los esfuerzos de mantenimiento predictivo. Este enfoque holístico aumenta significativamente la eficiencia del soporte técnico y la toma de decisiones operativas.

Análisis en tiempo real

El análisis de datos de Internet de las cosas en tiempo real permite el procesamiento, análisis e interpretación inmediatos de datos de dispositivos de IoT para brindar información procesable y facilitar la toma de decisiones informadas. Al utilizar herramientas analíticas avanzadas, incluidos algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos, este enfoque identifica patrones, tendencias y anomalías en los datos, optimizando así las operaciones en varios campos.

Por ejemplo, en la fabricación, los análisis en tiempo real monitorean y refinan los procesos de producción, mientras que en el sector de la salud, evalúan la salud del paciente y señalan problemas potenciales desde el principio. Esta capacidad ayuda a las organizaciones a mejorar la eficiencia, reducir costos y mejorar la efectividad general.

Análisis de borde

El análisis de borde procesa datos en su origen en el borde de la red, lo que reduce significativamente la latencia y mejora los tiempos de respuesta al eliminar la necesidad de enviar datos a servidores centrales. Esta tecnología, particularmente crucial para aplicaciones de IoT con grandes necesidades de datos, como IoT industrial y sistemas automotrices, mejora las velocidades de procesamiento de datos y reduce la carga en los servidores en la nube.

Con la llegada de 5G y velocidades de transferencia de datos más altas, el análisis de borde permite que los dispositivos de IoT realicen procesamiento de datos esenciales y toma de decisiones a nivel local, aunque algunos escenarios aún combinan computación de borde y en la nube para administrar los datos de manera más efectiva.

Análisis cognitivo

El análisis de datos cognitivos de IoT aprovecha la computación cognitiva y la inteligencia artificial para analizar una gran cantidad de datos de dispositivos de IoT, lo que facilita una toma de decisiones más inteligente y la automatización al revelar patrones e ideas. Este enfoque emplea aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y otros análisis sofisticados para identificar tendencias, anomalías e información predictiva, optimizando así las operaciones, mejorando las experiencias de los clientes e impulsando la innovación.

Además, mejora el mantenimiento y la seguridad de los dispositivos IoT al permitir la detección de amenazas en tiempo real y reducir el tiempo de inactividad y la intervención manual, allanando el camino para una gestión más proactiva y predictiva.

Beneficios técnicos y comerciales del análisis de IoT

La creciente red de dispositivos de IoT exige nuevos niveles de conectividad, automatización e inteligencia de las plataformas de análisis de IoT, junto con la seguridad de que los propietarios de empresas podrán aprovechar al máximo los conjuntos de datos a la hora de fortalecer las decisiones comerciales. Una promesa que ha llevado el análisis del Internet de las cosas al mapa tecnológico.

Profundizando más en las garantías, analicemos los beneficios comerciales y técnicos de las soluciones de análisis de IoT.

Impulsar la eficiencia operativa

El análisis de datos de IoT permite a las empresas identificar rápidamente ineficiencias examinando los datos generados por IoT. Por ejemplo, una empresa de logística puede implementar sensores de IoT para monitorear el rendimiento de la flota en tiempo real, abordando rápidamente problemas como las ineficiencias de las rutas o los tiempos de inactividad de los vehículos. Esta información inmediata ayuda a optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia del combustible.

Reduciendo costos

Aprovechar una solución de análisis de datos de IoT puede reducir significativamente los costos al mejorar la eficiencia operativa, reducir el consumo de energía y mejorar la gestión de activos. Por ejemplo, una planta de fabricación puede utilizar sensores de IoT para monitorear el estado de la máquina y predecir fallas antes de que ocurran. Este enfoque preventivo minimiza el tiempo de inactividad y extiende la vida útil del equipo, lo que en última instancia reduce los costos de reparación y reemplazo.

Mejorando la experiencia del cliente

El análisis de datos de Internet de las cosas mejora las interacciones con los clientes al proporcionar información detallada sobre los comportamientos y preferencias de los consumidores. Por ejemplo, una empresa de dispositivos domésticos inteligentes puede analizar patrones de uso para brindar a los clientes recomendaciones personalizadas de ahorro de energía, mejorando la satisfacción y el compromiso del usuario con consejos personalizados que se adaptan a los hábitos de uso individuales.

Mejorando la seguridad

El uso del sistema puede mejorar los protocolos de seguridad al identificar riesgos potenciales desde el principio. En el sector de la salud, los hospitales pueden utilizar dispositivos IoT para monitorear continuamente los equipos críticos y los signos vitales de los pacientes, detectando rápidamente anomalías que podrían generar riesgos para la salud, permitiendo así una intervención inmediata y mejorando significativamente la seguridad del paciente.

Mejorar la toma de decisiones

Los análisis de IoT mejoran las capacidades de toma de decisiones al ofrecer conocimientos profundos sobre las operaciones y el comportamiento de los clientes. Por ejemplo, una cadena minorista puede utilizar sensores de IoT para rastrear el tráfico presencial de los clientes y sus comportamientos de compra en tiempo real. Estos datos les ayudan a ajustar los niveles de personal, optimizar la distribución de las tiendas y adaptar las promociones para aumentar la eficiencia de las ventas y la satisfacción del cliente.

Nuevas oportunidades de negocio

Abre nuevas vías para la innovación empresarial al identificar patrones y tendencias en el comportamiento del consumidor. Un fabricante de electrodomésticos inteligentes, por ejemplo, podría analizar los datos de uso para identificar una demanda de funciones de eficiencia energética. Esta idea podría conducir al desarrollo de una nueva línea de productos ecológicos, aprovechando el creciente mercado de consumidores conscientes del medio ambiente y diferenciando la marca en un mercado competitivo.

Análisis de datos en tiempo real

El análisis de Internet de las cosas facilita el análisis inmediato de los datos a medida que se generan, gracias a las tecnologías de análisis de transmisión. Por ejemplo, una empresa de servicios públicos puede utilizar esta capacidad para monitorear cargas eléctricas en tiempo real, ajustando las operaciones de la red instantáneamente para evitar cortes y optimizar la distribución de energía en función de la demanda actual, mejorando significativamente la capacidad de respuesta operativa.

Escalabilidad mejorada

Los sistemas permiten a las empresas ampliar sus operaciones de forma flexible y rentable. Solo paga por los recursos que utiliza, que pueden ajustarse dinámicamente para satisfacer la demanda sin incurrir en costos innecesarios. Por ejemplo, una plataforma de IoT basada en la nube puede permitir a un minorista de comercio electrónico ampliar su seguimiento de inventario durante las temporadas altas y reducirlo en períodos más lentos, garantizando un uso eficiente de los recursos.

Mayor precisión

Con el análisis de IoT, las empresas se benefician de un alto nivel de precisión en su análisis de datos gracias a técnicas analíticas avanzadas. Un proveedor de atención médica podría usar dispositivos IoT para recopilar una amplia gama de datos de pacientes de forma continua, lo que permitiría planes de tratamiento más precisos y personalizados basados ​​en el monitoreo del estado de salud en tiempo real.

Seguridad mejorada

El sistema de análisis ayuda a mejorar la seguridad al identificar amenazas potenciales antes de que se conviertan en problemas importantes. Por ejemplo, una institución financiera podría implementar sensores de IoT para monitorear sus centros de datos y el tráfico de red en busca de actividades inusuales, lo que permitiría tomar medidas de seguridad preventivas para frustrar las amenazas cibernéticas.

Automatización

El análisis de IoT también respalda la automatización de procesos que tradicionalmente requieren entrada manual, lo que reduce los costos laborales y cambia el enfoque de los empleados hacia tareas de mayor valor. Por ejemplo, una planta de fabricación podría implementar sensores de IoT y software de automatización para gestionar toda la línea de producción, garantizando un manejo preciso de materiales, mantenimiento y control de calidad sin supervisión humana constante. Esta automatización no sólo reduce la probabilidad de errores sino que también mejora la eficiencia y productividad general de las operaciones.

Los beneficios de aplicar el análisis de datos para IoT se pueden entender mejor analizando las aplicaciones del software en el mundo real en múltiples industrias. Entremos en ello.

Casos de uso de análisis de IoT en el mundo real

Sin que nos demos cuenta, IoT se está convirtiendo en parte de nuestras vidas, tanto directa como indirectamente. Las fuerzas impulsoras detrás de esta adopción generalizada son los análisis de IoT, que hacen posible que las soluciones inteligentes recopilen, procesen, almacenen y creen conocimientos que impacten en el negocio.

Sistemas de gestión de colas

Los sensores de Internet de las cosas ayudan a detectar y analizar el movimiento de los clientes en tiempo real en los sistemas de gestión de colas. Recopilan datos sobre el movimiento de los clientes, la hora a la que entran y salen de un área específica y la duración de las colas. Luego, los análisis de IoT estudian estos datos para revelar patrones que luego pueden usarse para predecir las horas pico, lo que permite a las empresas reducir la rotación de personal y el tiempo de espera. Por ejemplo, si la cola en el supermercado se hace más larga, este equipo se puede utilizar para abrir nuevos puntos de caja mejorando el nivel de satisfacción del cliente.

Ejemplo: una serie de puntos de datos, como la tasa de llegada de clientes y el tiempo de pago, se monitorean en todas las tiendas Walmart mediante análisis de IoT para una gestión eficaz de las colas. Esto contribuye a un sistema de gestión operativa eficiente en términos de capacidad de servicio al cliente, ya que el despliegue del personal y la disponibilidad de las cajas dependen de la información de los datos en tiempo real.

Experiencias de compras perfectas

La belleza de la tecnología de salida inmediata impulsada por IoT es la eliminación de las cajas de estilo antiguo. Trabajando en conjunto con la IA, los sensores de IoT rastrean los productos que los compradores eligen utilizando información de etiquetas RFID, sensores de peso colocados junto a los estantes o incluso tecnología de visión por computadora. Los mecanismos que funcionan en el backend requieren que los datos se analicen a través de análisis de IoT antes de realizar una facturación precisa en la tienda a través de la aplicación móvil, de modo que los clientes paguen automáticamente cuando salen.

Ejemplo: las tiendas Amazon Go están equipadas con sensores de IoT y tecnología de visión por computadora para monitorear las actividades de los compradores. En tiempo real, ayuda a realizar un seguimiento de los artículos que se retiran de los estantes y a actualizar el carrito virtual para realizar compras sin fricciones.

Gestión inteligente de recursos hídricos

El análisis de patrones de uso y la detección de fugas, en tiempo real, son la clave de los sistemas Smart Water Management que están equipados con sensores IoT. Recopilan información sobre los caudales de agua; niveles de presión, así como otras indicaciones importantes, principalmente sobre los patrones de consumo.

En consecuencia, la utilización de análisis de IoT para detectar anomalías en esta información genera alarmas tempranas contra posibles fugas. Además, brinda información sobre cómo se puede utilizar mejor el agua sin desperdiciar mucho, ahorrando así costos de operación.

Ejemplo: Barcelona integra el uso de IoT en sus sistemas de gestión del agua con el fin de controlar y posiblemente frenar el uso excesivo del agua. El software de análisis analiza la información de diferentes puntos de sensores para detectar fugas, optimizar la distribución del agua y mejorar la conservación general del agua en la ciudad.

Herramientas de optimización agrícola

La otra área donde se utiliza ampliamente el análisis de IoT es el análisis de suelos y datos climáticos con fines agronómicos. Los sensores pueden recopilar información sobre los niveles de humedad del suelo, las tasas de temperatura y el equilibrio del ph en muestras de suelo tomadas de diferentes partes de sus campos en determinados momentos del día.

En este contexto, la información se somete a análisis de datos de IoT para que los agricultores puedan obtener recomendaciones de siembra que conduzcan a mayores rendimientos a través de decisiones informadas sobre prácticas de uso sostenible de la tierra.

Ejemplo: los dispositivos conectados a máquinas agrícolas como los tractores John Deere recopilan información sobre el estado del suelo. Esta información se introduce en un sistema de análisis que ayuda a los agricultores a tomar decisiones sobre qué tipos de cultivos deben cultivarse en el lugar donde se encuentran.

Utilización optimizada de la energía

La gestión y control del consumo energético se vuelve más fácil a través de los dispositivos IoT. Las redes inteligentes recopilan datos energéticos en tiempo real sobre el uso, la oferta y la demanda de energía a través de sensores de IoT. Luego, la información pasa a través de una plataforma de análisis de IoT que luego planifica estratégicamente la distribución de energía adaptativa, lo que conduce a una reducción sustancial de costos y también allana el camino para emisiones menos nocivas al medio ambiente.

Ejemplo: Para gestionar el uso de energía de manera sostenible, Copenhague ya ha empleado redes inteligentes. Utilizando datos de muchos dispositivos conectados a Internet, el sistema de análisis puede optimizar la distribución de energía en función de los requisitos de energía, incluidas las fuentes renovables y las cuestiones administrativas en general.

Sistemas de tráfico inteligentes

Los semáforos y señales de tráfico integrados funcionan con datos de tráfico en tiempo real que obtienen de los dispositivos IoT instalados en los semáforos y señales de tráfico. El movimiento de los automóviles, los niveles de congestión y otras formas de datos son recopilados por sensores de IoT colocados en varias carreteras, que cuando se analizan mediante un sistema de gestión de energía basado en análisis, ayudan a ajustar las señales de tráfico y contribuyen a la eficiencia energética urbana mediante la reducción del atasco. .

Ejemplo: Singapur utiliza IoT como parte de su sistema de gestión del tráfico para mejorar la movilidad. El análisis del sistema toma información en vivo sobre todos los movimientos de los automóviles y las actividades de los peatones para luego ajustar el tiempo del ciclo de los semáforos en intersecciones específicas donde la congestión tiende a ocurrir con mayor frecuencia.

Monitoreo remoto de salud

Los dispositivos IoT se utilizan en el sector sanitario para permitir el seguimiento continuo de las condiciones de salud del paciente fuera de los entornos médicos tradicionales. Son capaces de recopilar signos vitales, datos de actividad física y otras funciones del cuerpo que pueden describirse como parámetros requeridos por cualquier profesional de la salud que desee saber cómo se siente un individuo en particular sin necesariamente tener una interacción inmediata con él. diariamente.

Para permitir esto, la información recopilada debe procesarse a través de análisis de datos de IoT para que proporcione información en tiempo real y facilite la intervención oportuna, además de planes de atención personalizados.

Ejemplo: Philips ofrece dispositivos utilizados con fines sanitarios de forma remota. Estos dispositivos pueden detectar la temperatura corporal o usarse en monitorización cardíaca.

Investigación médica basada en datos

Las aplicaciones de IoT han sido fundamentales para recopilar grandes volúmenes de datos de salud de diferentes fuentes, como dispositivos portátiles y de monitoreo, con el fin de realizar investigaciones médicas. Este nivel de recopilación extensa de datos hace que sea fundamental involucrar el análisis de IoT para analizar los datos de salud longitudinales que pueden adoptarse en diversas disciplinas médicas, especialmente para mejorar la investigación médica.

Ejemplo: el uso de IoT como herramienta de investigación ha dado como resultado una gran cantidad de datos fácilmente obtenibles en el sector médico. Permite investigaciones de alta calidad a través de wearables y otros dispositivos relacionados con el seguimiento de las tendencias de salud de los pacientes.

Automatización industrial

La monitorización precisa de instalaciones que trabajan principalmente con máquinas industriales es algo que es posible gracias a la tecnología IoT. Al utilizar software de análisis para estudiar los datos recopilados del funcionamiento de los equipos, como los estados operativos, el rendimiento de las máquinas y sus condiciones, se pueden planificar acciones de corrección en tiempo real para mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de inactividad durante el mantenimiento preventivo.

Ejemplo: Tesla utiliza IoT avanzado y automatización en sus fábricas. Se cree que los sistemas de análisis que utilizan procesan datos de sensores de IoT para monitorear la maquinaria, predecir las necesidades de mantenimiento y optimizar los procesos de producción, mejorando en última instancia la eficiencia de fabricación y la calidad del producto.

Gestión de edificios mejorada

Las soluciones de edificios inteligentes de IoT ya se han hecho un nombre en el espacio digital para mejorar la eficiencia de los edificios y el confort de los ocupantes. Esto es posible mediante el uso de sensores de IoT que recopilan datos sobre iluminación, control de temperatura, consumo de energía y estado de ocupación.

La función de una solución de análisis aquí es procesar automáticamente los datos y ajustar los sistemas del edificio, como las luces o el HVAC, en función del uso de energía o de las condiciones de vida cómodas.

Ejemplo: The Edge, en Ámsterdam, es conocido como uno de los edificios más inteligentes del mundo y utiliza IoT para una gestión eficiente de sus recursos.

Seguir el mismo nivel de éxito en su industria dependerá en gran medida de dos elementos: sus socios tecnológicos y qué tan bien implemente la solución en su organización.

El elemento de socio tecnológico se puede abordar asociándose con nosotros. En Appinventiv tenemos una amplia experiencia en trabajar con soluciones conectadas específicamente en la línea de crear todo un ecosistema de transmisión de datos y dispositivos.

Además del desarrollo del ecosistema, también hemos creado una serie de soluciones inteligentes de análisis de IoT que han facilitado que los comercios minoristas, las empresas de atención médica, los hoteles y las empresas de servicios gestionen mejor sus operaciones y tomen decisiones informadas.

Hablemos ahora del segundo elemento: la implementación de análisis de IoT en su organización.

El proceso que normalmente seguimos y sugerimos a nuestros clientes se parece a esto.

Proceso de implementación de análisis de IoT

Definición de objetivos

El primer paso hacia la implementación del análisis de IoT es comprender su objetivo comercial principal. Esto incluiría encontrar el problema, el alcance de la mejora y las áreas que no se exploran debido a la falta de esta solución.

La claridad sobre estos puntos le ayudaría en última instancia a tomar las mejores decisiones de implementación.

Identificación de la fuente de datos

Esta etapa requiere mucha tarea en su proceso actual de manejo de datos. Comprender el tipo de datos que tiene, dónde se encuentran, cómo se recopilan y utilizan son sólo algunas de las preguntas a las que tendría que encontrar una respuesta.

Selección de herramientas de análisis

Una vez que haya identificado las fuentes de datos, el siguiente paso sería encontrar la mejor herramienta de análisis. Si bien nuestra sección cubierta anteriormente sobre tipos de plataformas de análisis de IoT puede resultar útil aquí, puede haber un evento en el que necesite una plataforma que pueda manejar y analizar múltiples tipos de datos. En esos casos, la mejor opción sería crear una solución personalizada.

Desarrollo de infraestructura analítica

Con todas sus fuentes de datos y herramientas ahora optimizadas, podemos comenzar a construir la infraestructura de análisis. Esto también implicaría una configuración planificada de hardware y software que incluya almacenamiento de datos, infraestructuras de nube, funciones de escalabilidad y sistemas de seguridad.

Probar y validar

Es extremadamente crítico probar todas las funcionalidades, asegurándose de que funcionen según lo previsto. En esta etapa, nuestros desarrolladores de IoT tienden a ejecutar algoritmos analíticos en un subconjunto de datos para garantizar que los conocimientos que genera sean precisos. Además, validamos el sistema frente a microscopios regulatorios y de seguridad para garantizar su aceptación en el mercado.

Implementar y monitorear

Una vez que el sistema de análisis haya sido probado y validado tanto desde el punto de vista técnico como del usuario, podrá implementar el software en su solución. La clave aquí es realizar un seguimiento continuo del desempeño y realizar los ajustes necesarios hasta que se cumpla su objetivo comercial.

Análisis final

El análisis de IoT, si bien ofrece innumerables beneficios a las organizaciones que buscan crear un ecosistema conectado, requiere bastante deliberación en el frente de la planificación y la implementación. La pregunta número uno que usted, como propietario de una empresa, tendrá que responder es si optar por una solución ya preparada cuya seguridad de datos e integraciones no estén bajo su control, o crear algo personalizado desde cero.

El análisis de costo-beneficio a largo plazo siempre favorecerá la inversión en servicios de desarrollo de software de IoT personalizados. Pero la decisión depende de su presupuesto y requisitos.

Esperamos que el artículo le haya brindado la información que estaba buscando. Si encuentra que su empresa necesita un software de análisis de datos personalizado, comuníquese con nosotros.

Preguntas frecuentes

P. ¿Qué es el análisis de datos de IoT?

R. El análisis de IoT implica recopilar, procesar y analizar datos generados por dispositivos de Internet de las cosas para extraer información valiosa, optimizar las operaciones y respaldar la toma de decisiones.

P. ¿Cuáles son las características clave de un software de análisis de IoT?

R. Las características clave del software de análisis de IoT incluyen recopilación e integración de datos, procesamiento en tiempo real, análisis avanzados (por ejemplo, aprendizaje automático, análisis predictivo), visualización de datos, escalabilidad, seguridad y soporte para varios protocolos y dispositivos de IoT.

P. ¿Qué desafíos de análisis de IoT debo esperar?

R. Nada si se asocia con una empresa de análisis de IoT como Appinventiv. En otros casos, los desafíos pueden consistir en manejar grandes volúmenes de datos, garantizar la seguridad y privacidad de los datos, integrar diversas fuentes de datos, gestionar el procesamiento de datos en tiempo real y mantener la calidad y precisión de los datos.