La implantación de soluciones de IoT ofrece numerosas ventajas, muchas de las cuales giran en torno a la productividad, la eficiencia operativa, el aumento de los beneficios y la reducción de los retos empresariales. Uno de los aspectos en los que el IoT resulta especialmente eficaz es la recopilación de datos.
El IoT que no sea capaz de recopilar datos y generar información útil no va a generar los resultados mencionados anteriormente, por lo que es fundamental tener en cuenta el aspecto del procesamiento y el análisis de datos a la hora de implementar el IoT.
¿Qué es «Data-as-a-Service»?
El modelo «Data-as-a-Service» (DaaS) ganó popularidad como solución basada en la nube que ofrecía aplicaciones a los usuarios finales a través de la red, en lugar de que estos tuvieran que ejecutarlas localmente en sus dispositivos. Básicamente, el DaaS externaliza a la nube la mayor parte del almacenamiento de datos, las integraciones y las operaciones de procesamiento.
En el caso concreto del IoT, las ventajas de contar con una plataforma de datos especializada y externalizada son tres: la primera es la integración de datos y la segunda es la capacidad de gestionar y almacenar grandes cantidades de datos. Ambos objetivos son extremadamente importantes en el ámbito del IoT. Una visión unificada de los datos procedentes de múltiples fuentes, gracias a la integración, permite obtener una perspectiva más amplia. La gestión y el almacenamiento de datos fuera de una ubicación física tradicional ofrecen mayor flexibilidad y también pueden resultar más rentables.
Pero la tercera ventaja del DaaS para el IoT es su componente analítico. Sin análisis, la recopilación de datos a través del IoT no tiene mucha utilidad. Sin embargo, analizar los datos cuando llegan en tiempo real desde cientos o miles de dispositivos en todo un ecosistema de IoT puede resultar extremadamente complicado si no se cuenta con las herramientas adecuadas.
La combinación de integración, gestión, almacenamiento y análisis que ofrece el DaaS lo convierte en una solución ideal para el IoT.
Avances en el análisis de datos
La analítica y el IoT trabajan de forma inteligente con los datos para generar esos conocimientos prácticos que conducen a la productividad, la eficiencia, el ahorro de costes, el aumento de los beneficios y la superación de los retos. Los datos de calidad son un trampolín hacia otras funciones del IoT, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los algoritmos que ejecutan estas aplicaciones avanzadas de datos requieren cantidades ingentes de datos de calidad.
Con la aparición de un mayor número de casos de uso de la inteligencia artificial, tanto en el sector industrial como en el empresarial, así como del aprendizaje automático, la computación en el borde y las tecnologías de conectividad que hacen posibles estas capacidades, es importante contar con la infraestructura necesaria para dar soporte a estas nuevas tecnologías.
Con un proveedor de DaaS, es posible integrar capacidades de análisis avanzadas en las soluciones DaaS existentes, entre las que se incluyen:
Limpieza y normalización de datos: La limpieza de datos detecta y corrige los registros dañados o inexactos de una tabla o base de datos. Cualquier dato «sucio» o «bruto» se marcará, se sustituirá, se modificará o se eliminará, en función del conjunto de acciones basadas en reglas establecido, si procede.
Repeticiones de datos: además del almacenamiento y la recuperación, las repeticiones proporcionan un flujo continuo de instantáneas que permite reproducir los datos para facilitar las tareas de copia de seguridad y recuperación.
Contextualización de los datos: Situar los datos en su contexto mediante el análisis de patrones, tendencias y correlaciones ayuda a los usuarios finales a interpretarlos de forma útil.
Visualización de datos: La visualización de datos consiste en desarrollar la capacidad de analizar datos, tal y como su propio nombre indica. Los datos se representan en tablas o gráficos para ayudar a contextualizarlos, identificar patrones y detectar desviaciones.
Seguridad y supervisión exhaustiva de la red mediante metadatos: los metadatos son, en esencia, datos sobre datos, y permiten obtener información detallada sobre las redes.
La plataforma KORE One IoT para DaaS y análisis de datos
La plataforma de IoT KORE One ofrece la mejor tecnología, herramientas y servicios de su clase para potenciar la innovación, la agilidad empresarial y la rapidez de comercialización, con el fin de garantizar el éxito a largo plazo en el ámbito del IoT. Su arquitectura abierta, modular y escalable proporciona una base preparada para el futuro que permite implementar, gestionar y escalar servicios y soluciones de forma rápida, sencilla y rentable. KORE One está diseñada para ofrecer una flexibilidad sin igual y acelerar la comercialización de soluciones de IoT en todos los sectores. Gracias a esta plataforma, KORE puede proporcionar DaaS (Data as a Service) para los datos de los clientes, normalizados y enriquecidos, de forma segura desde sus dispositivos.
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