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Cinco pasos para obtener valor de la internet de las cosas hoy

Conozca la manera de conseguir transformar los datos que provienen de dispositivos y sensores en información útil para los negocios.

El valor de abrir el acceso de los usuarios empresariales a big data mediante autoservicio es cuestionable si no pueden analizar sus hallazgos, ni actuar en consecuencia. Desde el punto de vista del diseño, no resulta práctico adaptar arquitecturas tradicionales rígidas e inapropiadas a los usos innovadores. Y resulta ineficiente adoptar nuevas soluciones si su gestión es demasiado complicada o si les falta madurez para funcionar como soluciones empresariales.

No obstante, se puede mejorar la capacidad de respuesta y extraer valor –sin sacrificar la agilidad– al diseñar aplicaciones introduciendo datos del "internet de las cosas" (IoT). En los cinco pasos siguientes, se ofrece una fotografía de lo que implica transformar los datos generados por las máquinas y dispositivos conectados desde simples registros a información conectada, limpia, útil y segura sobre clientes y operaciones. También sirven para que cambie su rol como simple desarrollador o arquitecto por un papel de contribución activa a la inteligencia operativa en tiempo real, que permita impulsar la estrategia de negocio.

Paso 1: Conectar

Al configurar, implantar y supervisar conexiones a varias fuentes de datos de manera inmediata, se elimina la complejidad inherente al mapeo manual de fuentes y destinos. Para sustentar este proceso, busque una herramienta visual de incorporación de big data, que permita elegir las fuentes de datos, identificar los sistemas de destino y definir los resultados deseados con una función gráfica de mapeo. Así, puede definir con facilidad la velocidad de procesamiento y priorizar los casos de uso que necesitan información en tiempo real sobre los datos, en detrimento de los que exigen un procesamiento de lotes (o casi en tiempo real).

Paso 2: Recopilar

No puede esperar funcionalidades de transmisión de datos en tiempo real de una herramienta poco fiable o sin posibilidad de escala. Si no tiene más expectativas, es probable que le basten las soluciones heredadas. Es necesario confiar en que la solución de recopilación o incorporación de datos sea capaz de afrontar una gran demanda con la máxima disponibilidad y una función integrada de conmutación por error.

La escalabilidad no solo es importante para los datos, sino que también es clave para gestionar los recursos o poner al día a los nuevos empleados. Una herramienta basada en una interfaz de programación de aplicaciones (API) y un kit de desarrollo de software (SDK) estándar ofrece accesibilidad a un grupo mayor de empleados actuales y futuros, lo cual aporta otra capa de agilidad al proceso.

Paso 3: Analizar

Cuando recopila datos en tiempo real, se encuentra en el lado receptor de todo: desde datos de redes sociales hasta registros, pasando por datos de máquinas y dispositivos conectados. Por eso, resulta esencial procesar la información para normalizar los datos necesarios y descartar los prescindibles. Al conectar la fuente de datos directamente al destino, evita el, a menudo, costoso y engorroso paso de colocar los datos en el "staging area". En su lugar, se entregan tal y como indiquen los requisitos predefinidos del usuario y se omiten los datos que no sean pertinentes. Como consecuencia, puede garantizar la exactitud del término "tiempo real".

Paso 4: Examinar

Ya está todo listo para que los datos cumplan su función y cumplan con las tres aristas de conexión, limpieza y seguridad. En esta fase se analizan los datos, y si se detectan anomalías o ciertos eventos, se activan ciertas respuestas predefinidas. Con una arquitectura orientada a eventos e impulsada por datos en tiempo real, puede recoger el premio al instante, en lugar de lanzar consultas manuales para ver si consigue algo que tenga valor inmediato o significativo.

Paso 5: Actuar

En el paso final, las situaciones predefinidas activan acciones. Los patrones que permitan suponer una actividad delictiva concreta, por ejemplo, pueden activar notificaciones inmediatas que avisen a las autoridades de la necesidad de intervención urgente. Una alerta sobre el uso incongruente de una tarjeta de crédito que indique cargos en dos localidades distintas al mismo tiempo permitirá al prestador del servicio llamar al usuario para asegurarse de que los gastos son legítimos.

Quizá le interese procesar los datos en lotes para supervisar la correspondencia entre determinados comportamientos que, aunque resulten oportunos (por ejemplo, un préstamo hipotecario contratado por una pareja que va a tener un bebé), no exigen una respuesta inmediata.

El diseño de aplicaciones para big data que empleen la información de internet de las cosas de forma práctica y sistemática, eliminará muchos obstáculos en su implementación. Tomar ventaja de una mina de datos conectados, limpios y seguros sobre los patrones de consumo y estilo de vida de los clientes permitirá dar pasos hacia la innovación y consolidación de su negocio. Hoy, IoT ya no es una promesa, es una realidad.

Sobre el autor: Esther Riveroll es country manager de Informatica Corporation para México, Costa Rica y Panamá.

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