En los círculos tecnológicos, los datos que se convierten en el recurso más valioso del mundo es un refrán común. Algunos incluso dicen que es el nuevo petróleo. Y al igual que con el petróleo, la economía mundial está comenzando a girar en torno a la riqueza y las posibles promesas de datos.

Sin embargo, en el contexto de Internet de las cosas, los datos comienzan a pintar una imagen diferente, mucho más grande imagen. Mientras que el petróleo es un recurso finito cuyo valor está vinculado principalmente a su escasez, IoT tiene el potencial de hacer que los datos sean prácticamente ilimitados. Imagine que es una empresa empresarial con 1 millón de sensores en el campo en cualquier momento. Esos sensores se reúnen constantemente y envían un número masivo de puntos de datos en cada segundo del día. La importancia de IoT en los negocios, luego, se reduce a este diluvio de datos.

Ciertamente hay oportunidades significativas aquí, pero también existen desafíos. En los últimos años, hemos visto surgir una paradoja: aunque el 92% de las empresas dicen que están aumentando las inversiones en big data e inteligencia artificial para obtener más valor de sus datos, la proporción de empresas que se identifican como "impulsadas por los datos "En realidad está tendiendo hacia abajo. La implementación de IoT también ha resultado más difícil de lo esperado para las empresas: los encuestados de una encuesta de Microsoft dijeron que el 30% de sus proyectos de IoT no pasaron de la etapa de prueba de concepto.

IoT tiene el potencial de escalar el valor de los datos a una velocidad sin precedentes. Sin embargo, antes de que las empresas puedan cosechar esas recompensas, deben asegurarse de tener las plataformas y los procesos para manejarlo.

Desafíos comunes con respecto a IoT y datos

A pesar del inmenso valor de los datos, las empresas también deben asegurarse de identificar los puntos débiles en las estrategias de datos. Una de las preguntas más importantes es: ¿Qué estás tratando de hacer? con todos estos datos de IoT? Si no puede responder esa pregunta, a menudo se desalineará.

Esta pregunta basada en el valor se desarrolla en las industrias en todos los ámbitos, pero la agricultura presenta un ejemplo particularmente bueno. IoT representa una oportunidad de mercado de $ 4 mil millones para esta industria en el futuro, pero solo del 10% al 15% de los agricultores usan la tecnología ahora. Sin embargo, entre aquellos que lo usan, hay algunos casos de uso fascinantes. Debido a que la tecnología agrícola está tan ligada a los resultados, el valor de los datos de IoT aquí es fácil de definir. Por ejemplo, IoT integrado en una cosechadora puede proporcionar al agricultor una aproximación del rendimiento casi al instante. Esto está muy lejos de esperar a través del proceso estándar de secado y pesaje para ver si la cosecha cumple con las expectativas. En este caso, los datos impulsados ​​por IoT son más fáciles de manejar porque están entrenados con un objetivo coherente en mente: brindar al agricultor la información necesaria para un producto específico lo antes posible.

Eso también indica otra forma común en que el valor de los datos puede escapar del alcance de una empresa: no comprender y tener en cuenta los tiempos de respuesta en el procesamiento de datos. Si un agricultor puede obtener datos de cosecha manual más rápido (o a la misma velocidad) que lo que podría proporcionar este sensor, sería inútil. Del mismo modo, si los datos de IoT indican que una máquina está en riesgo de averiarse, esos datos en sí no solucionarán el problema. Si los datos se reciben demasiado tarde, la máquina podría apagarse de todos modos. Como tal, este tipo de máquinas deben programarse con la capacidad de tomar decisiones a través del aprendizaje automático sin necesidad de intervención humana. Esto representa un desafío de desarrollo e ingeniería en sí mismo.

Garantizar el mayor valor de los datos creados por IoT

Cuando las soluciones de datos basadas en IoT no logran alcanzar el valor del nivel de aceite, a menudo se debe a brechas simples en la construcción de soluciones. Estas mejores prácticas pueden ayudarte administre sus datos impulsados ​​por IoT, evite las dificultades y aumente sus posibilidades de asegurar un verdadero valor de su estrategia de datos:

Practica el pensamiento de derecha a izquierda

Esencialmente, el pensamiento de derecha a izquierda es un marco que garantiza que su estrategia de datos siga un proceso lógico. Comience con su caso de uso más amplio y defina lo que necesita lograr. Luego, pregúntese qué necesita para lograr su objetivo final general. Después de encontrar una respuesta, comience a hacer preguntas más específicas: ¿Qué puntos de datos necesita para obtener esa información? ¿Qué necesita estar en su plataforma para asegurar esos puntos de datos? A medida que continúe a través de su pila, las brechas en sus procesos aparecerán naturalmente.

Hipótesis antes de comenzar

Cualquier nueva estrategia de datos, y especialmente una que incluya IoT, implicará cierto nivel de experimentación, lo que significa que tener una hipótesis concreta es fundamental. Muchos "qué pasaría si" están involucrados en IoT, y esto se amplifica cuando su solución involucra componentes de inteligencia artificial o aprendizaje automático. Sin una hipótesis estandarizada para comparar resultados, no podrá obtener información significativa sobre su éxito.

Crear un proceso de iteración

No desea ejecutar un proyecto de IoT que se destaque en la etapa de prueba de concepto. En cambio, su objetivo principal debe ser proporcionar real valor de estos nuevos datos, no valor teórico. Esto requiere priorizar la iteración sobre la perfección. Además de probar sus datos de IoT contra su hipótesis, aplique también un pensamiento creativo: si modifica un cierto elemento, ¿cómo puede hacer que el proyecto sea aún más valioso? La implementación de gemelos digitales en sus operaciones estándar puede ser útil aquí, ya que podrá realizar lo que son esencialmente pruebas del mundo real sin realizar inversiones masivas.

No se puede exagerar la importancia de IoT en los negocios, pero un flujo masivo de datos puede ser increíblemente difícil de administrar. Asegurarse de que su estrategia de datos funcione correctamente es la única forma de enriquecerse.

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