IoT es acerca de datos, no de cosas

Las empresas hoy en día se enfrentan a la Internet de las Cosas (IoT), una gran red de dispositivos físicos que se extiende más allá de las redes informáticas típicas, dispositivos, equipos industriales, sensores y productos. 

Foto: codejobsbiz

Es importante para los clientes finales no centrar su estrategia en los productos, tecnologías o piezas (cosas). En lugar de centrarse en el cómo de la IoT, los clientes tienen que centrarse en el qué de la IoT, a saber los datos. Todas las brillantes estrategias y objetos en el mundo no le ayudarán si los datos no son exactos, seguros y procesables. Los datos siempre deben impulsar la estrategia. Esta estrategia debe comenzar a nivel de negocio basado en las necesidades identificables del negocio y luego filtrarse a los productos. 

Medir con precisión las cosas correctas 

Un antiguo empleador impulsado por métricas tenía el lema "si no se puede medir, no se puede gestionar". Si bien esto fue una declaración muy cierta, si no se puede medir con precisión, es probable que no haya ningún punto porque malos datos conducen a malas decisiones, sobre todo cuando uno no se da cuenta que los datos está mal. Un buen ejemplo fue el accidente del vuelo 447 de Air France donde los pilotos aparentemente retrocedieron debido a que los datos de sensores les dijeron que iban demasiado rápido. En última instancia esto malos datos pueden haber causado que empeora la situación. El solo hecho de que todo esté instrumentado y alimentado por datos no garantiza la exactitud. 

Los datos crudos son tan precisos como el sistema de sensor y, en combinación con algún tipo de conocimiento del negocio real puede ayudar a separar la señal del ruido. Como experimento de precisión de los datos, se han usado los datos de conteo de calorías de 3 sistemas diferentes de sensores para realizar un seguimiento de las calorías en 5 diferentes paseos en bicicleta. El uso de un Fitbit (con pulsómetro), un Garmin (con pulsómetro) y Strava (que se alimenta de datos del Garmin). Se terminó con 3 conjuntos de datos diferentes para cada utilización. Incluso los dos que compartieron los datos no pudieron ponerse de acuerdo sobre el mismo resultado: 


Fuente: John Fruehe

Cuando sólo un conjunto de datos está disponible, siempre se ha asumido que es exacto; pero incluso un único conjunto de datos vistos a través de dos lentes diferentes puede dar resultados diferentes. Si bien la tendencia general de los datos se mantiene, no se correlacionan perfectamente. Pero cual está bien? Probablemente ninguno. Para los propósitos de este ensayo puede ser que sea ruido, pero siendo realistas para un negocio, si no se puede confiar en la veracidad de los datos, se permitirá tomar las decisiones correctas?. La construcción de una estrategia donde los datos son menos que precisos produce resultados cuestionables

Asegurar la cadena de datos de la IoT 

Suponiendo que usted ha hecho un buen trabajo para la gestión de sus sensores de entrada y garantizar la exactitud de los datos, el siguiente paso es asegurarse que sus datos se recogen de forma segura y la integridad se mantiene mientras se transmiten a través del sistema. En la IoT, las empresas pueden estar empezando con un sensor que podría estar en el centro o en el campo, que operan de forma remota. 

Los datos se recogen a través de una puerta de entrada, y luego se trasladan a través de una serie de servidores y aplicaciones antes de que finalmente se detienen en medio del centro de datos, donde se puede analizar y actuar en consecuencia. Cada paso en el camino requiere la seguridad y la consistencia para garantizar que se mantenga la integridad de los datos. Dentro del centro de datos hay mucho enfoque en la seguridad y el mantenimiento de sistemas, pero a menudo en el nivel sensor / receptor o de la puerta de entrada inicial (que podría estar en la nube - Cloud Computing), los datos pueden ser más vulnerables

Los vehículos pueden estar enviando un montón de datos de telemetría y de servicio a los fabricantes, pero como hemos visto los propios vehículos, el anfitrión del sensor, podrían no ser tan seguro. Desde un punto de vista de la inseguridad de estos datos, podría dar lugar a corrientes erróneas o alteradas que pueden comprometer la validez de los datos que vienen sobre la puerta de entrada. Uno no puede garantizar verdaderamente la exactitud de los datos a menos que se puede asegurar a través de todo el proceso. Esto es a menudo un gran desafío de seguridad incorporado en el nivel sensor, que es más difícil de implementar y mantener; especialmente, como en el caso de los vehículos, si el fabricante pierde la custodia física del producto por el usuario final. 

Los datos deben ser recurribles 

Datos, datos por todas partes, y ni una gota para beber. Todos los datos en el mundo son inútiles si no pueden ser utilizados por el negocio. Aquí es donde las unidades de negocio (no el departamento de TI) deben conducir la estrategia de la IoT. Hay valor cero en la aplicación de la IoT, si no hay un motor de análisis detrás de él para dar sentido a todos estos datos que se están capturando. Entonces, más allá de eso, la empresa tiene que ser capaz de tomar una decisión sobre cualquier resultado de los datos de la IoT. Los datos de la Internet de las Cosas deben utilizarse como una fuente en tiempo real para ayudar a perfeccionar las decisiones y acelerar la acción, la conducción de la agilidad en la empresa. Puede haber casos en que los datos recogidos en realidad pueden crear un pasivo para la empresa. La Agencia de Seguridad Nacional recibió muchas críticas por recoger montones de datos que todavía se encuentra sin analizar, ya sea porque no tienen los recursos, no saben lo que pueden hacer o lo que pueden buscar y porque son focos para los hackers que encuentran en estos datos grandes oportunidades. 

Pasivos para la empresa 

Los datos que se recogen y almacenan sin un propósito procesable se convierten en un pasivo para la empresa, no sólo desde el costo de tener que almacenar, sino también desde la perspectiva tanto de la responsabilidad y el costo de oportunidad legal. En un mundo de presupuestos reducidos para las TI, el costo de oportunidad puede ser un motor más grande de los que muchos piensan, ya que cada dólar gastado para almacenar datos sin usar es un dólar que no está disponible para otros proyectos con un retorno de la inversión real. 

Cuando se trata de la analítica, es importante pensar en los aspectos reales de lo que se está tratando de lograr y cómo se van a utilizar los datos, asegurándose de mantener la coherencia de los datos y una cadena de custodia limpia en la información. Por último, no basta con ver la IoT como el medio para la toma de decisiones a corto plazo. Tenga en cuenta que los datos que se generan pueden necesitar ser estructurados y procesados por largos períodos de tiempo, y el manejo de datos corporativo y las políticas de retención de datos pueden necesitar ser alineados a la nueva realidad de este tipo de datos, que en un mundo completamente nuevo como la IoT, puede que no se apliquen limpiamente las viejas reglas.
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Sobre el autor Nubia Márquez

Economista y Tecnóloga con Especialización en Aplicaciones E-Business, Tutor Virtual y Bloguera. Apasionada por la Tecnología, las Finanzas y la Educación con énfasis en la Web 2.0. En mis ratos libres me encanta cocinar, viajar, leer y navegar en la Internet.

 
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