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Reportajes y análisis

La IoT y la empresa basada en datos

Cómo bucear en el diluvio de datos

[13/11/2015] Es el mundo de la Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) donde todo, desde los sistemas de calefacción, la fabricación de sistemas de control, las etiquetas RFID, etcétera recogen datos; y si está en una empresa los datos están por llegar, si es que ya no están allí.

Eso es bueno y malo. Bueno porque en esos datos está encerrada información que puede mejorar la eficiencia de su empresa, hacer que trabaje de una forma más inteligente, encontrar nuevas fuentes de ingresos y más. Y es malo porque pocas empresas se preparan para la inundación de datos entrantes.

Para ayudarle a manejar y diseñar la mejor estrategia, hemos buscado el asesoramiento de profesionales -la pionera de la IoT, Intel, que está metida de lleno en la IoT; y varias empresas que se especializan en ayudar a que las empresas hagan frente a los problemas de big data generados por la IoT.

Este artículo ofrece una mirada en profundidad al problema y posibles soluciones.

Y, además:

Una mirada al asunto

Antes de llegar al asesoramiento de los profesionales, vamos a darle un breve vistazo al problema. Datameer, que vende una plataforma de análisis de big data, dice que para el 2019 habrá 35 millones de dispositivos conectados a Internet. Unos 40 mil exabytes de datos serán generados por sensores que se construirán en los dispositivos conectados a Internet.

¿De qué tipos de datos estamos hablando? Podría ser cualquier cosa. Por ejemplo, las empresas de fabricación utilizan sensores para comprobar sus equipos, para asegurarse de que todo funciona sin problemas, y mejorar el proceso de fabricación. Los minoristas pueden utilizarlos para mejorar el seguimiento de las ventas y unir información para la cadena de suministro. Los aparatos cotidianos también recogerán datos.

Así que no es sorprendente que una encuesta conjunta de Accenture y GE, haya encontrado que big data es la principal preocupación para las empresas. 88% de los ejecutivos encuestados dijeron que era una de sus tres principales prioridades, y el 82% dijo que construirían o añadirían a su plataforma de big data existente o sus capacidades de análisis en los próximos tres años.

La visión a largo plazo de GE

Por todas las cuentas, GE es una de las pioneras en IoT y big data, tanto en el uso de la tecnología en sus propios negocios, como en la prestación de servicios para las empresas que quieren aprovechar los datos de la IoT. GE está en muchas empresas, desde la aviación a la gestión de energía, salud, petróleo y gas, transporte y mucho más, con fábricas repartidas por todo el mundo, por lo que ha tenido que enfrentar la avalancha de datos IoT antes que la mayoría de otras compañías. Sobre la base de sus experiencias, vende productos y servicios para la IoT y datos, sobre todo en su división Intelligent Platform.

Rich Carpenter, arquitecto ejecutivo principal de software de GE Intelligent Platforms Software dice que el primer reto para la mayoría de las empresas que quieren hacer uso de la inundación de datos IoT es reunir los datos -y es una tarea más difícil de lo que imagina.

"En nuestro propio negocio nos enfrentamos mucho a este problema", señala. "Tenemos 400 fábricas a nivel mundial y una cantidad sorprendentemente grande de ese equipo no está conectado, ya que se instaló antes de que Internet se hiciera popular".

Él anota que GE divide sus equipos en tres categorías: equipos completamente desconectados; equipos que se pueden conectar, pero necesitan trabajo para completar la conexión; y equipos que ya están conectados o que se pueden conectar fácilmente. GE luego diseña estrategias de recopilación de datos para cada tipo.

Pero recopilar datos de los dispositivos IoT no es suficiente. Los datos IoT pueden venir en muchos formatos diferentes, que podrían no ser compatibles entre sí o con el software de análisis de datos.

En los entornos industriales, GE instala aparatos de recolección de datos que se llaman agentes de campo, que tienen conexiones autenticadas seguras a una nube pública o privada para que almacenen datos. No solo los dispositivos envían los datos de forma segura, sino que también determinan qué tipos de datos recogerán, qué protocolos utilizarán para hacerlo, y cómo deben almacenarlos.

Una vez recolectados los datos, las empresas tienen que darle sentido y escudriñarla en busca de información útil. Eso es bastante difícil. Aún más difícil es tomar esa información y luego usarla para hacer cambios en la forma en que una empresa trabaja, como hacer que una planta de fabricación sea más eficiente.

Carpenter advierte que muchas empresas se atascan en esta fase. Él tiene algunos consejos de cómo solucionar eso.

"Algunas empresas empiezan por escoger una planta de fabricación, y tratar de hacer que la recolección de datos y el análisis sean perfectos antes de continuar. Pero resolver todos los problemas, incluso en una misma planta, puede tardar una eternidad. Hemos aprendido que la solución más prescrita funciona. Consiga 70% del camino en una planta, y luego escale ese valor en toda su empresa. Eso le trae mucho más valor, mucho más rápido".

Carpenter también dice que prácticamente todo tipo de empresa eventualmente tendrá que tomar en cuenta los datos de IoT y convertirse en una empresa basada en datos.

"Esto no es solo para los fabricantes o empresas que ya saben que necesitan para entrar en la IoT", comenta el ejecutivo. "Todas las empresas lo necesitan, ya sea para el mantenimiento de la gestión de activos, ERP, cadena de suministro, o ayudar a que una fuerza de trabajo móvil sea más eficiente".

Intel aconseja: Primero fíjese en los objetivos del negocio

Vin Sharma, director de la estrategia de Intel para Big Data Analytics, Data Center Group, está de acuerdo con Carpenter en que casi cualquier empresa tendrá que hacer uso de los datos de la IoT.

"Agricultura, manufactura, asistencia sanitaria, hay razones obvias por las que todos esos sectores quieren y necesitan los datos de la IoT", señala. "Pero nuestra expectativa indica que cada organización tendrá que hacer uso de todos los datos disponibles, lo que significa datos de la IoT. Estoy luchando por imaginar una industria que no necesite este tipo de información. Los minoristas, por ejemplo, pueden obtener una gran cantidad de valor mediante el control de su inventario de bienes con etiquetas RFID y balizas. En última instancia, el objetivo para muchas empresas será obtener una vista de 360 grados de sus clientes, ya sea un paciente en la industria de la salud, un agricultor en la industria agrícola, o un consumidor en la industria minorista".

Sharma añade que tal vez el error más grande que las empresas cometen con los datos de la IoT no tiene nada que ver con la tecnología, sino con la comprensión de sus propios objetivos de negocio.

"Un problema común es que las empresas no tienen una definición muy clara de sus objetivos de negocio antes de comenzar, ni del problema de análisis que quieren resolver", comenta. "Hay una nebulosidad, y eso se traduce en largas demoras para el despliegue. Pero con las empresas que tienen una idea muy nítida y clara de lo que quieren lograr, las cosas tienden a moverse muy rápidamente".

Sharma utiliza la industria del vestido como un ejemplo de la importancia de definir claramente el problema de la empresa, antes de embarcarse en cualquier proyecto de IoT.

"Digamos que la exactitud del inventario en mis tiendas no está donde yo quiero que esté", señala. "Eso me obliga a hacer liquidaciones de ropa, lo cual genera gasto y reduce el margen. Y esto se refleja en la cadena de suministro. Así que sé que esa mejora de la exactitud de mi inventario en la tienda va a mejorar mi rentabilidad. Eso me da una definición muy clara del problema que quiero resolver".

Con ese objetivo en mente, la empresa puede diseñar un sistema para obtener datos más granulares y precisos sobre su inventario de bienes en las tiendas; por ejemplo, mediante el uso de redes de sensores RFID.

La segunda cuestión importante, agrega, es que el alcance de los proyectos de IoT con el que se comprometen las empresas -a menudo, son demasiado grandes y se vuelven difíciles de manejar y muy difíciles de implementar y administrar.

Vemos que muchas empresas tienen éxito cuando se forjan un ámbito medido muy específico por primera vez como una prueba de concepto, y luego como un pequeño piloto. Después de eso, pueden escalarlo tanto horizontal como verticalmente a través de sus negocios".

Señala nuevamente el ejemplo de la ropa sobre la necesidad de tener una visión más precisa del inventario. Él sugiere hacer primero un piloto en una sola tienda, en un solo lugar; y trabajar todos los temas ahí. Después de eso, añade, pueden extenderlo a la totalidad de sus 300 tiendas y, a continuación, añadir tipos adicionales de recopilación de datos para la implementación.

El uso de plataformas de Hadoop basados en la nube

Incluso las empresas que tienen una definición clara acerca de los problemas del negocio que quieren resolver no podrán hacer uso de los datos de la IoT a menos que tengan la plataforma de análisis para manejarlos. Cada vez más, Apache Hadoop, está siendo reconocida como una plataforma de primer nivel para eso. La razón: ofrece almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos mediante el uso de clusters de computadoras que se pueden construir a partir de hardware de bajo costo.

Pero Hadoop no es fácil de implementar, y está más allá de los conocimientos técnicos de muchas empresas. Además, muchas empresas no quieren construir las plataformas masivas que el flujo de datos de la IoT puede requerir. Así que han surgido una serie de empresas que ofrecen plataformas Hadoop end to end basadas en la nube, construidas para el manejo de grandes volúmenes de datos, incluidos los datos de la IoT. De esta manera, las empresas pueden centrarse en el análisis de datos, en lugar de discutir sobre la construcción, implementación y administración de una plataforma completa.

Datameer ofrece una de esas plataformas. Datameer primero construyó su plataforma en el 2009, y Andrew Brust, director senior de marketing de producto técnico y evangelización de la compañía, advierte a las empresas de que no se queden atrapadas en la corriente de popularidad de IoT.

"En este momento, la IoT se encuentra en el mejor momento de su ciclo de popularidad, por lo que los problemas de datos a los que se enfrentan las empresas suenan como algo totalmente nuevo. Pero en el fondo, no es realmente un borrón y cuenta nueva. De lo que estamos hablando en general, es de la transmisión de datos y análisis. La principal diferencia es que ahora hay muchas más cosas de las que podemos recopilar datos, y una mayor frecuencia en su recolección".

Uno de los mayores problemas con los datos de la IoT, señala, es que se trata de muchos dispositivos diferentes utilizando diversos protocolos y estándares de datos que no son necesariamente compatibles entre sí. En algunos casos los datos están altamente estructurados, y en otros casos, no.

"El mayor consejo que puedo dar a la gente es que busque tecnología y herramientas que les permitan crear una capa de abstracción en la cima de todos los datos de la IoT. De esa manera, cuando llegue a diferentes tipos de datos, todavía será capaz de manejar la situación, debido a que la plataforma será capaz de manejar las nuevas normas a medida que ingresan. Y busque un producto que pueda integrar los datos de tantas fuentes diferentes como sea posible".

Brust también señala que es importante contratar a las personas adecuadas con las habilidades analíticas adecuadas. Los científicos de datos son escasos, reconoce, pero él cree que no es necesario contratar a personas con ese título de trabajo.

"La idea del científico de datos tiene mucho de mística a su alrededor, así que no debería pensar que necesita contratar a alguien con esas habilidades", añade. "Si tiene buenos técnicos que son expertos en el almacenamiento de datos y el trabajo de TI, puede proporcionarles la formación y la experiencia que necesitan para hacer el trabajo. No solo tendrá los recursos adecuados, sino que al ofrecer esa oportunidad para el personal de su empresa, tendrá mucha mejor retención".

Altiscale también ofrece una plataforma basada en la nube Hadoop. Mike Maciag, director de operaciones de Altiscale, cree que trabajar con datos IoT es significativamente diferente que trabajar con big data en el pasado.

"En muchos casos, los datos de la IoT es la suma de muchas piezas de pequeños datos hasta volverse datos gigantescos", señala. "Hay una corriente constante que se convierte en cientos de terabytes y luego petabytes. Además, a menudo son datos no estructurados, por lo que pueden necesitar mucha manipulación antes de ser útiles. Lo que también es único es que gran parte de los datos nacen en la nube y vienen desde ella hacia usted".

Él anota que esto, en parte, cambia la forma en que las empresas tienen que pensar acerca de los datos. En el pasado, señala, las empresas solían extraer los datos, transformarlos y, a continuación, los cargaban en una base de datos. Con la IoT, continúa, "Eso ha cambiado a extraerlos, cargarlos, y luego transformarlos".

Debido a eso, él recomienda, "asegúrese de almacenar todos los datos entrantes, y no los tire a la basura, incluso si no sabe aún qué hacer con ellos. Pueden llegar a ser valiosos algún día, cuando su empresa tenga nuevas estrategias y formas de hacer negocios".

Y eso -nuevas estrategias y nuevas formas de hacer negocios- es la esencia de por qué las empresas necesitan comenzar a desarrollar una estrategia de big data IoT ahora; o bien mejorar la ya existente. Como dice Carpenter de GE, "Es cuestión de competencia. Necesita hacer funcionar su negocio basado en datos reales. Sus competidores lo estarán haciendo. Si no lo hace, quedará rezagado".

COMENTARIOS
iamedina   mié, 28-sep-16

Esta tecnología esta en pleno auge y cada vez se están realizando más investigaciones y pruebas para encontrarle el mejor modelo comercial. Recomiendo las soluciones de RFID en Perú de T&T Solutions www.tt-rfid.com que van ligadas al IoT


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