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IDC: Los científicos de datos serán clave para la IoT en el 2019

[17/12/2018] Es importante que los científicos de datos trabajen junto con los departamentos e ingenieros de TI para extraer el máximo valor de los datos recopilados por los despliegues de la Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), de acuerdo con las predicciones del 2019 de IDC.

El aspecto de procesamiento de datos de la IoT va a ser el pilar central que va a hacer que la IoT merezca la pena para las empresas, señala Carrie MacGillivray, vicepresidenta del grupo IDC de IoT y Movilidad; y el procesamiento de esos datos de manera significativa requiere el uso de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) y de inteligencia artificial (IA).

El problema es que no hay suficientes profesionales capacitados para realizar cada trabajo de implementación de IA/IoT, según MacGillivray, por lo que las empresas generalmente adoptan una de tres opciones: Poner a trabajar a los científicos de datos existentes que trabajan en planilla, subcontratando la creación de modelos de ML a un equipo de servicios profesionales o experimentando directamente con modelos de ML de código abierto.

Pero cada vez más, una gama de ingenieros -mecánicos, eléctricos, de software, de sistemas- están saliendo de las universidades con conocimientos de IA y ML, por lo que es probable que la gestión analítica de la IoT se traslade a los equipos de ingeniería, anota.

IDC espera que las empresas tengan en cuenta este hecho rápidamente, y se prevé que para el 2020, las empresas alcancen una tasa de éxito del 90% implementando sistemas de IoT habilitados para IA. La desconexión actual entre el futuro del análisis de la IoT y el futuro es en gran medida una cuestión de énfasis, indica MacGillivray. El objetivo, especialmente en sectores como la fabricación y la gestión de flotas, ha sido conseguir que todas las máquinas o vehículos se conecten lo más rápidamente posible, y preocuparse por obtener información detallada del sistema más adelante. Por lo tanto, una de las primeras aplicaciones más comunes de la tecnología de la IoT ha sido la analítica de mantenimiento predictivo.

Pero hay muchas más aplicaciones diversas de la IoT en marcha, y su habilitación comienza por conseguir que los científicos de datos y los principios de la ciencia de datos se impliquen más plenamente en la tecnología.

Otros aspectos destacados por el ejecutivo:

  • Para 2020, más del 30% de las iniciativas globales de IoT no podrán demostrar claramente el retorno de la inversión, porque las empresas simplemente no tienen experiencia para desarrollar indicadores clave de rendimiento para los proyectos de IoT. Eso cambiará, pero no sucederá de la noche a la mañana o incluso dentro de los próximos dos años, según IDC. La identificación de indicadores clave de rendimiento específicos debería ser una prioridad absoluta para las empresas que cuentan con la IoT.
  • En el transcurso de los próximos tres o cuatro años, alrededor del 40% de los análisis de datos de IoT se realizarán en dispositivos de borde que se encuentren cerca de sus puntos finales, según MacGillivray. Esto va a provocar una ola de inversiones en hardware de puerta de enlace en el borde para permitir a las empresas realizar análisis de siguiente nivel en conjuntos de datos más grandes. También va a requerir que los departamentos de TI se sientan más cómodos administrando los dispositivos lejos de la comodidad del centro de datos.
  • Para el 2021, el 45% de toda la vídeovigilancia se centrará en proporcionar una imagen más completa de lo que está ocurriendo con un determinado dispositivo de IoT, especialmente en aplicaciones de gestión de flotas y de seguridad pública. "El vídeo proporciona datos visuales valiosos para aumentar otros datos de los sensores e informar las decisiones", anota MacGillivray. La integración de sistemas de visión por computador y de IA también ofrece un gran valor, finaliza.