La relación entre internet de las cosas y big data

Internet de las cosas (IoT) es el término dado a la red de miles de millones de dispositivos que usan sensores, software y otras tecnologías para recopilar y compartir datos a través de internet. 

Los dispositivos IoT pueden ser tan pequeños como un reloj inteligente en su muñeca que recopila datos de salud y ejercicios. También pueden ser grandes y más complejos, como una fábrica llena de sensores y tecnologías que monitorean la seguridad y eficiencia de las operaciones diarias de forma permanente.

El simple número de dispositivos IoT multiplicado por los puntos de datos que recopilan prácticamente en tiempo real hacen de IoT uno de los mayores contribuyentes en el surgimiento de big data. Aquí veremos de qué forma se conectan big data e internet de las cosas.

Cómo se generan los datos de IoT

Los dispositivos IoT recopilan una cantidad de puntos de datos en tiempo real (o casi en tiempo real). Estos datos pueden informar un número de operaciones, ya sea que se presenten de forma autónoma (como control de semáforos basado en IoT) o manual (como administración de aeropuerto que desvía el tráfico peatonal de un área congestionada).

Los sensores de IoT pueden recopilar varios tipos de datos, por ejemplo:

• Datos de estado: Recopila información básica como apagado/encendido y disponible/no disponible u otros datos exactos como la temperatura.

• Datos de ubicación: Realiza un seguimiento del movimiento de las personas u objetos arriba, encima o debajo de la superficie de la tierra.

• Demostración de automatización: Se puede usar para controlar las acciones de operaciones o sistemas automatizados, como rutas autónomas de autobuses.

Una vez que los sensores recopilan los datos, los envían a una ubicación central que usa el protocolo de datos.

Qué hace que los datos de IoT sean grandes

Debido a que los sensores de IoT recopilan datos en tiempo real o casi en tiempo real, la cantidad de información que generan es masiva. De hecho, la International Data Corporation (IDC) proyecta que para el 2025, habrá 55.7 mil millones de dispositivos IoT en uso, lo que generará 73.1 zettabytes de datos.

Esto genera big data de IoT, y tiene el potencial de superar el procesamiento de datos tradicionales y las herramientas de administración. 

Por lo general, los datos de IoT pasan a una ubicación central en la que están disponibles para analizar, interpretar y actuar. Desafortunadamente, esto no siempre es tan fácil como suena. Cuando los conjuntos de datos se vuelven tan grandes y complicados, sacar conclusiones y hacer mejoras a partir de ellos se vuelve difícil. Esencialmente, los datos perdieron su utilidad para transformar a los negocios en operaciones de prioridad digital que aprovechan todo el potencial del aprendizaje impulsado por IA. 

Para obtener lo máximo de los datos IoT, necesita la administración del almacenamiento de datos y las herramientas de análisis como respaldo para los big data.

Almacenamiento de big data y técnicas de análisis para IoT

Para comprender los big data e internet de las cosas, querrá almacenamiento que sea apto para la tarea. Las mejores plataformas de big data no solo pueden almacenar una gran cantidad de big data de IoT sino también admitir la búsqueda rápida, la indexación y el análisis en tiempo real de los datos. Las plataformas de tasa de transferencia altas ingresan datos de forma rápida y escalan para mantenerse al día con los requisitos de la organización. También pueden buscar e indexar rápidamente sus datos, para liberar tiempo que usaría en consultas y análisis de datos.

Al seleccionar una plataforma para la administración de big data e internet de las cosas, busque una que esté optimizada para la nube. Esto le permite realizar un análisis en la nube y controlar el acceso y los permisos a sus datos en las instalaciones. Esto acelera aún más el análisis de datos de IoT y reduce el tiempo para tomar decisiones más informadas, las que espera usted hacer después de invertir en una infraestructura de IoT.

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Capítulos adicionales de la  Guía de Big Data 

1. Big data vs. datos tradicionales
2. Datos estructurados frente a datos no estructurados
3. 5 formas en que big data ayuda a las empresas a avanzar