El internet de los datos, no de las cosas

El Internet de las cosas (IoT) tiene el potencial de revolucionar muchas industrias, pero aún no se ha desarrollado todo su potencial. Una razón es que la atención se centró más en los sensores que en los datos. Los dispositivos IoT recopilan datos de varias fuentes, incluidas máquinas, comportamiento del cliente y condiciones ambientales. Estos datos se pueden utilizar para aumentar la eficiencia, optimizar los procesos y tomar mejores decisiones. Sin embargo, recopilar y procesar estos datos puede requerir tiempo y esfuerzo. Las organizaciones necesitan invertir en plataformas y procesos dedicados para aprovechar al máximo los datos de IoT. Estas plataformas pueden recopilar, procesar y analizar datos en tiempo real, brindando a las empresas la información que necesitan para tomar mejores decisiones.

Beneficios tangibles para los objetivos comerciales en tiempo real

La integración y combinación de datos de sensores de múltiples flujos y fuentes multiplica los beneficios al:

• Operaciones optimizadas, monitoreo del sistema y mantenimiento predictivo. Los sensores pueden ayudar a identificar patrones, encontrar anomalías y sugerir cambios en tiempo real que ahorran dinero, evitan interrupciones y mantienen contentos a los clientes.
• Experiencias y productos personalizados. Los clientes, cada vez más sofisticados y conectados, esperan productos personalizados y mensajes de marketing en tiempo real. Los sensores brindan información sobre el comportamiento real del cliente al observar lo que las personas hacen en el mundo real, en lugar de confiar en lo que las personas dicen que quieren.
• Toma de decisiones en tiempo real. Desde pedir un préstamo hasta reservar una cena, los usuarios y las empresas quieren tomar decisiones instantáneas basadas en los mejores datos disponibles y más actualizados. Las decisiones en tiempo real que involucran datos de sensores son más precisas y menos riesgosas.
  

Extraer el valor completo de los datos del sensor

• recopilación de datos. Los sensores recopilan datos de su entorno y generan flujos de datos sin procesar en función de varios parámetros, como el estado del sistema, la temperatura, la presión o la ubicación. Estos flujos de datos sin procesar contienen datos sin procesar que pueden ser desordenados, incluidos algunos duplicados y sobrescrituras, y cada flujo de datos agregados tiene su propia descripción de los datos en el flujo de datos, lo que requiere computadoras y personas para analizar y mover esos datos.
• transmisión de datos. Significativamente, los sensores de IoT se basan en protocolos inalámbricos como Bluetooth, Wi-Fi o redes celulares para enviar datos a un sistema central alojado por una empresa, a plataformas de datos en la nube como Snowflake o Databricks, o a plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP. Los protocolos inalámbricos para la transmisión de datos son más confiables y seguros que nunca, pero aún sufren fallas y brechas en la transmisión que pueden causar demoras e imprecisiones cuando los datos se envían a su destino para su procesamiento.
• adquisición de datos. Los sistemas centrales toman la electricidad bruta y la preparan para su posterior consumo por parte de personas y otras máquinas. Este proceso que a menudo se pasa por alto representa otra fuente única de demoras y posibles imprecisiones a medida que los datos sin procesar viajan a través de las puertas de enlace, hacia los sistemas centrales y a través de los controles básicos de calidad de los datos.
• procesamiento y análisis de datos. Finalmente, los datos de los sensores de transmisión fluyen hacia los analistas, quienes pueden descubrir información en tiempo real utilizando plataformas de análisis de transmisión modernas. En esta etapa, el proceso a menudo puede involucrar la integración de datos por lotes o de terceros. Esto puede ser un desafío ya que cada fuente de datos tiene diferentes descripciones y esquemas, lo que dificulta el análisis y la integración sin problemas.
• Almacenamiento y visualización de datos. Los datos procesados ​​se almacenan y están disponibles para los consumidores de datos en toda la organización. Los paneles y las herramientas de generación de informes brindan información y permiten a los usuarios monitorear tendencias, solucionar problemas y agregar funciones. Estas herramientas cambian constantemente a medida que los usuarios descubren nuevos requisitos de datos y los cambios de datos subyacentes.

Pilares de las plataformas de análisis de IoT

Los datos de IoT tienen requisitos especiales para garantizar que los datos y los análisis resultantes sean oportunos, confiables y consistentes.

• Velocidad y Rendimiento – Los datos del sensor deben ser rápidos y confiables. El procesamiento y la entrega de datos de sensores es diferente de todas las demás actividades de análisis de datos y tiene problemas de latencia únicos. La computación en la nube distribuida, la recopilación de datos altamente distribuida a través de redes inalámbricas y los múltiples saltos dentro de la empresa pueden retrasar la llegada de datos y socavar la confianza.
• Interoperabilidad - El poder de los datos de los sensores radica en combinar flujos y agregar contexto. Cuando todas las secuencias de terceros y los datos contextuales tienen diferentes definiciones y esquemas de datos, las personas a menudo necesitan ajustar y conectar manualmente los datos correctos para un análisis completo. Para el uso de datos de sensores, es importante que muchas fuentes de datos se puedan agregar, combinar y verificar fácilmente.
• escala - Las plataformas de procesamiento de sensores deben manejar el volumen de datos a un nivel que ninguna otra capacidad de datos puede imaginar. La velocidad y el volumen de los datos a menudo se debaten, y en ninguna parte esto es más evidente que en el espacio de IoT. Además de hardware dedicado y computación en la nube, las redes de datos de sensores requieren soluciones de arquitectura y software altamente especializadas para admitir resultados en tiempo real.
• Flexibilidad – El actor a menudo olvidado pero esencial en el flujo de trabajo desde la recopilación de datos hasta la comprensión es la experiencia humana y del usuario. Los datos de los sensores que se mueven, combinan y entregan rápidamente no tendrán un impacto a menos que las personas reciban los paneles y las herramientas de análisis que desean y necesitan para obtener valor.

Datorios tiene una solución para el procesamiento de datos de sensores en tiempo real

La transición a las fuentes de datos en tiempo real está ocurriendo en todos los ámbitos y se acelerará aún más con la disponibilidad de la IA generativa. Esta creciente demanda está impulsada por la necesidad económica de aumentar la productividad y reducir los costos. Datorios, proveedor líder de soluciones de procesamiento de datos de sensores en tiempo real, ha anunciado el lanzamiento de su nueva solución para eventos de sensores, transacciones y datos IOT.

La solución sin servidor de Datorios se basa en una arquitectura nativa de la nube diseñada para escalar de manera elástica con la demanda. Las organizaciones pueden agregar o quitar capacidad fácilmente sin preocuparse por la administración de la infraestructura.

La solución también incluye muchas funciones que simplifican la creación y el despliegue de aplicaciones de procesamiento de datos de sensores en tiempo real. Los compradores e implementadores deben considerar estas características al evaluar Datorios:

• Combinación de código declarativo y capas visuales tanto para las especificaciones de canalización como para los propios datos.
• Motor de transmisión incorporado capaz de procesar datos de millones de dispositivos en tiempo real.
• Interacciones únicas entre la lógica de canalización y los eventos reales en tiempo real para acelerar el desarrollo y la depuración.
• Conjunto completo de herramientas de análisis y visualización que se pueden utilizar para obtener información a partir de los datos de los sensores.

La solución sin servidor de Datorios ayuda a las empresas a procesar cantidades masivas de datos de sensores en tiempo real. La solución incluye un conjunto completo de características que la hacen ideal para una variedad de aplicaciones, siendo los datos de los sensores clave para los primeros casos de uso.

Beneficios comerciales de la solución sin servidor de Datorios

• Hora de comprar - Al cambiar la forma en que el código interactúa con los datos en tiempo real, Datorios puede acelerar significativamente el ciclo de desarrollo de datos, cambiando el tiempo de entrega típico de semanas a horas.
• Releve a los expertos y ahorre tiempo con DevOps: Los informes de los clientes y los estudios de casos detallados documentan hasta un 70 % menos de tiempo dedicado a integrar y probar las revisiones y la documentación del código. Esta es una ventaja para los expertos en datos y modeladores que desean dedicar la mayor parte de su tiempo al desarrollo de módulos.
• Ahorre dinero con balanzas elásticas – La solución está diseñada para ser flexible con la demanda, lo que permite a las organizaciones agregar o quitar capacidad fácilmente según sea necesario. Esto puede ayudar a las empresas a ahorrar dinero en costos de infraestructura.
• El rendimiento ofrece la velocidad que los clientes esperan: La solución está diseñada para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. Esto puede ayudar a las empresas a obtener información de los datos más rápidamente.
• Confianza y Seguridad – La solución está diseñada teniendo en cuenta la seguridad, por lo que las empresas pueden estar seguras de que sus datos están seguros.
• Reducción de costos a través del ahorro de tiempo y diseño arquitectónico – La arquitectura de Datorios está diseñada para reducir costos al preprocesar funciones de alta capacidad de datos, acercando la resolución de calidad de datos a la fuente de problemas y optimizando el cómputo en una arquitectura especial basada en eventos.

Existen numerosos desafíos al procesar datos de sensores. Desde lidiar con el gran volumen y la variedad de datos hasta garantizar su precisión y confiabilidad, estos obstáculos requieren soluciones innovadoras. Estas soluciones deben abordar las complejidades de la transmisión de datos en tiempo real, la necesidad de sistemas sólidos de gestión y almacenamiento de datos y las complejidades de la integración de varias redes de sensores.

Dado que la industria depende cada vez más de los datos generados por sensores, es imperativo desarrollar estrategias integrales y aprovechar las tecnologías de vanguardia para abordar estos desafíos. Vale la pena considerar la solución Datorios por las necesidades de escalabilidad, facilidad de uso, rendimiento y seguridad de los datos del sensor. De esta forma, las organizaciones pueden liberar todo el potencial de los datos de los sensores y allanar el camino para avances transformadores en múltiples dominios.