Analytics e IOT, la combinación perfecta para mejorar los objetivos de tu negocio

¿Ha dado el salto tu empresa al IoT Analytics? ¿Cómo puede ayudarte la analítica de internet de las cosas a alcanzar tus objetivos de negocio? Analytics e IoT es una combinación perfecta para que las empresas sean más eficientes y puedan ahorrar costes. Esperemos que este post os ayude a entender por qué y cómo abordar un proyecto de IoT Analytics.

¿Sabías que según Gartner se calcula que, en 2025, entre 41.000 y 80.000 millones de dispositivos se conectarán a Internet? Internet de las cosas (IoT) son objetos conectados a internet, o a otras redes o máquinas, para que éstas trabajen con autonomía, sin necesitar la intervención humana. Esto seguro que ya lo sabías, pues os lo contamos en nuestro post: IoT o internet de las cosas: qué es y cómo puede transformar mi negocio.

En la arquitectura IoT destacábamos 3 componentes principales:

• Dispositivos, como sensores, placas de control o “wearables” que se pueden conectar por cable o de forma inalámbrica a una red más amplia.
• Redes o puertas de enlace que conectan dispositivos IoT a la nube.
• Servidores en centros de datos que consolidan y almacenan los datos con seguridad.

El auge del Business Intelligence y del Internet de las Cosas ha provocado que las empresas deban adaptarse a las nuevas demandas tecnológicas, sin olvidar la seguridad y los retos jurídicos. El objetivo: monitorizar todos los objetos de la empresa y explotar al máximo la información para impulsar nuestros negocios.

«Si una persona se conecta a la red, le cambia la vida. Pero si todas las cosas y objetos se conectan, es el mundo el que cambia»

IoT Analytics ¿Qué hemos empezado a hacer?

La aplicación de IoT Analytics en nuestro día a día es ya una realidad. Seguro que todo esto te suena:

• Control de infraestructura urbana
• Control ambiental
• Sector salud
• Hogares inteligentes
• Productos personalizados
• Atención social y protección a las personas
• Transporte
• Red eléctrica inteligente
• Red de suministro de aguas
• Control inteligente de la contaminación
• Detección de delitos contra el medio ambiente
• Seguridad pública y privada
• Servicios públicos
• Educación
• eDemocracia

IoT Analytics: Hogares inteligentes

Si nos centramos en el hogar, el nuevo paradigma es crear hogares inteligentes, asequibles para la mayoría, mediante el uso de aspersores y luces inteligentes, calentadores eficientes, neveras, cerraduras, sensores de seguridad conectados, alarmas de humo, CO₂ y humedad, alertas y recordatorios activados por voz, cámaras de vigilancia, etc., que favorecen el ahorro de los consumos, el control de los dispositivos, la comodidad para responder desde cualquier lugar, la seguridad, protección y la ayuda a nuestros mayores. Pero, ¿y en la empresa?

Analytics e IoT en la Empresa ¿Por dónde empiezo?

Para aquellas empresas que deciden poner en marcha un proyecto de Analytics e IoT el primer paso es poner orden a ese maremágnum de dispositivos y retos a afrontar.

En Inforges planteamos a las empresas construir un “marco de trabajo”, o Framework IoT, que nos va a permitir abordar aplicaciones avanzadas.

Nuestro enfoque metodológico “top-down” nos lleva a pensar en términos de aplicaciones que se alimentan del procesamiento avanzado, o inteligente, de los datos obtenidos en los diferentes objetos y sensores.

Así, el fin último de esta arquitectura son las aplicaciones, que nos van a ayudar a tomar decisiones para mejorar la contribución de los diferentes procesos a los objetivos de negocio.

En nuestro marco de trabajo diferenciamos claramente tres niveles de abstracción para los que disponemos, dentro de Inforges, de una disciplina especializada en cada uno de ellos:

• Dispositivos: O nivel de sensorización, que corresponde a la infraestructura de dispositivos y sensores que, mediante diferentes componentes electrónicos y las arquitecturas de comunicación y seguridad adecuadas, recogen información relevante.
• Datos y Analítica: Este segundo nivel aborda la analítica, propiamente dicha, de los datos recogidos por los dispositivos. Todo ello mediante la aplicación de técnicas y herramientas de procesamiento de información, básica y avanzada, en tiempo real para su monitorización o mediante su almacenamiento en repositorios específicos para su análisis retrospectivo. Asimismo, se aplican algoritmos de procesamiento avanzado de Inteligencia artificial y Machine Learning para detectar patrones de comportamiento y aprender de la experiencia, y se integran otras plataformas, como Blockchain, para la certificación veraz de la información obtenida y procesada.
• Aplicaciones: Este tercer y último nivel aborda la aplicación final de la información analizada y procesada, que es la que nos va a ayudar a tomar las mejores decisiones, o a sugerirnos acciones para la mejora de aspectos de nuestro día a día.

Este es el motivo por el que nuestro enfoque se basa siempre en pensar en términos de aplicaciones, pues son estas las que tienen una contribución directa en los objetivos de negocio. Ejemplos de tales aplicaciones son las siguientes:

• Eficiencia energética
• Control de la producción
• Optimización de la producción
• Optimización del almacén
• Gestión del almacén
• Gestión de logística
• Seguridad de flotas
• Seguridad en planta
• Integración con aplicaciones de negocio
• Reporte ejecutivo

La información mostrada sigue básicamente dos caminos: Su procesamiento mediante streaming, orientado a la monitorización en tiempo real, y su almacenamiento en repositorios (on-premise o en la nube) para aplicar técnicas de análisis básico y avanzado.

En ambas vías, la información se representa mediante visualizaciones avanzadas como: históricos de telemetría, mapas de calor, análisis cluster, random forest, árboles de propensión y caracterización, etc…

Asimismo, y a modo de ejemplo, se provee de información a plataformas de blockchain para dar veracidad en tiempo real a informaciones que requieren, por ejemplo, de certificación de trazabilidad.

¿Por qué las empresas deben invertir en IoT Analytics?

Algunos de los motivos más frecuentes es que les va a permitir:

• Ahorrar costes innecesarios. Mediante las mejoras en la eficiencia energética y logística.
• Mantener la información protegida (servidores cloud).
• Mantener un control absoluto de la información para utilizarla de manera cómoda desde cualquier dispositivo y desde cualquier lugar.
• Certificar la veracidad en la trazabilidad.
• Aprender de la experiencia.

¿Qué hay que tener en cuenta para abordar con éxito un proyecto IoT Analytics?

Muchos proyectos fracasan, por eso cuidamos una serie de factores que consideramos críticos para el éxito de nuestros proyectos de IoT Analytics.

• Visión estratégica, es decir, alinear IoT Analytics con la organización, considerando todos los beneficios internos y externos
• Pensar en términos de aplicaciones. Hablamos de un Enfoque top-down. ¡Recuerda: para sacar el mayor partido a esta nueva tecnología piensa en términos de aplicaciones!
• Replicar experiencias del sector. ¡Nada de reinventar!
• Diseñar arquitecturas fácilmente escalables
• Proyectar los cambios que se generarán
• Asegurar las competencias y habilidades del equipo de proyecto