martes, 25 de octubre de 2016

Un aliado para el reto de IoT



En cuatro años, en el mundo existirán 26,000 millones de unidades habilitadas para IoT (Internet de las Cosas, por sus siglas en inglés). Un cálculo de la consultora Gartner que, por cierto, no incluye computadoras personales, tabletas y smartphones.

Para todas las industrias del planeta, este universo de millones de dispositivos interconectados, desde refrigeradores y prendas de vestir hasta sofisticados sistemas de manufactura, representa la oportunidad de contar con un flujo de información realmente valioso: datos recopilados por los sensores de los objetos IoT que pueden indicar el camino hacia una nueva idea de negocio, un proceso de fabricación más rentable, un método más eficiente para lograr la satisfacción del cliente, una operación logística flexible y segura, entre otros beneficios con un impacto positivo en los negocios.

Estos dividendos, sin embargo, no se obtendrán espontáneamente. Si desean conseguirlos, por principio de cuentas, las empresas tendrán que lidiar con un volumen de información gigantesco. Diversas estimaciones señalan que, a partir de 2018, los dispositivos IoT generarán anualmente más de 400 zettabytes (ZB) de datos –un ZB equivale a 1,000 exabytes.

Explorar semejante cúmulo de información, y así descubrir los factores que impulsarán el éxito de una organización, no es un asunto cualquiera. Las compañías deben satisfacer varios criterios: contar con infraestructura tecnológica que les permite recopilar, procesar y analizar los datos de IoT; capacidades de seguridad y data governance para garantizar la integridad y la correcta gestión de la información; mecanismos para visualizar rápidamente tendencias y desarrollar modelos analíticos; entre otras condiciones.

En las innovaciones analíticas, muchas organizaciones han encontrado un recurso confiable y eficiente para aprovechar sus datos. Sin embargo, ante el enorme desafío que supone IoT y su producción de información, las empresas podrían encarar una situación complicada.

En compañías de todos los sectores, los despliegues actuales de analítica –que ya están atendiendo una oleada de información que abarca componentes de movilidad y de redes sociales–  podrían tener dificultades para manejar la carga extra que IoT empieza a generar.

Al mismo tiempo, en otras organizaciones, las plataformas de analítica pueden estar concentradas en funciones o áreas particulares (mercadotecnia, producción, atención al cliente, finanzas, etc.). En los mercados que potenciará IoT, este planteamiento no es la mejor idea. Con millones de dispositivos (de naturaleza totalmente distinta) registrando y compartiendo información, las mejores ideas de negocio sólo se detectarán con un análisis de largo alcance, que brinde perspectiva a todas las áreas de la organización y que facilite la detección de sinergias.

En primera instancia, superar dichas situaciones, con el fin de preparar a la compañía para el mundo de IoT, no parece un obstáculo mayor: basta con ampliar la capacidad y el rango de las plataformas de analítica avanzada. Sin embargo, esta alternativa, en realidad, no es tan sencilla. Para la mayoría de las empresas, fortalecer o extender una solución analítica implicará realizar inversiones adicionales, así como enfrentar el desgaste de nuevas complejidades de implementación.

Para las empresas que no quieren desaprovechar lo que IoT puede hacer por sus negocios, y con el fin de facilitarles esa oportunidad, SAS ha desarrollado Viya, una plataforma de analítica avanzada basada en la nube y de estructura abierta; una solución óptima para las empresas de cualquier industria.

Viya es una solución que combina lo mejor de las tecnologías cloud y abiertas, con el liderazgo de SAS en analítica avanzada. Por eso, Viya es una plataforma de fácil y rápida implementación (no exige inversiones desmedidas en nueva infraestructura, ni complejos periodos de preparación); su aprovechamiento se basa en modelos de suscripción; facilita la ampliación de las funciones analíticas hacia distintas áreas corporativas; se adapta a la escala de las necesidades corporativas; opera con las más innovadoras técnicas analíticas (lo que abarca conceptos como Machine Learning, métodos de pronóstico, estadísticas descriptivas, etc.); entre otras características.

Con una sólida combinación de analítica y nube, estar listo para un mundo de objetos interconectados será una tarea muy accesible para todas las organizaciones. Bienvenidas sean los 26,000 millones de unidades IoT.

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