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Internet de las cosas (IoT) es el t¨¦rmino dado a la red de miles de millones de dispositivos que usan sensores, software y otras tecnolog¨ªas para recopilar y compartir datos a trav¨¦s de internet.?

Los dispositivos IoT pueden ser tan peque?os como un reloj inteligente en su mu?eca que recopila datos de salud y ejercicios. Tambi¨¦n pueden ser grandes y m¨¢s complejos, como una f¨¢brica llena de sensores y tecnolog¨ªas que monitorean la seguridad y eficiencia de las operaciones diarias de forma permanente.

El simple n¨²mero de dispositivos IoT multiplicado por los puntos de datos que recopilan pr¨¢cticamente en tiempo real hacen de IoT uno de los mayores contribuyentes en el surgimiento de big data. Aqu¨ª veremos de qu¨¦ forma se conectan big data e internet de las cosas.

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C¨®mo 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 n¨²mero de operaciones, ya sea que se presenten de forma aut¨®noma (como control de sem¨¢foros basado en IoT) o manual (como administraci¨®n de aeropuerto que desv¨ªa el tr¨¢fico peatonal de un ¨¢rea congestionada).

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

• Datos de estado: Recopila informaci¨®n b¨¢sica como apagado/encendido y disponible/no disponible u otros datos exactos como la temperatura.

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

• Demostraci¨®n de automatizaci¨®n: Se puede usar para controlar las acciones de operaciones o sistemas automatizados, como rutas aut¨®nomas de autobuses.

Una vez que los sensores recopilan los datos, los env¨ªan a una ubicaci¨®n central que usa el protocolo de datos.

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Qu¨¦ 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 informaci¨®n que generan es masiva. De hecho, la International Data Corporation (IDC) proyecta que para el 2025, habr¨¢ 55.7?mil millones de dispositivos IoT en uso, lo que generar¨¢ 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 administraci¨®n.?

Por lo general, los datos de IoT pasan a una ubicaci¨®n central en la que est¨¢n disponibles para analizar, interpretar y actuar. Desafortunadamente, esto no siempre es tan f¨¢cil como suena. Cuando los conjuntos de datos se vuelven tan grandes y complicados, sacar conclusiones y hacer mejoras a partir de ellos se vuelve dif¨ªcil. 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 AI.?

Para obtener lo m¨¢ximo de los datos IoT, necesita la administraci¨®n del almacenamiento de datos y las herramientas de an¨¢lisis como respaldo para los big data.

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Almacenamiento de big data y t¨¦cnicas de an¨¢lisis para IoT

Para comprender los big data e internet de las cosas, querr¨¢ 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 tambi¨¦n admitir la b¨²squeda r¨¢pida, la indexaci¨®n y el an¨¢lisis en tiempo real de los datos. Las plataformas de tasa de transferencia altas ingresan datos de forma r¨¢pida y escalan para mantenerse al d¨ªa con los requisitos de la organizaci¨®n. Tambi¨¦n pueden buscar e indexar r¨¢pidamente sus datos, para liberar tiempo que usar¨ªa en consultas y an¨¢lisis de datos.

Al seleccionar una plataforma para la administraci¨®n de big data e internet de las cosas, busque una que est¨¦ optimizada para la nube. Esto le permite realizar un an¨¢lisis en la nube y controlar el acceso y los permisos a sus datos en las instalaciones. Esto acelera a¨²n m¨¢s el an¨¢lisis de datos de IoT y reduce el tiempo para tomar decisiones m¨¢s informadas, las que espera usted hacer despu¨¦s de invertir en una infraestructura de IoT.

Obtenga m¨¢s informaci¨®n sobre c¨®mo obtener mejores resultados de forma m¨¢s r¨¢pida con el an¨¢lisis de datos modernos a trav¨¦s de É«¿Ø´«Ã½?.

Cap¨ªtulos adicionales de la ?Gu¨ªa de Big Data?

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