El Internet de las cosas sigue siendo una industria tecnológica en constante expansión y las expectativas de crecimiento y financiación de empresas como Gartner y Business Insider se han cumplido o superado periódicamente en los últimos tres años.

Y, al igual que otras revoluciones tecnológicas anteriores a la IoT , el rápido crecimiento y, a menudo, la exageración de una nueva tecnología van seguidos de diversas luchas, y IoT no es una excepción. En esta revisión de un caso de desarrollo de aplicaciones IoT , exploraremos algunos desafíos que mantienen despiertos a los ingenieros, científicos de datos y empresas (OEM) IoT mientras se embarcan en el desarrollo de productos y la digitalización del trabajo y los servicios.

Presión sobre los tomadores de decisiones IoT

Un número significativo de empresas cree que las soluciones IoT tendrán un alto nivel de impacto en sus negocios a largo plazo. Por lo tanto, contar con las personas adecuadas disponibles para tomar decisiones basadas en datos se está volviendo primordial. Y, dada la experiencia necesaria para configurar, gestionar y extraer valor de grandes cantidades de datos recopilados en el campo, se requiere experiencia de científicos de datos o ingenieros capacitados que puedan ser responsables de los procesos críticos de toma de decisiones, planes, ejecución y logros IoT las metas o PoCs establecidos.

Entonces, ¿cuáles son los mayores desafíos que retrasan o impiden que los científicos de datos, los ingenieros y las empresas adopten y/o desarrollen aplicaciones IoT ?

1. Análisis predictivo

Gracias al IoT , el análisis predictivo se ha convertido en una capacidad de valor añadido para las empresas. La combinación del Internet industrial de las cosas y el análisis predictivo puede ser revolucionaria en la forma en que entendemos la optimización de procesos en estos momentos. También puede traer avances significativos en eficiencia y ahorro de costos.

Sin embargo, para lograrlo, es necesario comprender completamente cómo funciona el análisis predictivo y cómo aplicarlo en la situación exacta. Por tanto, es imprescindible una preparación cuidadosa; Requiriendo un objetivo claro seguido de una investigación y planificación exhaustivas. Y esto podría convertirse en un desafío debido a la falta de expertos capaces de aprovechar al máximo el análisis predictivo, ya que el hardware necesario debe implementarse o manipularse para registrar datos a lo largo del tiempo. Luego, se debe aplicar el software apropiado de aprendizaje automático e inteligencia artificial para entrenar al sistema para que reconozca la incidencia y pueda modelar la probabilidad de que no se obtenga valor a partir de los datos sin procesar recopilados.

2. Mala calidad de los datos

La preparación precisa de los datos es la clave para obtener datos eficientes y de alta calidad. Sin embargo, cuando los científicos de datos comienzan a analizar la información, generalmente tienen que revisar un montón de datos desordenados, errores de sensores o lecturas perdidas, sin importar el tamaño o el tipo de empresa.

La aplicación de herramientas de integración de datos es crucial en la gestión de datos. Estas herramientas ayudan a automatizar el ingreso de información y evitar errores que puedan surgir al ingresarla manualmente. Por ejemplo, errores ortográficos o tipográficos. Por esta razón, IoT , como Ubidots , proporcionan componentes tecnológicos de aplicaciones esenciales para que los ingenieros y científicos de datos no tengan que reinventar la rueda cuando se trata de recopilación y gestión de datos de sensores. Utilizando integraciones probadas en producción y un IoT los usuarios pueden enviar datos sin esfuerzo a la plataforma donde se pueden organizar con la realidad temporal y aplicar análisis según sea necesario.

Es crucial comunicar a las partes interesadas lo vital que es la preparación adecuada. Todo el proceso de preparación puede requerir mucho tiempo y esfuerzo del ingeniero y de los científicos de datos.

3. Seguridad

Parece que el rápido crecimiento del IoT no se desacelerará en los próximos años, lo que significa que las opciones de seguridad podrían terminar siendo superadas. Por lo tanto, la implementación de soluciones IoT en las empresas es a la vez emocionante y ligeramente peligrosa debido a la existencia siempre presente de piratería o secuestro de sistemas de hardware o software.

La seguridad de la red IoT es más desafiante que la seguridad de la red tradicional debido a su gama más amplia de capacidades de dispositivos, protocolos de comunicación y estándares. Por tanto, garantizarlo es una tarea enormemente difícil.

Sin embargo, medidas tan simples como utilizar una VPN confiable pueden ayudar a superar las amenazas a la seguridad. Una de las formas más efectivas de utilizar una VPN es instalándola en su enrutador para que todos los dispositivos conectados a ella estén protegidos por un nivel adicional de seguridad más allá del simple cifrado.

4. El alcance de los datos es demasiado grande

Hay un desafío paradójico: los macrodatos pueden ser demasiado grandes para analizarlos e incluso perjudiciales para alcanzar los objetivos establecidos. ¿Cómo? En el análisis predictivo es necesario entender qué información está relacionada con tu objetivo y cuál no. Con demasiada información, los científicos e ingenieros de datos pueden terminar atrapados o ahogados en los datos. Una combinación de campos de alta varianza y la incapacidad de generalizar bien puede impedirles desarrollar modelos predictivos de alta calidad. Puede tener consecuencias aún peores, por ejemplo, la mala interpretación de los datos y la toma de decisiones basada en interpretaciones falsas, anomalías o errores.

5. Accesibilidad de datos

La integridad de los datos es un desafío para los científicos de datos y los ingenieros de aplicaciones. ¿Quién tiene acceso a los datos? ¿A quién pertenece? ¿Cómo accederán a los datos? Estas preguntas son un verdadero dolor de cabeza para los especialistas encargados del desarrollo. La frecuencia con la que se comparten datos debe gestionarse estrictamente, ya que la naturaleza de los datos varía, lo que crea el desafío interminable de la seguridad de la gestión de usuarios.

6. Brecha de habilidades IoT

de TEKsystems reveló que el 45% de las empresas tienen dificultades para encontrar IoT y sus profesionales de seguridad. Immarsat entrevistó a 500 profesionales senior de TI de importantes empresas y descubrió que el 46% de los encuestados carecía de experiencia en análisis y ciencia de datos. Esta brecha de conocimiento crea barreras para las empresas que deseen incorporar IoT y AI en su proceso de toma de decisiones.

Conclusión

Como IoT aún se encuentra en una etapa temprana de desarrollo y adopción, llevará algún tiempo encontrar una manera de superar los desafíos IoT que mantienen despiertos a los ingenieros y científicos de datos. Pero, con la ayuda de las plataformas de desarrollo de aplicaciones IoT , la habilitación y digitalización IoT puede ser un poco menos aterradora para los ingenieros, científicos de datos y empresas que buscan e inician el desarrollo y la adopción de soluciones IoT .