La 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 regularmente en los últimos tres años.

Y, al igual que otras revoluciones tecnológicas anteriores al IoT, el rápido crecimiento y la frecuente expectación por una nueva tecnología conllevan diversas dificultades, y IoT no es la excepción. En este análisis de caso de desarrollo de aplicaciones IoT , exploraremos algunos desafíos que quitan el sueño a 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 gran impacto en sus negocios a largo plazo. Por lo tanto, contar con el personal adecuado para tomar decisiones basadas en datos es fundamental. Además, dada la experiencia necesaria para configurar, gestionar y extraer valor de las grandes cantidades de datos recopilados sobre el terreno, se requiere la experiencia de científicos de datos o ingenieros cualificados que puedan ser responsables de los procesos críticos de toma de decisiones, planes, ejecución y consecución de los objetivos o PoC establecidos en IoT .

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

1. Análisis predictivo

Gracias al IoT, el análisis predictivo se ha convertido en una capacidad que aporta valor a las empresas. La combinación del Internet de las Cosas (IoT) industrial y el análisis predictivo puede revolucionar la forma en que entendemos la optimización de procesos. También puede generar avances significativos en eficiencia y ahorro de costes.

Sin embargo, para lograrlo, es necesario comprender completamente cómo funciona el análisis predictivo y cómo aplicarlo en la situación específica. Por lo tanto, es fundamental una preparación minuciosa que requiere un objetivo claro, seguido de una investigación y planificación exhaustivas. Esto podría convertirse en un desafío debido a la falta de expertos capaces de aprovechar al máximo el análisis predictivo, ya que es necesario implementar o manipular el hardware necesario para registrar datos a lo largo del tiempo. Posteriormente, se debe aplicar el software adecuado de aprendizaje automático e inteligencia artificial para entrenar al sistema a reconocer incidencias y así modelar la probabilidad de fallo para obtener valor a partir de los datos sin procesar recopilados.

2. Mala calidad de los datos

La preparación precisa de datos es clave para obtener datos eficientes y de alta calidad. Sin embargo, cuando los científicos de datos comienzan a analizar la información, suelen tener que lidiar con una gran cantidad de datos desordenados, errores de sensores o lecturas omitidas, independientemente del tamaño o tipo de empresa.

La aplicación de herramientas de integración de datos es crucial en la gestión de datos. Estas herramientas ayudan a automatizar la entrada de información y a evitar errores que pueden surgir al introducirla manualmente, como errores ortográficos o tipográficos. Por ello, IoT , como Ubidots , proporcionan componentes tecnológicos esenciales para aplicaciones, de modo que los ingenieros y científicos de datos no tengan que reinventar la rueda en la recopilación y gestión de datos de sensores. Mediante integraciones probadas en producción y un IoT , los usuarios pueden enviar datos fácilmente a la plataforma, donde pueden organizarse según la realidad temporal y aplicar análisis según sea necesario.

Es fundamental comunicar a las partes interesadas la importancia de una preparación adecuada. Todo el proceso de preparación puede requerir mucho tiempo y esfuerzo por parte de ingenieros y científicos de datos.

3. Seguridad

Parece que el rápido crecimiento del IoT no se detendrá en los próximos años, lo que significa que las opciones de seguridad podrían verse superadas. Por lo tanto, la implementación de soluciones IoT en las empresas es a la vez emocionante y ligeramente peligrosa, dada la constante presencia de hackeos o secuestros de sistemas de hardware o software.

La seguridad de la red IoT es más compleja que la seguridad de la red tradicional debido a su mayor variedad de capacidades de dispositivos, protocolos de comunicación y estándares. Por lo tanto, garantizarla es una tarea enormemente difícil.

Sin embargo, medidas tan sencillas como usar una VPN confiable pueden ayudar a superar las amenazas de seguridad. Una de las maneras más efectivas de usar una VPN es instalarla en el router para que todos los dispositivos conectados estén protegidos con un nivel de seguridad adicional, más allá del simple cifrado.

4. El alcance de los datos es demasiado grande

Existe un desafío paradójico: el big data puede ser demasiado grande para analizarlo e incluso resultar perjudicial para alcanzar los objetivos establecidos. ¿Por qué? En el análisis predictivo, es necesario comprender qué información se relaciona con el objetivo y cuál no. Con demasiada información, los científicos e ingenieros de datos pueden quedar atrapados o inundados de datos. La combinación de campos de alta varianza y la incapacidad de generalizar adecuadamente puede impedirles desarrollar modelos predictivos de alta calidad. Esto puede tener consecuencias aún peores, como la interpretación errónea de los datos y la toma de decisiones basada en interpretaciones erróneas, anomalías o errores.

5. Accesibilidad de los 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? ¿Quién los posee? ¿Cómo accederán a ellos? Estas preguntas son un verdadero dolor de cabeza para los especialistas encargados del desarrollo. La frecuencia con la que se comparten los datos debe gestionarse estrictamente, ya que la naturaleza de estos varía, lo que crea el desafío constante de la seguridad en la gestión de usuarios.

6. Brecha de habilidades IoT

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

Conclusión

Dado que el IoT aún se encuentra en una etapa temprana de desarrollo y adopción, tomará tiempo encontrar la manera de superar los desafíos que tanto preocupan a ingenieros y científicos de IoT . Sin embargo, con la ayuda de las Plataformas de Desarrollo de Aplicaciones IoT , la habilitación y digitalización IoT pueden ser menos intimidantes para los ingenieros, científicos de datos y empresas que buscan y comienzan a desarrollar e implementar soluciones IoT .