Seis elementos esenciales para aplicaciones exitosas informadas por sensores

Phil Ressler de Sixgill LLC

Vivimos en un nuevo mundo de sensores habilitado por sensores de bajo costo. La explosión de sensores emisores de datos está inundando a las organizaciones con nuevos insumos potencialmente valiosos. Los datos de los sensores y la necesidad de recopilar, comprender y automatizar fácilmente las acciones basadas en ellos están impulsando rápidamente la próxima ola de automatización de IoT.

Las aplicaciones de detección innovadoras permitirán a las organizaciones unificar la gestión de los activos de detección (personas, lugares y cosas) de formas nunca antes posibles. Pero para muchas organizaciones, estas oportunidades siguen estando fuera de su alcance, dice Phil Ressler, director ejecutivo de Sixgill, LLC .

La creciente población de activos, la explosión de datos contextuales y de sensores, la mala recopilación y la gobernanza comprometida crean obstáculos para aprovechar los beneficios de IoT. Según McKinsey , "Las empresas actualmente infrautilizan la mayoría de los datos de IoT que recopilan".

Aquí hay seis elementos esenciales para aplicaciones de IoT basadas en datos de sensores exitosas, que revierten esa infrautilización.

Esencial n. ° 1:escalabilidad

La ingestión de pequeñas cantidades de datos de sensores es relativamente fácil. Pero adquirir, organizar, analizar y actuar sobre datos de sensores agregados para una acción automatizada es más desafiante. Por ejemplo, un avión comercial genera un petabyte de datos por semana; una fábrica inteligente puede crear un petabyte de datos al día. Hoy, todo y cada persona se está convirtiendo en un centro de datos.

Como resultado, el desarrollo de aplicaciones de IoT efectivas requiere una escalabilidad elástica. En las ciudades inteligentes, por ejemplo, un conjunto diverso de aplicaciones debe poder manejar cantidades masivas de datos de sensores para impulsar soluciones para administrar el tráfico o multitudes, optimizar el estacionamiento, prevenir delitos y otros.

Esencial n. ° 2:flexibilidad

El soporte para la automatización de datos de sensores entre empresas a cualquier volumen, velocidad y escala es otro aspecto esencial. Una cosa que ayudará es implementar una única red troncal de servicios de datos configurable para admitir todas las aplicaciones informadas por sensores. Esto debe incluir una arquitectura abierta que sea capaz de ingerir, agregar y procesar datos de sensores de cualquier tipo de emisor e integrar la funcionalidad de sistemas externos.

La flexibilidad es crucial para las aplicaciones de IoT en una variedad de casos de uso, como la construcción inteligente o la fabricación. Un sistema para la orquestación de activos cohesivos garantiza que una empresa de construcción o un fabricante obtenga una comprensión holística de las actividades históricas y en tiempo real del lugar de trabajo para mejorar la seguridad, la productividad y el cumplimiento.

Esencial n. ° 3:capacidades independientes de los datos

Para maximizar el valor de la inteligencia conectada habilitada por los datos de los sensores, las organizaciones deben poder unificar y administrar la recopilación de datos de numerosas y dispares fuentes de sensores. Las aplicaciones que pueden manejar solo ciertos tipos de datos no son tan efectivas.

Un caso de uso en el que esto es esencial son las aplicaciones de IoT para edificios inteligentes que brindan a las organizaciones una vista completa de lo que sucede dentro de las estructuras, en cualquier momento o durante cualquier período de tiempo.

La implementación de este tipo de tecnología permite a las empresas recopilar y combinar diversos conjuntos de datos de sensores para aspectos como el número de personas, el flujo de personas, la ocupación de la habitación, la iluminación y la temperatura, y tomar las medidas adecuadas para mejorar la productividad y reducir los costos.

Esencial n. ° 4:Computación perimetral

Con el fin de optimizar las aplicaciones de IoT, las empresas deben aprovechar la informática "de vanguardia" para acelerar los tiempos de respuesta reduciendo la latencia, minimizando la costosa transferencia de datos a la nube y manteniendo las cosas funcionando incluso durante las interrupciones de la conectividad.

Las aplicaciones diseñadas para procesar y responder a los datos de los sensores en el borde brindan un filtrado de datos rentable, agilizan el análisis y mejoran las decisiones. Al implementar el aprendizaje automático en el perímetro, las organizaciones pueden emplear nuevas formas de aprender, comprender, predecir y actuar de manera programática sobre los datos en tiempo real, incluidos los datos de video secuenciados por cuadros transformados en información procesable.

Edge abre numerosos casos de uso de IoT adicionales que requieren baja latencia, como ciertas aplicaciones de automatización industrial que utilizan datos en tiempo real de cámaras, audio, equipos autónomos y una variedad de sistemas logísticos inteligentes.

Esencial n. ° 5:extensibilidad

La extensibilidad de la plataforma para adaptarse a los requisitos específicos de la industria es otro aspecto esencial. Las intersecciones de datos de casos de uso específicos y los eventos de excepción deben ser definibles por el usuario. Las reglas para la respuesta automática a eventos identificados deben ser configurables para cualquier complejidad.

La extensibilidad incluirá API completamente documentadas, soporte para complementos nativos y de habilidades comunes creados por Javascript, y servicios de back-end de E / S abiertos. Las interfaces sencillas de datos y sistemas para los sistemas internos de la empresa son imprescindibles, junto con la integración con servicios de terceros, herramientas existentes y redes privadas de big data.

Esencial n. ° 6:crear una única fuente de veracidad de los datos de los sensores

Para evitar las trampas de unir un mosaico de servicios de datos en silos para aplicaciones de detección discretas, las organizaciones con iniciativas exitosas de IoT están implementando múltiples aplicaciones a partir de bases de datos common-rail.

Los sistemas unificados evitan los peligros de las soluciones capaces de manejar solo una gama limitada de emisores y brindan un enfoque más simple y flexible que permite a los desarrolladores crear aplicaciones informadas por sensores de una variedad casi infinita sobre una base común para la auditabilidad, la responsabilidad y el análisis holístico.

La capacidad de capitalizar la era de la IoT impulsada por sensores se ha mejorado enormemente para las organizaciones que utilizan un servicio de automatización de datos universal para automatizar los datos de la IoT y desarrollar aplicaciones exitosas informadas por sensores.

El autor de este blog es Phil Ressler, director ejecutivo de Sixgill, LLC