Principales plataformas de análisis de datos de IoT

Gran parte de los datos generados por los más de 20 mil millones de cosas que predice Gartner serán conectado a Internet para el próximo año se canalizará a través de plataformas de análisis de datos de IoT. Para obtener valor de la información que se puede generar a partir de dispositivos conectados, muchas empresas recurren específicamente a soluciones basadas en la nube.

La computación en la nube, dijeron los analistas, es más adecuada para el almacenamiento, la escala y la velocidad cuando se trata de grandes cargas de trabajo y gigabytes de datos de IoT en juego. Y dados los cientos de plataformas de IoT disponibles, lo mejor para una organización es tratar con un proveedor o proveedor de servicios con experiencia en su propia industria, dijo Christian Renaud, vicepresidente de investigación de IoT en 451 Research.

“Los clientes están comprando resultados; quieren un tiempo rápido para generar valor ”, dijo. “Necesita a alguien que comprenda su mercado y sus verticales.

"Y debe identificar qué análisis necesita y qué información desea".

Si el 90% de las empresas esperan que la información basada en datos se convierta en un diferenciador clave para fines de este año, según un estudio de Forrester, necesitan ayuda a escala de la nube.

Las consideraciones prácticas sobre la provisión de conectividad a ubicaciones remotas, además de una sospecha generalizada sobre la seguridad, la capacidad y la confiabilidad de los proveedores de nube pública, han desaparecido en gran medida, según Forrester. Y con menos empresas en el espacio de IoT que invierten en la construcción de sus propias redes de centros de datos, la nube pública es el lugar para estar.

Si bien las empresas que participaban en proyectos de IoT en los primeros días simplemente necesitaban capacidades de monitoreo, ahora existe una demanda de análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

"Los proveedores deben incorporar el análisis, la información y la acción en profundidad en las ofertas de su plataforma para respaldar el mantenimiento predictivo, la optimización y la programación de la carga de trabajo impulsada por el aprendizaje automático, y más", según la investigación de Forrester.

Antes de comprar, los analistas de la industria recomiendan probar las plataformas de análisis de datos de IoT para ver qué tan bien manejan sus casos de uso, con qué facilidad se pueden configurar para varias aplicaciones de IoT y comerciales y cómo se controla el acceso.

Como mínimo, las funciones de análisis deben manejar:

• Análisis descriptivo de lo que sucede en un momento dado.
• Análisis predictivo para evitar tiempos de inactividad no deseados y costosos.
• Análisis prescriptivo para ayudar a responder preguntas sobre el ROI, nuevos modelos comerciales y formas de maximizar la producción y la eficiencia.

Un aspecto crítico de cualquier plataforma de IoT en general es su capacidad para administrar los volúmenes de datos generados y brindar a los usuarios la capacidad de integrar resultados procesables, según 451 Research.

"Eso incluye no solo trabajar con los datos generados por los dispositivos en la red de IoT, sino también poder integrar flujos de datos de otras fuentes para crear contexto y significado para resultados más ricos", según la guía de selección de plataforma de IoT de 451. “Con demasiada frecuencia, los datos de IoT se consideran de forma aislada. Si bien tiene un valor intrínseco, es mucho más poderoso para una organización cuando se combina con datos del resto de la empresa ”.

La plataforma de análisis de datos de IoT debería ingerir datos estructurados, no estructurados y de series de tiempo automáticamente; procesalo; tomar decisiones inteligentes en tiempo real; y luego automatizar las decisiones, dijeron analistas de la industria. Algunas plataformas ofrecen una combinación de herramientas prediseñadas para permitir que sus clientes creen sus propios análisis específicos de la empresa y también admitan soluciones listas para usar.

Los precios varían según el proveedor, y muchos cambian de precios fijos a modelos basados ​​en resultados medidos o de pago por uso. Gartner dijo que ve nuevos modelos de entrega, pasando de la integración de sistemas a conocimientos como servicio. La investigación de Gartner también estima que más de la mitad de los servicios de datos y análisis serán realizados por máquinas en lugar de humanos para 2022.

Para ayudar a los lectores a elegir entre las plataformas de análisis de datos de IoT, compilamos una lista de los principales productos en este espacio. Nuestra lista se centra en las ofertas de proveedores relacionadas con el análisis de datos de IoT basado en la nube en lugar de los proveedores de análisis de datos de IoT en general. Para hacer la lista, los proveedores tenían herramientas de IoT dedicadas y al menos algo de soporte para aplicaciones de análisis de IoT industriales, que representan un volumen significativo de aplicaciones de IoT en general. Aquellos que tenían capacidades analíticas sólidas en general, pero menos un enfoque en el mercado industrial, no estaban en la lista. También tomamos en consideración las altas clasificaciones de analistas que se especializan en verticales de IoT.

Las principales herramientas de análisis de datos de IoT que se enumeran a continuación poseen la mayoría, si no todas, de las siguientes características clave:

• La capacidad de manejar conjuntos de volúmenes de datos masivos generados por dispositivos IoT y sistemas SCADA.
• La capacidad no solo de manejar el volumen sino también la variedad de datos y a mayor velocidad.
• Capacidades de procesamiento local y perimetral.
• Protocolos de seguridad que verifican de dónde fluyen los datos, especialmente si están habilitados para el borde.
• Capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático a través de API.
• Gestión de dispositivos.

Aquí está la lista de las 11 principales plataformas de análisis de datos basadas en la nube (pretendíamos hacer 10, pero había un empate), que se presenta alfabéticamente (requiere registro):