Los 3 principales retos en la preparación de datos IoT para el éxito industrial

Sean Kandel de Trifacta

El Internet de las Cosas (IoT) se ha vuelto integral en nuestras vidas diarias, desde wearables y relojes inteligentes hasta TVs conectados y electrodomésticos. En el mundo empresarial, especialmente en entornos B2B, dispositivos conectados —máquinas y sensores que rastrean rendimiento y mantenimiento— están transformando operaciones. Por ejemplo, líneas de producción pueden usar sensores para mantenimiento predictivo, mientras hospitales aprovechan IoT para monitorización remota de pacientes, cirugía robótica y dispensación automática de medicación.

Estas redes en expansión generan ingentes cantidades de datos, y manejar esta afluencia presenta obstáculos significativos. Para desbloquear el pleno potencial de IoT y big data, las organizaciones industriales deben preparar eficientemente datos heterogéneos y no estructurados. A continuación, esbozamos los tres principales obstáculos para la preparación de datos IoT y cómo soluciones modernas pueden abordarlos.

1. Enormes volúmenes de datos

Según International Data Corporation (IDC), se proyecta que dispositivos IoT produzcan 40.000 exabytes de datos para 2020 —más de 13.000 veces el volumen global de datos en 2000. Gestionar tales volúmenes supera la capacidad de muchos flujos de trabajo tradicionales, especialmente para fabricantes que recopilan miles de millones de registros de sensores y logs de aplicaciones internas. La preparación de datos consume hasta el 80 % del tiempo y recursos de un proyecto; a medida que crecen los volúmenes, este coste se dispara. Las organizaciones deben adoptar tecnologías escalables que mantengan el ritmo del diluvio de datos.

2. Complejidad

Los datos IoT son inherentemente complejos, combinando marcas de tiempo, geotags y archivos estructurados como CSV, a menudo a altas tasas de generación. Herramientas tradicionales —Excel, scripts manuales— no pueden manejar esta intrincadez, dejando a analistas cualificados sin medios para trabajar con los datos. Escalar recursos internos es costoso, y la capacidad técnica limitada puede embotellar la innovación. Las empresas necesitan plataformas inteligentes que puedan ingerir, transformar e integrar datos multi‑formato y de alta velocidad sin sobrecarga excesiva.

3. Interoperabilidad

Los sistemas empresariales (CRM, ERP, plataformas de marketing) no están diseñados para intercambiar o procesar datos de sensores de forma fluida. Integrar información generada por máquinas con aplicaciones de negocio como Salesforce o Marketo sigue siendo engorroso, impidiendo analítica holística. Una solución que permita a los datos «hablar» entre silos es esencial para desbloquear insights a nivel empresarial.

Plataformas de preparación de datos para iniciativas IoT

Organizaciones que lideran proyectos IoT están recurriendo a plataformas modernas de preparación de datos para superar estos retos. Con una plataforma inteligente, clientes de Trifacta han reportado hasta un 90 % de reducción en tiempo de preparación de datos y han empoderado a usuarios no técnicos para gestionar grandes conjuntos de datos complejos. También hemos colaborado con Sumo Logic para proporcionar una solución para preparar datos de logs complejos junto con datos de aplicaciones de negocio.

Por ejemplo, un operador ferroviario europeo líder usa Trifacta para procesar datos de sensores de 8.000 locomotoras a lo largo de 32.000 millas de vía, permitiendo mantenimiento predictivo. Antes de la plataforma, la preparación de datos estaba fragmentada entre equipos y herramientas, retrasando el análisis. Ahora la empresa puede preparar todos los datos complejos de sensores de extremo a extremo, acelerando dramáticamente los tiempos de respuesta.

Otro cliente, Kuecker Logistics Group (KLG), aplica la plataforma Trifacta a vastos flujos de sensores de almacenes que sirven a los mayores minoristas del mundo. Automatizando la preparación de datos sin contratar desarrolladores caros, KLG ha aumentado la eficiencia operativa y puede identificar rápidamente problemas que afectan a la cadena de suministro.

Conclusión

Los datos IoT ofrecen potencial transformador, pero solo cuando se respaldan con una estrategia robusta de preparación. Las organizaciones deben equipar a los equipos con plataformas escalables que gestionen volumen, complejidad e interoperabilidad. Adoptando soluciones inteligentes de preparación de datos, el universo una vez abrumador de datos IoT se convierte en catalizador de innovación en lugar de barrera.

El autor es Sean Kandel, CTO y cofundador, Trifacta.