Elevando el ROI: Cómo la calidad superior de datos impulsa el éxito del IoT

El gasto tecnológico global en Internet de las Cosas (IoT) se proyecta alcanzar 1,2 billones de dólares (1 billón de euros) en 2022, con manufactura discreta (119.000M$, 108.000M€), manufactura de proceso (78.000M$, 70.800M€), transporte (71.000M$, 64.500M€) y utilities (61.000M$, 55.400M€) liderando el camino.

El mercado Industria 4.0 está preparado para un crecimiento sustancial, y para finales de la década, más del 60% de fabricantes se espera que estén totalmente conectados, aprovechando tecnologías como RFID, wearables y automatización, señala Ramya Ravichandar, VP Productos en FogHorn.

A pesar de proyecciones optimistas, iniciativas IoT e IIoT aún enfrentan obstáculos que pueden erosionar la confianza del cliente y estancar la transición de piloto a despliegue a escala completa. Si bien límites de conectividad, preocupaciones de seguridad y sesgo de datos son a menudo citados, la calidad de los datos en sí es un factor decisivo en el éxito del proyecto.

Qué es la calidad de datos —y por qué importa para IoT

La calidad de datos es la piedra angular de la implementación efectiva de IoT, influyendo en resultados de tres formas clave:

1. Solo datos precisos y relevantes pueden informar decisiones sólidas basadas en datos.
2. Datos de baja calidad vuelven inefectivos los modelos de analítica y machine learning, llevando a errores costosos y mal ROI.
3. El resurgimiento de IA y ML ha amplificado el clásico problema "basura entra, basura sale".

Datos de alta calidad alimentan y refinan modelos ML, empoderando a fábricas para tomar decisiones basadas en evidencia. Por ejemplo, modelos de mantenimiento predictivo construidos sobre datasets limpios pueden detectar fallos inminentes de turbinas de vapor antes de que causen paradas catastróficas, protegiendo tanto plantas de energía como la red en general.

Por el contrario, datos sucios —faltantes, incompletos o erróneos— fuerzan a organizaciones a errores costosos y consumidores de tiempo. TDWI estima que las empresas estadounidenses pierden aproximadamente 600.000 millones de dólares (545.000 millones de euros) anuales por problemas de calidad de datos. Los científicos de datos pasan alrededor del 80% de su tiempo en preparación de datos para asegurar que los modelos entreguen insights accionables.

Empresas preparadas para el futuro deben adoptar procesos robustos que garanticen completitud, validez, consistencia y corrección en todos los flujos de datos, mejorando así la calidad de insights, impulsando despliegues IoT exitosos y desbloqueando el máximo ROI.

El papel del Edge Computing en mejorar la calidad de datos

Los sensores industriales generan vastos volúmenes de datos variados —vídeo, audio, vibración, acústicos y más. Alinear, limpiar, enriquecer y fusionar estos flujos es esencial para entregar una visión integral de operaciones. El edge computing destaca en este entorno capturando y procesando datos en tiempo real, estructurándolos para extracción de valor inmediata.

Dispositivos edge-enabled limpian y formatean datos localmente, mejorando el entrenamiento y despliegue de modelos ML precisos. La investigación industrial predice que para 2025, el 59% de despliegues IoT incorporarán procesamiento edge.

Por ejemplo, fábricas pueden usar analítica edge para monitorizar salidas de sensores en tiempo real, señalar valores fuera de umbrales predefinidos y detener automáticamente producción de unidades defectuosas —impulsando así calidad de producto y reduciendo tiempo de inactividad.

Las soluciones edge transforman flujos crudos de baja calidad en insights accionables de alta calidad que los gestores de operaciones pueden usar para maximizar rendimiento, utilización de máquinas y eficiencia general.

Las organizaciones están reconociendo cada vez más que el edge computing no solo entrega analítica en tiempo real sino que también eleva la calidad de datos limpiando y enriqueciendo información en su fuente, llevando a mejores resultados operacionales.

Autor: Ramya Ravichandar, VP Productos, FogHorn