Cómo IoT y cloud computing moldean el futuro de los datos empresariales

Para 2022, se estima que 29 mil millones de dispositivos conectados estarán en operación —y las proyecciones muestran que para 2025, el panorama global de IoT superará los 75 mil millones de dispositivos. Para empresas visionarias, este auge se traduce en una mina de oro de datos que pueden desbloquear insights poderosos. Como explica Shivnath Babu, Director de Tecnología en Unravel Data, el volumen y velocidad de los datos generados por IoT solo crecerán, demandando soluciones robustas basadas en la nube para capturar, procesar y actuar sobre esa información.

Desafíos de la gestión de datos IoT

Los dispositivos IoT emiten una variedad diversa de datos —desde cifras de ventas de clientes y coordenadas GPS hasta métricas ambientales como humedad, temperatura y calidad del aire. Gestionar esta heterogeneidad y volumen masivo es cada vez más complejo, llevando a menudo a pipelines de datos lentos e ineficientes, especialmente para servicios en tiempo real impulsados por aplicaciones.

Para satisfacer estas demandas, las empresas modernas recurren a plataformas de streaming personalizadas y en tiempo real como Kafka, Spark, Kudu, Flink y HBase. Si bien estas herramientas destacan en cargas de trabajo de big data, también introducen una sobrecarga operativa significativa: monitorización multi-capa, orquestación entre sistemas (ej. Spark con YARN, HDFS/S3, Kafka/Flink), y pasos repetitivos de preprocesamiento que multiplican la complejidad.

Escalando el crecimiento de IoT con IA y ML

Los marcos actuales de gestión de datos simplemente no pueden seguir el ritmo de la expansión explosiva de dispositivos IoT. Muchas organizaciones están integrando ahora IA y machine learning (ML) en sus operaciones de datos para automatizar insights, agilizar el enrutamiento de datos y mantener el rendimiento en tiempo real.

Los algoritmos ML pueden auditar continuamente la ejecución de aplicaciones, identificar causas de fallos y recomendar optimizaciones de rendimiento —reduciendo costes operativos mientras aumentan la fiabilidad. Cuando un pipeline de streaming se retrasa, los diagnósticos impulsados por IA pueden aislar rápidamente cuellos de botella, entregando la previsibilidad y resiliencia que las empresas necesitan.

Adaptar soluciones a casos de uso específicos

Los despliegues exitosos de IoT dependen de una comprensión profunda de los desafíos únicos que presenta cada caso de uso. Al mapear el entorno específico y los puntos de dolor, los equipos de TI pueden acelerar la adopción de soluciones de datos aumentadas por IA, asegurando que la automatización mantenga el ritmo con la complejidad de los ecosistemas IoT modernos.

Autor: Shivnath Babu, Director de Tecnología, Unravel Data.