Convertir datos IoT en valor empresarial: Una guía práctica

Adam Mayer, senior manager en Qlik, reflexiona sobre la conversación en evolución en torno al Internet de Todo (IoE) y sus raíces en el Internet de las Cosas (IoT).

Cuando llega nueva tecnología, el instinto es «más, más, más». Sin embargo, añadir sensores a cada luz, puerta o inodoro sin una estrategia clara puede llevar a sobrecarga de datos sin ROI real. Esto refleja los primeros días del Big Data, donde el volumen no equivalía automáticamente a insight. La clave para desbloquear el valor del IoT reside en cómo se exploran, visualizan y convierten esos datos en decisiones accionables.

El Proyecto Breathe London, dirigido por C40 Cities en colaboración con la Autoridad del Gran Londres, ilustra este principio. Una red de 100 cápsulas de sensores montadas en farolas y edificios, junto con sensores móviles en coches de Google Street View, capturó lecturas de calidad del aire en Londres en tiempo real. Aunque el conjunto de datos es convincente, el verdadero beneficio surge cuando los responsables de políticas lo usan para focalizar puntos calientes de contaminación.

Barreras para analizar datos IoT

Integrar datos IoT es un desafío para muchas organizaciones. La investigación de Qlik con IDC muestra que el 37% de las empresas cita dificultad para convertir datos dispares en formatos analíticos estándar como un obstáculo mayor. La capa IoT amplifica este problema al introducir una proliferación de fuentes, a menudo en formatos no estructurados que requieren transformación antes del análisis.

En segundo lugar, el volumen y velocidad de las salidas de sensores pueden abrumar pipelines tradicionales. Las lecturas continuas generan datos a una tasa que supera la capacidad de muchas herramientas de visualización, significando que los insights llegan solo después de un retraso. Cuando el lag entre generación de datos y toma de decisiones es significativo, las organizaciones pierden oportunidades para intervención en tiempo real.

Manteniendo el ritmo con la velocidad de los datos

Para aprovechar IoT eficazmente, las empresas necesitan una cadena de suministro de datos que ingiera y transforme información rápidamente. Los enfoques clásicos de Extracción, Transformación y Carga (ETL) son demasiado lentos e intensivos en mano de obra, especialmente cuando el 31% de las organizaciones globales lucha por encontrar personal cualificado para procesamiento de datos.

La Captura de Cambios de Datos (CDC) ofrece una alternativa práctica. Al replicar continuamente actualizaciones incrementales, CDC entrega datos a almacenes o lagos en tiempo casi real, aumentando el rendimiento sin exigir codificación extensa. Esta capacidad permite a plataformas analíticas downstream visualizar información actualizada y revelar insights accionables.

Además, la próxima generación de herramientas de business intelligence integrará alertas proactivas y motores cognitivos —denominados Inteligencia Activa— para no solo informar a los usuarios de tendencias emergentes sino también recomendar acciones concretas, acelerando ciclos de decisión.

Un pipeline de datos que cumple la promesa de IoT

Las empresas deben evitar la trampa de perseguir datos brutos por su propio bien. Las implementaciones IoT exitosas dependen de un pipeline que priorice transformación y análisis, permitiendo a las organizaciones aprender, actuar y reaccionar en tiempo real. Cuando todo el ecosistema de datos —desde la ingesta hasta el insight— se mueve a la velocidad del negocio, IoT puede pasar de ser una colección de sensores a un activo estratégico que impulsa resultados medibles.

Autor: Adam Mayer, senior manager en Qlik.