IoT: el reto de la gestión de datos
Una buena gestión de los datos permite a TI proporcionar los datos adecuados en el momento oportuno y a la velocidad requerida, independientemente de las fuentes de las que procedan y de dónde se encuentren.
Abarca todo el ciclo de vida de los datos, es decir, desde su captura, almacenamiento, clasificación y priorización hasta su archivo o eliminación.
Además, la gestión de datos permite la movilidad de los datos e incluye también los aspectos de soberanía, integridad y seguridad de los datos. La gestión de datos no es tarea exclusiva del departamento de TI. Más bien debe considerarse un concepto que se aplica en toda la empresa.
En primer lugar, es importante reunir a todas las partes interesadas en torno a la mesa y obtener una visión global del tema. Lo ideal sería que las empresas nombraran un responsable central de datos, un director de digitalización o un director de datos.
La infraestructura de TI preferida en la mayoría de las empresas hoy en día es la nube híbrida, una combinación de soluciones locales y nube pública. Por tanto, los datos pueden almacenarse o procesarse en lugares muy diferentes. Por eso es importante que la gestión de datos pueda aplicarse de manera uniforme a los distintos sistemas y tecnologías.
Independientemente de dónde se clonen, hagan copias de seguridad o restauren los datos, deben aplicarse los mismos procesos y herramientas. De lo contrario, se produce un mayor esfuerzo de gestión que anula la eficiencia de la infraestructura.
Además, debe ser posible fusionar datos de distintos entornos de forma sencilla. Esto requiere una transmisión de datos uniforme. La estrategia de gestión de datos tiene que ocuparse tanto de los datos en el borde como de los datos en la plataforma central de datos en el núcleo.
En el borde, es decir, en los sensores de dispositivos y máquinas, se generan enormes cantidades de datos, algunos de los cuales el sistema ya filtra, analiza y toma allí las primeras decisiones.
Dependiendo del caso de uso, se transfieren a la plataforma datos seleccionados o todos los datos. El reto consiste en poner los distintos tipos de datos a disposición de las aplicaciones locales o en la nube.
Una iniciativa de IoT debe comenzar con las empresas definiendo exactamente cuál es su objetivo.
- ¿Qué datos necesito para ello, de dónde proceden y cómo puedo recopilarlos?
- ¿Los datos deben analizarse in situ o en la nube?
- ¿Cuánto tiempo y dónde quiero guardarlos?
Los responsables de TI pueden estar familiarizados con cuestiones técnicas, pero por regla general desconocen cómo son los procesos en el departamento especializado y cuáles son las necesidades de sus empleados.
Un consultor externo también puede prestar su apoyo en este punto y servir de enlace entre los departamentos. Una vez aclaradas las condiciones marco, conviene empezar con un estudio de viabilidad.
En un proyecto piloto de alcance muy limitado, las empresas están adquiriendo una experiencia inicial. Empiezan leyendo y analizando los datos de los sensores de una sola máquina.
Es importante prestar atención a la escalabilidad de la infraestructura ya en esta fase. Porque si más adelante el proyecto se extiende a todo el parque de máquinas, los volúmenes de datos explotarán.
Si el entorno informático ya no puede almacenarlos y procesarlos, la conversión suele complicarse y se incurre en esfuerzos y costes innecesarios. Los responsables también deben tener en cuenta la cuestión de la seguridad desde el principio.
Por regla general, un estudio de viabilidad puede completarse en un plazo de cuatro a seis semanas. Un buen proveedor de IoT -junto con sus socios- puede ayudar a una empresa en todas las fases del proyecto. Conoce el hardware, los protocolos de comunicación, la gestión de datos y las soluciones analíticas más adecuados para cada caso de uso, y muestra cómo hacer que incluso las máquinas más antiguas puedan conectarse a Internet. En la red de expertos con socios, también puede proporcionar un apoyo integral al proyecto IoT en materia de seguridad.
