IoT y big data, tecnologías del futuro

La unión de la Internet de las cosas con el big data tiene un gran potencial de futuro. Existen muchas ventajas de la relación entre ambas, así como aplicaciones posibles. De hecho, su simbiosis es tal que no podríamos concebir la una sin la otra. La generación desorbitada de datos producida por humanos y, sobre todo, máquinas, requiere de un análisis y categorización de los mismos para extraer todo su valor.

En este artículo descubrimos en qué se diferencian estas tecnologías, cómo se relacionan, los beneficios y casos de uso de su cooperación y por qué se les augura un prometedor porvenir.

Pero para analizar esta provechosa simbiosis empecemos por explicar que se entiende por ellas.

Qué es la IoT

Por la Internet de las cosas (IoT), se entiende la agrupación e interconexión de dispositivos y objetos equipados con sensores, software y otras tecnologías a través de una red (bien sea privada o Internet), para conectar, comunicar e intercambiar datos entre ellos.

Fue en 2009 cuando el informático británico Kevin Asthon acuñó el término Internet of Things para referirse a una red de sensores e identificadores interconectados entre sí. Estaba trabajando en la optimización de la cadena de suministros de Procter & Gamble y utilizó esta denominación para titular una presentación para un proyecto de un sensor nuevo en el que estaba trabajando.

Un año más tarde, la consultora McKinsey introdujo este concepto en su informe de 2010 sobre nuevos modelos de negocio basados en sensores

Sin embargo, este avance viene de antes pues surge fruto del desarrollo de otras innovaciones a lo largo de los años como las etiquetas RFID, las comunicaciones máquina a máquina (M2M) y el software SCADA; combinados con el progreso de las conexiones inalámbricas, el abaratamiento de la microelectrónica, el nacimiento del cloud computing y las herramientas de procesamiento de datos masivos como big data.

Qué es el big data

Al hablar de big data nos referimos a un conjunto de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas tradicionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles. Esto se conoce como “las tres V”. A las que podemos añadir la V de Veracidad y la del Valor.

Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera big data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 terabytes a varios petabytes.

Aunque el concepto en sí mismo es relativamente nuevo, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas de 1960 y 1970. Fue alrededor de 2005 cuando la gente empezó a darse cuenta de la cantidad de datos que generaban los usuarios a través de redes sociales y servicios online. Ante este panorama, se desarrollaron marcos de código abierto esenciales para el crecimiento del big data ya que hacían que resultase más fácil de usar y más barato de almacenar. En los años transcurridos desde entonces, el volumen se ha disparado. Los usuarios continúan generando enormes cantidades de datos, pero ahora los humanos no son los únicos que lo hacen. También son los objetos, las cosas.

En qué se diferencian IoT y big data

La actividad de IoT da como resultado una cantidad ingente de datos que es preciso recopilar, validar, almacenar, procesar y analizar para extraer valor. Es aquí donde entra en juego el big data, pero no hay que confundir conceptos.

Anteriormente hemos explicado que se entiende por cada uno de ellos y podríamos resumir sus diferencias en los siguientes aspectos:

• La Internet de las cosas es un conjunto de gadgets, dispositivos, wearables y máquinas que pueden conectarse entre sí y comunicarse datos entre sí y que han sido impulsados por los productos de consumo.

• El big data está generado por humanos. Gracias a este avance los elementos de la IoT son capaces de actuar de modo inteligente y volverse más sofisticados.

Cómo se relacionan la IoT y el big data

Aunque los dos no se hayan desarrollado al mismo tiempo, están inextricablemente vinculados. Cada elemento de IoT es el resultado de la aplicación de big data, y a su vez, la naturaleza de IoT hace que la recopilación y el intercambio de datos sea aún más potente.

Y es que, con la llegada de la Internet de las cosas, hay un mayor número de objetos y dispositivos conectados a Internet que generan datos sobre patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos. En este contexto, el surgimiento del aprendizaje automático ha producido aún más datos.

Los datos de IoT

Los dispositivos que forman la denominada Internet of things son idóneos para aprovechar al máximo el análisis de datos. Dichos dispositivos contienen chips, cámaras, sensores y otros muchos componentes que reciben y recopilan enormes cantidades de datos valiosos. Estos datos, por tanto, son el mayor flujo de información que se agrupa en internet, convirtiendo a la IoT en el mayor proveedor para los sistemas de big data, Inteligencia Artificial (IA) y computación cognitiva.

La IoT se ha convertido en el mayor proveedor para los sistemas de big data

Esta información suele ser gestionada utilizando plataformas de IoT y big data, que convierten el flujo de datos en información entendible y 100% aprovechable para el desempeño empresarial.

Si profundizamos en su funcionamiento, los dispositivos IoT recopilan una cantidad de puntos de datos en tiempo real (o casi en tiempo real). Estos datos pueden informar un número de operaciones, ya sea que se presenten de forma autónoma (control de semáforos o iluminación de farolas) o manual (como administración de aeropuerto que desvía el tráfico peatonal de un área congestionada).

Los sensores de IoT pueden recopilar varios tipos de datos, por ejemplo:

• Datos de estado: Recopila información básica como apagado/encendido y disponible/no disponible u otros datos exactos como la temperatura.

• Datos de ubicación: Realiza un seguimiento del movimiento de las personas u objetos arriba, encima o debajo de la superficie de la tierra.

• Demostración de automatización: Se puede usar para controlar las acciones de operaciones o sistemas automatizados, como rutas autónomas de autobuses.

Una vez que los sensores recopilan los datos, los envían a una ubicación central que usa el protocolo de datos.

Debido a que los sensores de IoT recopilan datos en tiempo real o casi en tiempo real, la cantidad de información que generan es masiva. De ahí que sean tan grandes. Los datos de IoT pasan a una ubicación central en la que están disponibles para analizar, interpretar y actuar. Desafortunadamente, esto no siempre es tan fácil como suena. Cuando los conjuntos de datos se vuelven tan grandes y complicados, sacar conclusiones y hacer mejoras a partir de ellos se vuelve difícil. Se necesita una administración del almacenamiento de datos y las herramientas de análisis como respaldo para los big data.

Flujos de trabajo de estas tecnologías

Los registros de las máquinas, junto a la Internet de las cosas, cuentan con activos y sensores conectados capaces de medir, registrar y transmitir el rendimiento en tiempo real traducido en datos. Estos datos tienen un valor potencial muy alto para los fabricantes, pero se necesita llevar a cabo un proceso en el que se extraigan estos datos de forma relevante.

Este proceso consta de las siguientes piezas:

• Sensores y dispositivos IoT de recopilación de datos son instalados en fábricas para generar una gran cantidad de datos no estructurados que se recopilan en el sistema de big data.

• En el sistema de big data, que es una base de datos distribuida compartida, se almacenan los distintos tipos de datos que residen en una especie de lago de datos formado por archivos de big data.

• Se analizan los macro datos de IoT almacenados mediante herramientas analíticas, que generan informes y gráficos de resultados.

• Los dos se retroalimentan a través de métricas adicionales, configuraciones y personalizaciones.

Ventajas de la relación IoT y big data

Como hemos ido viendo en el desarrollo de este artículo, la relación entre la Internet of things y el big data aporta muchos beneficios entre los que destaca que la IoT es una fuente importante de datos para el big data, puesto que los dispositivos conectados generan una gran cantidad de información en tiempo real.

Desde otra perspectiva, la tecnología establecida por el big data brindó una estructura eficiente para analizar grandes cantidades de datos y, por consecuencia, se han creado los procesos de interconectividad de dispositivos e interfaces que cumplan con los requerimientos del mercado gracias a esta información.

Asimismo, IoT al poseer una infinidad de posibilidades de conexión entre dispositivos favorece directamente al big data, ya que le permite recopilar todos los datos generados entre esos equipos, lo que sirve para muchos más análisis.

Pero si tuviéramos que destacar una ventaja de esta fusión esa sería la creación de modelos predictivos.

Creación de modelos predictivos

Gracias al Big Data e IoT se pueden conocer las condiciones de un dispositivo en todo momento —desde su temperatura hasta patrones de uso— con el fin de construir un modelo predictivo enfocado a evitar los fallos y aumentar la eficiencia.

Esto es capaz de generar grandes beneficios a empresas, organizaciones e individuos a través de:

• Automatización de procesos: para eliminar tareas repetitivas y tediosas a través de dispositivos y tecnologías impulsadas por la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

• Diagnóstico de uso: para proporcionar productos y servicios que satisfagan las expectativas de los clientes.

• Toma de decisiones data-driven: a través de informaciones precisas que brinden a la organización de insights de valor que impulsen sus resultados.

• Ahorro de costos: al simplificar muchos procesos y obtener datos sobre las mejores prácticas a seguir.

Aplicaciones de IoT y big data

IoT aumenta significativamente la cantidad de datos disponibles para procesar, pero estos datos no se convierten en información útil hasta que no son recopilados, almacenados y comprendidos. Y todo gracias al big data, que, con sus capacidades de almacenamiento y procesado a gran escala, sumadas a al abaratamiento y disponibilidad de los sistemas que pueden ser conectados, se traduce en una auténtica explosión de revolucionarias aplicaciones como smart cities; nos permiten hacer un uso más eficiente de los recursos energéticos; facilitan tareas y gestiones; diagnostican enfermedades de forma más precisa, o aportan información sobre lo que ocurre fuera de nuestro planeta cuando enviamos los sensores al espacio.

Así pues, la unión entre big data e IoT tiene aplicaciones en dos ámbitos: industrial, con la implementación de soluciones B2B; y la del gran consumo, con desarrollos B2C que mejoran nuestra vida diaria personal y en lo doméstico.

Veamos las diferentes aplicaciones

Aplicaciones industriales

Aplicaciones en fábricas

Mediante sistemas automatizados de producción. Además, la IoT y big data facilitan el desarrollo de la Industria 4.0 porque contribuyen a eliminar cuellos de botella en la fabricación, predecir la demanda lo que permite ajustar las acciones de la planta a estos picos o realizar un mantenimiento predictivo de las máquinas.

Se considera, pues, como elementos necesarios para el desarrollo de fábricas inteligentes o smart factories totalmente conectadas.

Aplicaciones en el sector transporte

Desde camiones conectados hasta navieras que emplean el análisis de big data y datos de sensores para mejorar la eficiencia, ahorrar dinero y reducir su impacto ambiental.

Utilizan sensores en sus vehículos de entrega para controlar el estado del motor, el número de paradas, el kilometraje, las millas y la velocidad.

El gran valor del IoT en el transporte de las mercancías es que permite, en tiempo real, identificar la disponibilidad de flotas, rastrear la localización de vehículos, saber si están parados en algún atasco o han sufrido una avería, etc. Todo esto brinda la posibilidad elegir y optimizar las mejores rutas de transporte, ahorrando tiempo y dinero.

Aplicaciones en logística

La alianza entre IoT y big data tiene su aplicación en la gestión de almacenes e inventarios. La recopilación de la información se consigue gracia a unos sensores colocados en los propios artículos o en algún punto concreto de la propia cadena de suministro, a través de sistemas basados en la tecnología Bluetooth y la tecnología RFID (códigos de barras inteligentes). Con big data es posible, a través de la recopilación y manejo de información de gran interés, configurar un perfil de cada cliente y, de esta forma, mejorar la experiencia y cubrir sus necesidades.

En almacenes, son los aliados perfectos para la identificación de artículos y lotes, ubicación en el interior y disponibilidad de espacios. Además, permite una trazabilidad y visibilidad de los productos, evitando que estos se echen a perder, se extravíen o sean robados.

Al igual que para el control de envíos. Se conoce dónde y en qué condiciones se encuentra cada uno de los artículos o lotes.

Aplicación en agricultura

En la agricultura también están haciendo sus pinitos. El campo conecta los monitores de sistemas a los niveles de humedad y transmite estos datos a los agricultores a través de una conexión inalámbrica.

Se emplea esta combinación para tareas como el control de plagas y la atención a variables meteorológicas, entre otras, que les permiten mejorar la gestión de sus cultivos.

Aplicaciones en gran consumo

Productos inteligentes

En el ámbito particular, la combinación IoT – big data se puede ver en los conocidos popularmente como “productos inteligentes” como smartphones, smart TV o wearables. Conectados a Internet, transmiten alertas en base a los parámetros de los usuarios tanto en lo que tiene que ver con la salud, el ejercicio físico o los gustos televisivos.

Domótica

Igualmente, la domótica es un terreno de cultivo exitoso para este tándem. Mediante la colocación de diversos sistemas y sensores por las casas, se puede automatizar el control de la temperatura y encender o apagar la calefacción/aire acondicionado en remoto; también las luces o la apertura de puertas, entre otras aplicaciones como el empleo de electrodomésticos inteligentes, un terreno en el que la industria de electrónica de consumo está avanzando mucho.

Smart cities y smart buildings

A caballo entre una aplicación industrial y de gran consumo estaría la configuración de ciudades inteligentes. En este escenario, la aplicación de IoT en big data se traduce en la gestión de semáforos, la iluminación de las calles, gestión de recogida de basuras, telelectura de contadores de agua, y un largo etcétera.

Pero en estas avanzadas metrópolis cada vez habrá más edificios inteligentes o smart building que regularán variables como las que hemos mencionado en domótica: luces, calefacción, etc, además de otros aspectos como la eficiencia energética en equipos TI.

Aplicaciones en fintech

En las empresas de inversiones que emplean la tecnología los usos de IoT en big data son múltiples como la generación de ofertas personalizadas para clientes mediante microproductos o el fin de contraseñas gracias a avances como la biometría facial y de voz.

Potencial de futuro de IoT y big data

El potencial de futuro de IoT y big data cada vez es mayor y sus beneficios más fáciles de extraer gracias al surgimiento de otras tecnologías como las redes 5G (que ahorran ancho de banda en las operaciones y reducen la latencia en la transmisión de datos); o el edge computing (que favorece el procesamiento descentralizado de la información de forma que, cuando esta llega al nodo central de la red, lo hace desprovista de ruido y preparada para someterse a un proceso de análisis de big data).

Esta experimentación nos hace pensar en un presente y un futuro muy cercano en los que se registrarán considerables avances en campos como:

• Inteligencia Artificial: gracias a los datos recabados por IoT y a la aproximación a estos vía big data, será posible optimizar el entrenamiento de los modelos de machine learning y, como resultado, obtener inteligencias artificiales cada vez más potentes y autónomas.

• Personalización de la experiencia de usuario: muy en boga en el mundo del marketing y el contenido digital, se basa en plantear a cada individuo un recorrido distinto en función de su comportamiento previo.

• Smart cities: reorganizar el tráfico, tomar medidas inmediatas para atajar la contaminación ambiental, reducir el despilfarro de agua, planificar mejor la política de urbanismo… Todo esto es posible en las ciudades que han sensorizado sus equipamientos y que sacan partido a los datos.

• Mantenimiento predictivo de la maquinaria: un enfoque big data es capaz de monitorizar el desgaste una máquina y detectar las señales que, recogidas a través de IoT, anticipan fallos inminentes en el sistema.

• Medicina preventiva: la adopción de los wearables abre un gran abanico de posibilidades para el fomento de hábitos saludables y el diagnóstico precoz de patologías latentes.