El Big Data y el Internet de las Cosas (IoT) se han convertido en una combinación que está transformando nuestra sociedad de formas nunca antes vistas.

Mientras los dispositivos conectados recopilan datos masivos en tiempo real, el Big Data se encarga de analizar y convertir esa información en insights valiosos, permitiendo una toma de decisiones más rápida y precisa en casi todos los sectores.

Si te apasiona esta revolución tecnológica, el curso de Internet de las Cosas de Tokio School es tu puerta de entrada para dominar estas herramientas que están redefiniendo el futuro. Pero dejamos esto para un poco más adelante, de momento, vamos a ver cómo se relacionan Big Data y el Internet de las Cosas

Definiendo Big Data e IoT: Conceptos y conexiones

Como decimos, Big Data e Internet de las Cosas son dos sistemas conectados entre ellos y se complementan para ofrecer nuevos procesos que pueden mejorar la eficiencia y la efectividad de los procesos productivos. Vamos a definir cada uno para que lo veas con mayor claridad:

Internet de las cosas (IoT)

IoT describe la red de dispositivos físicos que tienen sensores, software y otras tecnologías con el fin de conectarse e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de Internet.

Su desarrollo depende de innovaciones técnicas en distintos campos, algo en lo que se ha trabajado a destajo en la academia y empresas para poder llevarlo a aplicaciones prácticas.

En este sentido, IoT ha creado nuevas oportunidades de mercado, permitiendo que se puedan aumentar beneficios reduciendo los costes al mismo tiempo que se mejora la eficiencia en procesos productivos diversos.

Eso sí, para que las empresas puedan conseguirlo, es necesario que creen una plataforma en la que pueden recopilar, gestionar y analizar un volumen masivo de datos.

Big Data

El Big Data viene y se forma a partir de varias fuentes y necesita de una potencia de procesamiento adecuada y altas capacidades de análisis. Es este análisis lo que ayuda a generar decisiones informadas para dar servicios mejores, más rápidos y eficientes.

La clave aquí radica en de dónde salen estos datos y como esto tiene que ver con IoT. La información para Big Data, como decimos viene de varias fuentes, que pueden ser sensores, redes sociales, datos no estructurados y cualquier tipo de información recopilada y almacenada en bases de datos.

Es decir, IoT solo da una parte de la información que se puede llegar a recopilar en sistemas de Big Data.

Cómo el IoT alimenta el Big Data: Datos en tiempo real

Internet de las Cosas alimenta al Big Data y el IoT necesita del análisis derivado de Big Data. Son complementarios y se pueden usar para mejorar distintas funciones y operaciones en varios sectores productivos.

Ambas tecnologías han extendido sus capacidades a una amplia gama de áreas en las que son tremendamente útiles. Estos son los motivos por los que se integran IoT y Big Data:

  • Monitorización analítica
  • Más tiempo de actividad
  • Tasas de rechazo más bajas
  • Mayor rendimiento
  • Seguridad mejorada
  • Uso eficiente de la mano de obra
  • Permitir la personalización masiva
  • Análisis de las actividades para marketing en tiempo real
  • Calidad mejorada
  • Análisis de decisiones impulsado por sensores
  • Optimización de procesos
  • Utilización optimizada de recursos
  • Control y respuesta instantáneos en sistemas independientes complejos

Retos de la gestión de grandes volúmenes de datos en IoT

Esto son solo algunas de las razones para implementar Big Data e Internet de las Cosas. Además, los requisitos de ambas van de la mano, por lo que se necesita un sistema adecuado para superar los desafíos que plantea su implementación.

En este sentido, son muchas las empresas se esfuerzan por asumir los retos y tomar las medidas posibles para solventarlos. Estos son los principales problemas que hay que tener en cuenta:

Almacenamiento de Big Data

Se necesitan sistemas, servidores o redes que sean capaces de manejar enormes cantidades de datos y equilibrarlos continuamente para que pueda seguir siendo escalable.

Hay que tener en cuenta que los datos pueden venir en distintos formatos, estructurados o no estructurados y, por tanto, un centro de datos debe ser capaz de manejar esta carga tan cambiante.

Además, es necesario que sean sistemas capaces de filtrar los datos redundantes, por eso algunas empresas han optado por crear sus propias infraestructuras.

Problemas de seguridad de los datos

Tanto Internet de las Cosas como Big Data han planteado nuevos desafíos de seguridad que hay que tener en cuenta. Algunos de los más conocidos son:

  • Centros de datos
  • Transacciones
  • Filtrado de datos redundantes
  • Extracción y análisis de datos escalables
  • Control de acceso

En este sentido, un sistema de seguridad multicapa y una arquitectura de IoT adecuada es lo que puede ayudar a evitar ataques maliciosos.

Análisis de Big Data

El análisis también puede ser un desafío en tanto en cuanto el volumen de datos es enorme y necesita de un filtrado previo que sea efectivo.

Al mismo tiempo, esto hace que sea necesario un sistema de procesamiento de datos veloz, algo en lo que el Big Data puede ayudar.

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Bibliografía