Internet de las cosas (IoT)
              Internet de las cosas (IoT)

IoT y el big Data

El IoT y el Big data están condenados a entenderse, no son lo mismo, pero no se puede hablar de uno sin el otro.

El IoT supone la recogida, almacenamiento y análisis de una cantidad masiva de datos que provienen de los sensores, las maquinas conectadas, los coches, las ropas, los relojes, es decir de “todo”.

El Big Data se gobierna por sus 4 V’s (Volumen, Variedad, Velocidad y Veracidad), donde tendrá que tratar gran cantidad de datos (Volumen), de diferentes fuentes estructuradas o desestructuradas (Variedad), debe tratarlos en un tiempo aceptable mucho de ellos en tiempo real (Velocidad), y deben ser ciertos y exactos (Veracidad), para ello se está moviendo a nuevos sistemas como el Handoop y plataformas de Business Inteligent (BI).

 

Aunque como hemos dicho el IoT y el Big Data están estrechamente unidos, el primero con la producción de gran cantidad de datos y el segundo proporcionando al IoT el análisis de los datos, el IoT también debe hacer los siguientes análisis en el EDGE:

  • La gestión del streeming de datos, que es la habilidad de almacenar, agregar y gestionar en tiempo real una gran cantidad de datos que serán creados en cualquier lugar del mundo donde están las fuentes de datos.
  • El análisis en el Edge (ver: Analisis de Datos: EDGE), los datos se deben analizar en tiempo real, decidir si se descartan, se toman acciones sobre el dispositivo o se envían a la Cloud  donde el Big Data los tratara.
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Los retos del futuro para el Big Data en el entorno del IoT son:

  • Saber que, donde y cuando los datos se deben tratar en el EDGE o cuales deben pasar a la Cloud y ser tratados por los sistemas de Big Data.
  • Capacidad para la recepción de una gran cantidad de datos, que la red no se convierta en un cuello de botella y los sistemas deben evolucionar a ser capaces de almacenar y procesar todo lo que le llegue.
  • La capacidad de análisis basado en los 4 tipos de análisis que explicamos en nuestro artículo (ver:Analisis de datos en IoT): análisis descriptivo, análisis predictivo, análisis de streeming y analítica prescriptiva.
  • La capacidad de toma de decisiones una vez producido el análisis, hay que hacer un análisis basado en restricciones de la compañía, algún otro modelo predictivo y las políticas de la empresa para determinar la acciones a tomar.
  • La capacidad de ejecutar las acciones que se deducen de este análisis de los datos, muchos de estos se deberán hacer en tiempo real y tiene que recorrer el camino inverso desde la Cloud hasta el dispositivo, y aquí hay que solucionar el camino inverso, preparar la red para tratar los datos/ordenes que vendrán de manera inversa y  masiva, así mismo los dispositivos se tiene que preparar para ello.
  • La seguridad, habrá muchos más ciberataques, todos los sensores y dispositivos están expuestos a un ataque incluyendo los sistemas de Big Data que al estar más centralizados y tener una carga de datos masivos, un ataque puede ser mucho más crítico y dañino ( ver artículo de la perdida de datos de Yahoo).
  • La gestión de la privacidad y requerimientos legales, los datos personales pueden tener que estar en la Cloud , en el Big Data o en el Edge, pero se debe cumplir la legalidad  de tratamiento de datos y puede que los sistema deban tratar datos iguales o parecidos de manera diferenciada dependiendo del país donde se haga generado ese dato.

Por todo ello el IOT y el Big Data tienen que entenderse y tienen retos comunes que afrontar que no lo podrán hacer por si solos.

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