Cómo crear una estrategia de datos para IoT empresarial

A medida que las implementaciones de IoT de la empresa crecen, las empresas deben crear un plan para recopilar, almacenar, proteger y analizar datos de los dispositivos conectados.

Las empresas que despliegan dispositivos de Internet de las cosas (IoT) están recolectando grandes cantidades de datos con la esperanza de obtener información para mejorar las operaciones, la seguridad y los costos. Sin embargo, muchas organizaciones carecen de una sólida estrategia de datos para estos crecientes proyectos de IoT, dejando de lado las TI y poniendo potencialmente a la empresa en riesgo.

Cuando se trata de la adopción empresarial de IoT, la mayoría de las implementaciones aún se encuentran en una fase piloto o de prueba de concepto . Estos proyectos a menudo son impulsados por equipos operativos, y no están necesariamente vinculados a estrategias tecnológicas de la empresa para la nube o los datos.

Muchos de estos despliegues son tempranos, pequeños y muchas veces están bajo el radar de la TI central, A medida que se vuelvan más críticos para la misión, habrá una necesidad muy real de garantizar que cumplan con políticas de datos, políticas de privacidad y políticas de seguridad. Pero aún es pronto, y hay relativamente poca política formal sobre el despliegue de IoT en el momento.

La mayoría de las empresas están examinando cómo administrar sus datos existentes, en términos de cómo asegurar y extraer valor de ellos,  Tanto la velocidad como la escala de datos que aporta IoT es un nuevo desafío, Con tantos puntos finales, las compañías necesitan prepararse para gestionar una gran afluencia de información que debe analizarse casi en tiempo real para obtener los mejores conocimientos.

Antes de construir una estrategia de datos de IoT, las compañías deberían asegurarse de tener una base sólida para la gestión de datos, la seguridad y el análisis.

La mejor forma de prepararse para los datos de IoT es primero asegurarse de que sus datos existentes estén bien administrados, bien protegidos y de que esté obteniendo valor de ello. Si no se hace esto, solo se recopilan más datos sobre la información que se tiene de la que no se obtiene ningún valor, lo que hace que todo sea más complicado.

Las mejores estrategias de datos son creadas conjuntamente por las partes interesadas, incluidos el negocio, el departamento de TI y el equipo de operaciones que trabajan en conjunto. Ese grupo de partes interesadas debe decidir sobre los objetivos comerciales y los problemas a resolver, y luego hablar con los proveedores sobre lo que es tecnológicamente posible. De esta forma, el área financiera puede preguntar sobre los costos y los ingresos, el área de tecnología puede determinar dónde se almacenan los datos y cómo se manejan, y otros líderes pueden asegurarse de que sus preguntas también sean respondidas.

Las implementaciones exitosas de IoT son aquellas en las que tuvieron una amplia participación de las partes interesadas a nivel ejecutivo, no fue IT ni el negocio solo. En términos de crear una estrategia o política de datos, las compañías necesitan considerar cualquier regulación, ya que podría afectar los datos de IoT. Esta estrategia también debe estipular qué datos se recopilan, dónde se almacenan y quién puede acceder a ellos.

En la actualidad, una gran cantidad de estrategia de administración y análisis de datos involucra el almacenamiento en el nivel de la plataforma empresarial o en la nube. Con IoT solo teniendo en cuenta la escala y los datos de campo, necesariamente tiene que comenzar a reducir algunos de los costos de obtener el almacenamiento hasta el límite.  La informática de vanguardia será uno de los componentes críticos de cualquier tipo de estrategia de gestión de IoT.

Las compañías también deben asegurarse de que cualquier estrategia de datos de IoT cumpla con políticas de datos más amplias, incluidas las estrategias de privacidad y retención de clientes.

También hay una gran diferencia entre los dispositivos de IoT utilizados dentro de la organización y aquellos que potencialmente están siendo utilizados por los clientes. En el caso de este último, hay más de un requisito para una visibilidad clara. Lo peor sería que un sensor de IoT recopile datos que nadie sabe que están recolectando y los coloque en una tienda en la nube que nadie sabe que está ahí. Entonces alguien tropieza con eso, y obviamente son malas noticias.

Finalmente, una estrategia de datos de IoT debe considerar las herramientas que una organización puede necesitar para obtener información útil a partir de esos datos. Aquí es donde entran en juego la estrategia de análisis de negocios (BI), analítica y aprendizaje automático.