BIG DATA
ig data y el internet de las cosas (IoT) son dos de los temas mas populares en nuestros días y ya trabajan juntos para hacer nuestro día a día mas sencillo. Por la mañana nuestro smartphone se encarga de despertarnos, justo en el momento que termina nuestro ultimo ciclo de descanso profundo y probablemente con nuestra melodía favorita mientras la iluminación de nuestra casa se incrementa gradualmente. Nos ponemos un smartwatch o una pulsera para medir la cantidad de ejercicio que debemos realizar de acuerdo a un plan personalizado para llegar en la mejor forma a la próxima carrera de 10 kms a la que nos inscribimos. De regreso a casa, para preparar el desayuno, abrimos nuestro refrigerador inteligente que se encargara de re-abastecer lo que usemos, de acuerdo a nuestro consumo calórico sugerido. Nuestro asistente personal, en el dispositivo móvil, nos avisa que hay trafico intenso en la ruta que debemos de tomar para llegar a la primera cita y que debemos de salir un poco mas temprano.
Todo esto ya es una realidad y ha sido posible debido a la creciente cantidad de dispositivos que recolectan información sobre nuestros hábitos y preferencias, vinculándola a nuestras redes sociales. Esto nos provee de las 4 V’s características de Big Data: volumen, variedad, velocidad y veracidad. Es decir, Big Data viene en grandes cantidades (volumen), es una mezcla de información estructurada y no estructurada (variedad), llega a menudo en tiempo real (velocidad) y pueden ser de procedencia confiable (veracidad). Esta información no es adecuada para el procesamiento mediante sistemas de gestión de base de datos relacional SQL, por lo que una constelación de herramientas alternativas, sobre todo de código abierto como Apache Hadoop, además de diversas bases de datos NoSQL y una gama de plataformas de inteligencia de negocios, que han evolucionado para dar servicio a este mercado. Para lograr explotar las oportunidades que nos brindan estas nuevas formas de obtención y manejo de datos, las organizaciones tienen que definir el objetivo que le quieren dar a los datos, obtener mayor cantidad de información de acuerdo a estos objetivos o de su universo de clientes, y contar con herramientas adecuadas para un análisis adecuado y medidas de seguimiento. Estimaciones y proyecciones del número actual y futuro de los objetos conectados a Internet varían, dependiendo de las definiciones utilizadas y el optimismo de quien está haciendo la estimación y proyección. Las figuras más conocidas provienen de Cisco, que pone el actual el número de 14.8 mil millones (2015) y el número esperado de 50 mil millones (2020).
Nuestro asistente personal, en el telefono móvil. En BIC Consulting ya estamos trabajando con iniciativas para productos internos y con clientes que vinculan la obtención de información mediante IoT y el correcto procesamiento y análisis mediante Big Data para programas de lealtad y el sector salud. La IoT y Big Data están claramente creciendo a buen ritmo, y transforman muchas áreas de negocio y la vida cotidiana. Predicciones de IDC señala que: "En la actualidad, más del 50% de la actividad de la IoT se centra en la fabricación, el transporte, la ciudad inteligente, y aplicaciones de consumo, pero dentro de cinco años todas las industrias se habrá desplegado iniciativas IoT". Para cumplir con estas oportunidades, de acuerdo con Bill Schmarzo de EMC, se requiere una nueva generación de aplicaciones de la IoT para atender las necesidades específicas de negocio, tales como: mantenimiento predictivo; la prevención de pérdidas; utilización de los activos; seguimiento de inventario; la planificación de desastres y la recuperación; la reducción al mínimo el tiempo de inactividad; optimización de uso de la energía; la eficacia del rendimiento del dispositivo; gestión de rendimiento de la red; utilización de la capacidad; planificación de capacidad; previsión de la demanda; optimización de la fijación de precios; ceder la gestión; y equilibrio de carga de optimización.
Expectations
Internet of Things Natural-Language Questions Answering Wearable User Interfaces Consumer 3D Printing Cryptocurrencies Complex-Event processing Big Data In-Memory Database Management Systems Content Analytics
Speech-to-Speech Translation Antonomous Vehicles Smart Advisors Data Science Perscriptive Analytics Neurobusiness Biochips Affective Computing Smart Robots 3D Bioprinting Systems
Volumetric and Holographic Displays
Software-Defined Anything Quantum Computing Human Augmentation Brain-Computer interface Connected Home
Virtual Personal Assistants Digital Security Bioacoustic Sensing
Quantified Self
Hybrid Cloud Computing Gamification Augmented Reality Machine-to-Machine Communication Services Mobile Health Monitoring
Speech Recognition Consumer Telematics 3D scanners
Enterprise 3D Printing Activity Streams In-Memory Analytics Gesture Control Virtual Reality
Cloud Computing NFC Smart Workspace
As of July 2014 Peak of inflated Expectations
Innovation Trigger
Trough of Disillusionment
Slope of Englightenment
Plateau of Productivity
Time Plateau will be reached in: Lass than 2 years
2 to 5 years
5 to 10 years
More than 10 years
GARTNER'S 2014 HYPE CYCLE FOR EMERGING TECHNOLOGIES MAPS THE JOURNEY TO DIGITAL http://www.gartner.com/newsroom/id/2819918
Normas. Para el IoT funcione, tiene que haber un marco en el que los dispositivos y las aplicaciones pueden intercambiar datos de forma segura a través de redes cableadas o inalámbricas.
Seguridad y privacidad. Según IDC, "Dentro de dos años, el 90% de todas las redes de TI tendrá un fallo de seguridad basadas en la IoT, aunque muchos se considerarán como ‘inconvenientes', no hay duda de que la seguridad y la privacidad es una gran preocupación con la IoT y Big Data especialmente cuando se trata de áreas como la salud o la infraestructura crítica.
Antes de la IoT y Big Data puedan cumplir su promesa, hay una serie de barreras que superar. Las principales se resumen a continuación.
Habilidades. La intersección de la IO y Big Data es un campo multidisciplinario, y se requerirá habilidades especializadas si las empresas van a extraer el máximo valor de la misma. Hay dos tipos de personas estarán en la demanda: los analistas de negocio que pueden enmarcar las preguntas adecuadas que se le pregunte de los datos disponibles y presentar los resultados a los tomadores de decisiones; y los científicos de datos que pueden organizar las herramientas analíticas y conservar la veracidad de los datos que entran en el análisis. .
La infraestructura del centro de datos y de red. Las grandes cantidades de datos que se generarán por los dispositivos IoT pondrán una enorme presión sobre la red y los centros de datos.
Herramientas de análisis. El volumen, la velocidad y la variedad (por no hablar de la veracidad variable) de los datos generados por la IoT hace que sea una tarea fácil para seleccionar o construir una solución de análisis que puede generar útil visión empresarial.
El futuro de IoT y Big Data ya esta en nuestra vida cotidiana, sin embargo esto solo es el comienzo de ambas tecnologías. Una vez solventadas las barreras que actualmente se presentan, el panorama de como obtener más información y como analizarla ira mejorando. Por lo que debemos estar preparados para implementar y aprovechar esta integración de tecnologías.