Cómo el crecimiento de IoT está cambiando la gestión de datos

La gestión de datos es una disciplina que se ha mantenido relativamente sin cambios y, para decirlo sin rodeos, algo estancada en los últimos 10 o 20 años.

Desde el comienzo de Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés), estas tendencias ya se han revertido.

Con estimaciones que predicen 50 mil millones de dispositivos interconectados dentro de IoT para 2020, aunado al hecho de que solo había cuatro mil millones de usuarios de teléfonos inteligentes a mediados de 2017, es fácil ver que estamos por experimentar un aluvión de nuevos datos en los próximos años.

Este nuevo crecimiento está afectando la gestión de datos de manera profunda y significativa.

A medida que los profesionales de la industria intentan controlar el Big Data, utilizan una combinación de estrategias de implementación, configuraciones de hardware y paquetes de software.

Intercalar y centralizar Big Data

Procesar y organizar Big Data no es esa tarea fácil y directa que parece ser.

En lugar de trabajar con conjuntos de datos uniformes que se interpretan fácilmente y se ingresan en hojas de cálculo o gráficos, Big Data extrae información de un sinnúmero de fuentes.

Lo que complica aún más las cosas es el hecho de que muchas de estas fuentes, utilizan diferentes métodos de recopilación de datos incluidos varios sensores, informes automáticos, análisis de tendencias históricas y mucho más.

Con una gran variedad de información transmitida desde tantas fuentes distintas, los analistas de Big Data tienen su trabajo recortado para ellos.

En algunos casos, múltiples fuentes producirán información conflictiva o contradictoria. Reconocer datos duplicados o incorrectos al comienzo del proceso es fundamental, para mantener la calidad e integridad de los datos durante toda la operación.

Aquí es donde un buen ojo humano y una atención astuta al detalle son útiles.

Elegir la arquitectura correcta

Al igual que toda la información digital, los conjuntos de datos más grandes de hoy son manejables a través de muchas arquitecturas de archivos diferentes.

Es probable que su computadora personal use Sistema de Archivos de Nueva Tecnología (NTFS por sus siglas en inglés), pero algunos sistemas, particularmente máquinas antiguas, utilizan alguna variación de la arquitectura "Tabla de Asignación de Archivos (FAT por sus siglas en inglés).

Sin embargo, estos modernos marcos de trabajo no proporcionan suficiente potencia de cómputo, para los grandes conjuntos de datos que se ven en el IoT y otras aplicaciones similares. En cambio, los profesionales recurren a plataformas como Xively, ThingSpeak, Plotly, Carriots, Exosite, AMEE, Axeda y Connecterra para usar almacenamiento en la nube, procesamiento y administración de grandes volúmenes de datos.

Las empresas que mantienen sus propios servidores y hardware conectados a IoT, también tienen opciones. Algunos de los sistemas operativos más populares incluyen:

• Google Brillo. Centrado en el desarrollo de aplicaciones de Android y sistemas integrados basados en Android, Brillo es una excelente alternativa a cualquiera de los otros productos en el mercado hoy en día.
  
• RIOT OS. Muy popular debido a su diseño de código abierto, RIOT OS es un sistema de uso gratuito que admite varios dispositivos integrados, sensores y PC.
  
• Windows 10 para IoT. El producto de Microsoft tiene un poco de prisa porque se apresuró al mercado para competir con varias marcas existentes. Pero a diferencia de la mayoría de sus competidores, Windows 10 para IoT viene con la reputación, facilidad de uso y soporte técnico integral que ya es familiar para la mayoría de los usuarios principales.

Aunque Apple no tiene una plataforma o sistema operativo específico orientado a IoT disponible para el consumo público, su HomeKit proporciona acceso rudimentario y es probable que sea un elemento clave para un futuro sistema del popular desarrollador.

Con la capacidad de capturar y procesar datos en tiempo real, generar modelos de datos intuitivos y automatizar las tareas de toma de decisiones, estas arquitecturas de archivos de próxima generación y sistemas operativos, representan un cambio monumental en la forma en que los profesionales se acercan al campo de la administración de datos.

Experimentando el cambio y adaptándose

El campo de la administración de datos se encuentra actualmente en medio de un crecimiento y desarrollo explosivos. No es algo que sucederá dentro de una semana o un mes y ya está en marcha.

A medida que los expertos en TI y los profesionales de negocios continúen reuniéndose por el análisis de Big Data e IoT, veremos aún más innovaciones que incluyen nuevas arquitecturas y sistemas operativos, para satisfacer las necesidades tanto de los consumidores como de las grandes empresas.

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