Comprender los desafíos de Big Data Analytics en la tecnología de IoT

Comprender los desafíos de Big Data Analytics en la tecnología de IoT

Comprender los desafíos de Big Data Analytics en la tecnología de IoT

Tecnología

Los CIO explican que, si bien el big data viene con su propio conjunto de problemas, la implementación efectiva ayuda en el análisis de activos, dispositivos conectados y en la toma de mejores decisiones.



Los líderes empresariales señalan que un entorno próspero de Internet de las cosas necesita una estandarización que incluya adaptabilidad, efectividad de operaciones globales, confiabilidad e interoperabilidad. El rápido desarrollo de IoT acelera el crecimiento de los datos.



El lanzamiento de big data por IoT ayudó a trascender los límites de las funciones de procesamiento de datos existentes de IoT. Los CIO experimentados recomiendan la adopción de análisis de datos para soluciones sólidas. Dicen que el éxito de IoT se basa en la influyente asociación de análisis de big data.



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La relación entre IoT y Big Data



Los líderes reconocen que IoT y big data son dos conceptos diferentes que dependen el uno del otro, lo que garantiza el éxito final. Esta interdependencia existe porque ambas tecnologías tienen la conversión de datos en medidas procesables como su objetivo final.



Esta asociación se observa mejor en empresas que aprovechan los datos recopilados para tomar decisiones ad-hoc y pronosticar futuras necesidades de mantenimiento. Las organizaciones también almacenan los datos recopilados para obtener una mejor visión del rendimiento durante un período prolongado.



Los CIO dicen que la combinación de datos de IoT en tiempo real y análisis de Big Data a largo plazo ayuda a reducir el gasto adicional



Esto también ayuda a mejorar el uso efectivo y la eficiencia, y asegura operaciones continuas con los recursos disponibles.



Desafíos de IoT y Big Data



Gestión y almacenamiento de datos



Los líderes empresariales dicen que lo principal asociado con las dos tecnologías es que los datos producidos a partir de dispositivos conectados han seguido aumentando a un ritmo elevado. Sin embargo, la mayoría de los sistemas de big data tienen una capacidad de almacenamiento limitada, lo que se convierte en un gran desafío, por lo que es fundamental desarrollar mecanismos o marcos que sean capaces de recopilar, guardar y manejar datos.



Visualización de datos 



Los líderes señalan que la visualización de datos obtenida de los dispositivos conectados es difícil de entregar de inmediato. Esto se debe a que los datos se obtienen como datos heterogéneos o datos semiestructurados o estructurados o no estructurados de diferentes formatos.



Como resultado, las empresas tienen que pulir los datos para mejorar la visualización y el análisis a fin de garantizar una toma de decisiones correcta en tiempo real al mismo tiempo que se mejora la eficiencia de la industria.



Seguridad del dispositivo



Los CIO dicen que los mayores problemas que enfrenta la analítica son los constantes incidentes de brecha en los dispositivos, ya que la tecnología de big data o la solución de big data son propensas a ataques de seguridad. Además, el procesamiento de datos también se enfrenta a obstáculos derivados de la brevedad de las redes, la computación y el almacenamiento a nivel de dispositivo de IoT .



Diferentes herramientas de big data sirven datos valiosos en tiempo real a dispositivos que están conectados a nivel global. Las aplicaciones de Iot y los macrodatos ayudan al análisis de datos de manera eficiente y precisa a través de mecanismos y técnicas relevantes. Según el tipo de datos recopilados de fuentes heterogéneas, las medidas de análisis de datos variarán.



La continua necesidad de poder 



Los líderes empresariales dicen que los dispositivos de IoT necesitan una fuente de alimentación ininterrumpida para el funcionamiento estable y continuo de las operaciones de IoT. Los dispositivos conectados necesitan mecanismos ligeros, ya que carecen de capacidad de procesamiento, energía y memoria.

Hugo SanchezComprender los desafíos de Big Data Analytics en la tecnología de IoT
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