"Negar un hecho es lo más fácil del mundo. Mucha gente lo hace, pero el hecho sigue siendo un hecho". Isaac Asimov
En lo que respecta al entorno de la analítica digital, entre España y Estados Unidos no existe tanta diferencia como en principio parece. Pero cuando hablamos de Internet of Things Analytics (IoT Analytics), este paradigma cambia.
Y es que el análisis de los datos que proviene de sensores, dispositivos y otros equipos de almacenamiento y transmisión de información, se están convirtiendo en el Goliat de empresas tanto españolas como americanas que intentan, con mayor o menor éxito, beneficiarse de ello. Aunque es cierto que la variedad de datos que ofrecen estos dispositivos es menor, la cantidad de Terabytes con la que se puede trabajar es muy aprovechable. Pero para poder sacar el máximo beneficio a esta información, es importante contar con una buena infraestructura en IoT Analytics que ayude a agrupar qué datos son los verdaderamente útiles relacionado con el negocio.
Un ejemplo de cómo hacer un buen uso de IoT Analytics lo encontramos en Tesla. La multinacional americana de coches autónomos realiza un tratamiento de datos completo. Es decir, integran todos los datos que reciben de diferentes fuentes como sensores, datos de los coches autónomos, Smart Cities, etc.; y lo suman a una red de datos con la que son capaces de tomar decisiones de negocio mucho más precisas.
Este tipo de cultura del dato en España aún es difícil de ver, y aquéllas que lo hacen no lo comparten ya que no les interesa publicitarlo. Por suerte, se conocen algunos ejemplos de aplicaciones de IoT Analytics en algunos sectores como en gestión de residuos o el vinícola.
En estos casos, el uso que se está dando del IoT está directamente relacionado con su core business. Pero, ¿qué pasa cuando lo que se necesita medir no corresponde con el objetivo de negocio principal? En estos casos, también puede ser de gran ayuda.
Pongamos como ejemplo una empresa del sector retail cualquiera. Conocer cómo es el comportamiento de los usuarios en tiendas físicas o saber qué local es el más óptimo para alquilar dependiendo de la afluencia de personas que pasan por delante, son el tipo de datos ofrecidos por dispositivos IoT que, agregados a los obtenidos por otros canales, hacen que la foto del cliente sea mucho más nítida. De esta manera, se puede conseguir una estrategia de customer experience más personalizada y, en definitiva, un impacto con el usuario mayor.
Este es el tipo de integración de datos que ofrece IoT Analytics, es decir, una verdadera transformación digital.
Estas empresas también tienen que hacer frente a otro tipo de variables con las que por su modelo de negocio aún están sin explotar, pero que necesitan poner el foco para aprovechar todo lo que los datos ofrecen:
- Saber que todos los datos bien estructurados pueden ayudar al negocio.
- La analítica las alertas. Al igual que en el online, también se puede aplicar modelos predictivos para anticiparse a posibles problemas que puedan surgir. Es decir, hacer un uso de un Data Science de IoT.
Ante estas dos situaciones, son los analistas digitales los que tienen la oportunidad de demostrar todo su potencial y ayudar a estas empresas a seguir creciendo favoreciéndose de su expertise.
La inversión en infraestructura no lo es todo
Si una empresa quiere beneficiarse de todo el universo IoT Analytics, se puede encontrar con una traba ya conocida por las empresas: los costes. Y es que a día de hoy toda esta maquinaria exige un elevado volumen de inversión, sobre todo en lo que a redes, desarrollo y hardware se refiere. Pero gracias a la rápida evolución que se está empezando a vivir, se prevé que en pocos años esto ya no se considerará un problema.
Dejando el problema de los costes aparte, no hay que olvidar la parte del negocio. En El Arte de Medir siempre estamos insistiendo en esto, pero si no se tienen claros cuáles son los verdaderos intereses de negocio, toda esa inversión en infraestructuras de extracción de datos será inútil. Volviendo a Estados Unidos, aun llevando la delantera en IoT Analytics, también hay empresas que desconocen cómo gestionar los datos de manera exitosa. Al indagar en el porqué de este problema, la realidad es que en la fórmula les faltaba un elemento fundamental: herramientas de visualización capaces de mostrar las variables de negocio, o en otras palabras, un dashboard que refleje sus KPI’s.
Si te gustaría conocer más sobre IoT Analytics, a continuación puedes escuchar a Gemma Muñoz y Eduardo Sánchez en formato podcast. Además, también puedes consultar este glosario de términos por si tienes alguna duda.
Glosario
Internet of Things (IoT): También conocido como Internet de las Cosas, es la red de dispositivos físicos que se encuentran interconectados entre sí a través de software, sensores, etc., generando así una gran transitoriedad de datos entre ellos.
IoT Analytics: Es la aplicación de análisis de datos y procesadores para comprender el valor de grandes volúmenes de datos generados por los dispositivos conectado de IoT.
Smart Cities: Todo tipo de desarrollo urbano capaz de responder adecuadamente a necesidades básicas de instituciones, empresas y habitantes, en diferentes aspectos. Uno de los proyectos más conocidos es el de Fukushima, cuando se repartieron aparatos de IoT para medir los niveles de radiación.