3.400 millones de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) móvil a nivel mundial. Esa es la cifra con la que se cerrará este 2024, según Juniper Research. Una cifra que, según la misma compañía, llegará a los 6.500 millones en 2028. Unos números que van acompañados lógicamente de un incremento de los datos que generará ese IoT móvil de los 21 petabytes a los 46 petabytes en ese mismo periodo de tiempo.
Un escenario con millones de dispositivos recopilando una plétora de datos cada segundo, donde el reto no sólo radica en gestionar ese volumen de datos sino en ser capaces transformar estos datos en información procesable y extraer valor para el negocio.
Para ello es necesaria la integración de los datos de tecnología operativa (OT) en los procesos de tecnología de la información (IT) lo que representa un cambio fundamental en la forma de operar de cualquier compañía.
Esta convergencia facilita una visión holística de la salud operativa de la organización, permitiendo la toma de decisiones y la planificación estratégica en tiempo real. Es la era de la analítica IoT, una sofisticada intersección del análisis de datos y la vasta red de dispositivos interconectados que permite obtener una visión sin precedentes de la eficiencia operativa, el comportamiento de los clientes y las oportunidades de innovación.
Para analizar las oportunidades y retos de la analítica IoT, Keepler y Silicon España organizaban un encuentro que convocó a Valentina Santiso, Supply Chain Data Scientist de Danone; William Lúligo, IT and Data Manager de Telxius; Rafael C. Socorro, Head of Data & Analytics en Acciona; Iván Iglesias, Senior Data Engineer de SegurCaixa; Víctor Andrés Martín, Data Science and AI Project Leader de Alstom; Carmen Gridilla, Head of Commercial & Strategic Planning de Abbott; Paloma Juncos, Digital Data and Ecomm Performance de Loewe; y Daniel Taboas, Data Innovation Manager en Acciona.
Conducido por Daniel de Blas, responsable de Branded Content de NetMedia, el evento era abierto por Esteban Álvarez, Principal Business Development de Keepler, explicó cómo desde Keepler tratan de ofrecer una solución que permite integrar los datos IoT en la operativa de las compañías para analizarlos y resolver así problemas de negocio.
Pero, cómo explicó Álvarez al abordar un proyecto de este tipo los retos más habituales que encuentran en las compañías son “el gran volumen de datos, escalar las infraestructuras que los soportan, la seguridad de los mismos y obtener información a tiempo real”.
En ese sentido, un reto más que apuntaba Alberto Bautista, Business Development Manager de Keepler es que esa “comunión” entre TI y OT que hace posible la analítica IoT no siempre es sencilla. “Muchas veces falta comunicación entre departamentos, entre IT y OT, entre IT y el resto de la compañía, etc. y todo eso hace muy complicado realmente poder explotar el valor que encierran los datos”, apuntó al tiempo que afirmaba que “las empresas que consiguen dominar sus datos son las que consiguen dominar el mercado y, desgraciadamente, hay algunas que aún no lo ven”.
Algo que comprenden bien en Danone donde Valentina Santiso, Supply Chain Data Scientist de la compañía explicó que su labor es, en cierto modo, “ser una traductora entre IT y negocio”.
Volcados en el valor del dato, añadía Santiso, en Danone cuentan con numerosos proyectos de IoT ya que, por ejemplo, hay sensores en toda la flota de camiones para optimizar las labores de supply chain así como en las propias plantas de producción, con pistolas RFID con las que medir stocks, entre otras acciones. Actualmente, explicó, están abordando un completo proceso de estandarización “ya que cada país por ejemplo carga en el sistema los datos de distinta forma” además de analizando todos esos datos para objetivos de sostenibilidad, “algo crítico para la compañía”.
Esa comunicación era resaltada de nuevo por Esteban Álvarez que comentó cómo, en muchas ocasiones, “negocio, IT y producción no hablan el mismo idioma”.
Y no solo eso sino que como puso también sobre la mesa Axel Blanco, Principal Architect de Keepler, “en el caso por ejemplo de una fábrica, en IoT lo normal es encontrar distintos proveedores de sensores que te van a dar distintos datos que no hablan entre sí. Por eso es necesario contar con una capa común, que permita la gobernanza de esos datos”.
Además de esa comunicación, muchas veces también es complicada la captura y calidad de los datos, como explicaba Rafael Socorro, Head of Data & Analytics en Acciona. Desde su área de negocio dedicada a la construcción, con tuneladoras con sensores que generan una ingente cantidad de datos que hay que monitorizar, Socorro explicó cómo para ellos los principales retos a los que se enfrenta son la captura de los datos, “en entornos de obra algo agrestes”; llevar esa información al edge “para tenerla en tiempo real”, la calidad del dato y la legislación, “distinta según el país en el que estamos haciendo cada proyecto”.
Una ingente cantidad de datos IoT tiene que gestionar también en su día a día Víctor Andrés Martín, Data Science and AI Project Leader de Alstom; con trenes, metros y tranvías sensorizados, en la compañía se enfrentan como principales desafíos a “la captura del dato en zonas a veces rurales, sin conectividad, y a la gran cantidad de datos que limpiar para realmente llegar a aquellos que son útiles y pueden aportar valor”.
Además, compartía Víctor Andrés Martín con el resto de los participantes en el encuentro, están abordando nuevos proyectos como la previsión de la demanda para así adaptar flotas y flujos al volumen de pasajeros o la gestión multimodal de transporte que tienen en el dato IoT la base y donde comienzan a aplicar también la Inteligencia Artificial para, por ejemplo, detectar y predecir anomalías en sus trenes e infraestructuras. “La IA puede ayudarnos mucho pero tenemos que ver cómo se desarrolla y aterriza la regulación en su aplicación; cumplir con ello, sin duda, va a suponer un reto también tecnológico”.
La Inteligencia Artificial también comienza a ser un aliado para Telxius, según señaló William Lúligo, IT and Data Manager de la compañía, proveedor de conectividad especialmente a través de cables submarinos para, entre otras, “poder hacer una previsión del tráfico de nuestros clientes, ser predictivos en el mantenimiento de nuestra infraestructura, ver en qué regiones merece la pena invertir, etc.”.
Una tecnología que, como señaló, debe aplicarse cumpliendo con la legislación pero también aplicando criterios éticos y responsables. “Nosotros tenemos esos criterios ya establecidos y creo que es algo que deberían hacer todas las empresas porque en IA es crítica la regulación pero también la autorregulación”, afirmaba.
La agilidad es otra de las demandas más habituales a la hora de abordar cualquier proyecto tecnológico. Así lo apuntó Iván Iglesias, Senior Data Engineer de SegurCaixa que, además de comentar que han empezado a investigar las oportunidades que les puede ofrecer la IA generativa, reclamaba “trabajar más codo a codo con las distintas áreas de negocio para poder ser más ágiles”.
Para el portavoz de SegurCaixa los datos son críticos y además y por tratarse de una empresa de seguros, “tenemos que asegurar en todo momento que son anónimos”, una dificultad extra que se suma a otros retos como “la necesidad de “vender” estos proyectos que no siempre tienen un ROI económico sino que aportan un valor diferente o que son la puerta de entradas a nuevas vías de negocio”, argumentaba.
Esa privacidad absoluta de los datos con los que trabaja marca también el día a día de Carmen Gridilla, Head of Commercial & Strategic Planning de Abbott que, entre otros proyectos, explicó los dispositivos y aplicaciones que la compañías desarrolla para la monitorización de los niveles de glucosa. “Es un dispositivo médico que genera, gracias a la conectividad IoT, multitud de datos pero que debemos anonimizar”, señalaba Gridilla quien quiso además exponer la importancia de la formación digital y específicamente “la formación en datos”.
“Es importante formar en datos, en su impacto o seguridad pero no solo a los empleados, que también, sino al propio usuario, en nuestro caso a los pacientes para que sepan qué importancia tienen esos datos, qué significan y cómo los estamos tratando”, afirmaba la portavoz de Abbott.
Formar y evangelizar “top down”, añadía Paloma Juncos, Digital Data and Ecomm Performance de Loewe quien explicaba cómo en la compañía en esencial todo lo relativo a la analítica predictiva de datos. “La mayoría de nuestros clientes solo compran una vez, es una compra aspiracional y necesitamos analizar cómo hacer que vuelvan a comprar”.
Para Paloma Juncos son especialmente relevantes la gobernanza del dato así como una cultura del dato que llegue a todos los empleados de la compañía, “que todos entiendan el impacto que tiene ese dato en el negocio”.
La privacidad del dato fue puesta de relieve también por Daniel Taboas, Data Innovation Manager en Acciona que, entre otros proyectos, analiza la información que genera el motosharing de Acciona Movilidad. “Es puro IoT, cada moto genera datos cada segundo, una información muy valiosa si la analizamos y extraemos correctamente el valor que hay detrás de ese dato”.
Y es que en ese análisis, para Taboas, garantizar la privacidad es tan necesario como, en ocasiones, una barrera para el análisis del dato. “Normas como el reglamento GDPR hacen que no puedas acceder a gran cantidad de datos que serían de gran valor para tomar importantes decisiones de negocio; es complicadísimo innovar y cumplir con estas directrices”, exponía.
Un encuentro en el que si algo quedó patente es en cómo el dato se ha convertido en la piedra angular de las organizaciones, vía para mejorar su eficiencia, incrementar su productividad, ofrecer una mejor experiencia a sus usuarios o cliente o, por qué no, abrir nuevas vías de negocio. Posibilidades todas ellas presentes en el Internet de las Cosas que cada día cobra mayor relevancia y que, según IDC, supondrá una inversión superior a los 260.000 millones de dólares en Europa este año, con los sectores de fabricación, servicios públicos y servicios profesionales como protagonistas.
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