Considere um mundo com mais de 26,6 bilhões de dispositivos interconectados, cada um produzindo, compartilhando e processando dados que quantificam mais de 2,5 quintilhões de bytes todos os dias. Isso reflete o nosso mundo e, no ano seguinte, esses números deverão aumentar ainda mais. Essa é uma boa notícia para as organizações que possuem equipes maduras de análise capazes de explorar os benefícios latentes da IoT. No entanto, não é tão simples para outras empresas com equipes de análise menos experientes e / ou infraestrutura herdada.

Em meio a todo o hype e aumento exponencial nos volumes de dados associados à IoT, fica fácil perder um pouco de objetividade. E, como consequência, a IoT mostra sua face como uma solução complexa para o problema rudimentar de derivar valor dos dados.

No entanto, o Analytics não era para ser excessivamente complexo. Embora os insights da IoT possam ser transformadores, a ponto de estados como Houston e Nova York usá-los para promover a conservação de energia, também pode ser um meio de promover objetivos organizacionais menos glamourosos, mas igualmente críticos, como rastreamento de ativos para manter os níveis de estoque ou detecção de roubo. Para fazer isso, as organizações devem, no entanto, romper com a norma e se comprometer com os fundamentos - dar mais pequenos passos e menos avanços.

Otimizando a Arquitetura do Banco de Dados

A IoT prospera com volumes prodigiosos de dados. Qualquer organização que pretenda desbloquear seu potencial deve primeiro escalar seu armazenamento e atualizar sua tecnologia RDBMS para uma que possa suportar dados de magnitude considerável. Nesse contexto, um processo tradicional de gerenciamento de banco de dados, embora relevante, não é mais suficiente para manipular operações de streaming para coletar e armazenar conjuntos de dados semiestruturados em escala de petabytes.

E, lenta e seguramente, a ecosfera do Analytics está migrando para a tecnologia MPP ou para os data warehouses elásticos na nuvem, mais adequados para lidar com os desafios de volume, variedade e velocidade de trabalhar com dados da IoT. Além de ser mais barata e fácil de configurar, operar e manter, a tecnologia MPP também possui a capacidade inata de suportar a Lambda Architecture, a melhor prática predominante para a ingestão de stream. Não é de admirar por que empresas como a Snowflake (uma tecnologia de data warehouse como serviço em MPP) experimentam um tremendo crescimento, com mais de 200% em clientes. Com o aumento estratosférico nos volumes de dados projetados para 2020, as organizações precisam modernizar sua infraestrutura existente para obter um pedaço do bolo de Analytics com IoT.

Analisando Segmentos Distintos do Círculo de Analytics com a IoT

Por si só, a IoT carece da capacidade transformacional de prosperar nos objetivos organizacionais. Para ser eficaz, ela deve ser combinada com outras competências essenciais de análise, como IA / Machine Learning e tecnologias de streaming. A boa notícia é que toda a arquitetura de Analytics existe como uma pilha modular que permite a agregação gradual de seus fragmentos distintos. Por exemplo, a Data Meaning tem uma oferta em que os pipelines de dados de IoT em tempo real podem ser conectados aos seus ambientes de nuvem da AWS ou do Azure para permitir uma integração perfeita na sua pilha de Analytics.

Com todas as fases bem-sucedidas da implementação, as organizações podem esperar obter valor suficiente para contabilizar seus investimentos, além de confiança suficiente dos parceiros de negócios para garantir financiamento para fragmentos adicionais de Analytics. Em outras palavras, a abordagem do Big Bang para desenvolver competências e infra-estrutura internas está concluída e a abordagem em fases está em andamento. Portanto, enquanto todo o conceito de análise de dados da IoT pode parecer tumultuado quando visto de uma perspectiva empírica, quando dividido em fragmentos, torna-se atingível. À medida que sua organização avança no ano, essa é a abordagem que você deve considerar.

Clique aqui para ver nossas histórias de dados! Depois, envie-nos uma mensagem hoje para explorar como é uma abordagem em fases para desenvolver suas competências e tecnologias de Analytics com IoT!