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Analítica en IoT (o La inesperada virtud de la ignorancia)

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No hace mucho tiempo, en el 2014, el ciberespacio sufrió uno de los mayores ataques de spam que se conocía hasta el momento. ¿El principal culpable? No lo sabemos. Lo que sí sabemos es qué medio utilizaron: una nevera.

Sí, una nevera. Ese electrodoméstico que la mayoría de nosotros usamos para lo que es –mantener nuestros alimentos refrigerados–, otros optaron por otra opción tecnológicamente más avanzada, de dudosa utilidad y con conectividad: fue utilizado como servidor para reenviar correo spam a miles de usuarios. Y vosotros pensaréis: “años de evolución, años de investigación, mucho dinero invertido, ¿para esto?”.

Pues sí. Esta tecnología, llamada Internet de las Cosas (conocida por sus siglas en inglés IoT, Internet Of Things), además de exponer nuestra intimidad, también nos aportará infinidad de posibilidades de las que, a día de hoy, no somos conscientes. Y es que, como decía el Doctor Sheldon Cooper en The Big Bang Theory: “¡Todo es mejor con Bluetooth!”.

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Dr. Sheldon Cooper.

Como profesionales del dato, una de las cosas que más nos debería interesar es la analítica en el Internet de las Cosas.

Y es que, como nos indica el subtítulo del artículo, La inesperada virtud de la ignorancia, serán numerosos y muy positivos los beneficios que nos aportará este tipo de analítica sin que ni siquiera el usuario se percate de su existencia. Totalmente transparente, como debería ser todo tipo de analítica, así como en el mundo web.

No hace falta tener mucha imaginación para pensar que, en un futuro cercano, podamos conocer mediante el uso cotidiano que se haga a una cafetera de cápsulas, datos como: qué cápsulas utilizas, con qué frecuencia se consumen, con qué rapidez, etc. De esta manera, se le podrán ofrecer al usuario unas determinadas ofertas u otras. Se trataría de una oferta totalmente personalizada y basada en tus acciones. Totalmente fiable y customizadas para el perfil y los intereses del usuario final.

Pero no sólo eso. Imaginad que una empresa como Volkswagen pueda controlar cual es la tendencia que siguen determinados parámetros: las emisiones contaminantes que expulsa (“lo siento mucho, me he equivocado y no volverá a ocurrir”), qué piezas se rompen con más frecuencia, o, simplemente, si los usuarios utilizan más la llave o el mando para abrir el coche. Todos ellos son datos que pueden aportar un valor añadido a la empresa: el conocimiento del usuario/cliente y, además, un conocimiento más excelso de su propio producto que ayudaría a predecir futuros problemas que pudieran surgir.

Todo esto, y mucho más, es lo que están buscando empresas como Amazon, con su servicio AWS IoT Analytics, el cuál hace uso del servicio formado por AWS IoT Core y el protocolo MQTT para la comunicación entre los servidores y los dispositivos para recolectar y analizar los datos generados de la interacción humana con los dispositivos.

Este servicio, AWS IoT Analytics, consiste en una herramienta capaz de facilitar la ejecución de análisis sofisticados de enormes volúmenes de datos de IoT así como facilitar la toma de decisiones mediante la siguiente estructura:

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  • Recolección: dependiendo del dispositivo, este servicio puede recolectar información de una forma muy variada y, si fuera necesario, con una frecuencia variable. Además, se puede recolectar sólo la información que se desee.
  • Procesamiento: en muchos casos, los datos obtenidos de un dispositivo pueden ser erróneos, tener lagunas, o bien, depender de otros sensores de ese mismo dispositivo. Para ello, se procesan de forma que se depuren y filtren, se transformen o se enriquezcan y se ponen todos en el mismo contexto para su posterior paso: el almacenado. Por ejemplo, se pueden combinar datos meteorológicos e información de mapeo para generar mejor información sobre el entorno del dispositivo.
  • Almacenado: se almacenan los datos en una base de datos para análisis.
  • Análisis: una vez almacenados los datos, se puede acceder a ellos mediante queries SQL ad-hoc o, incluso, hacer uso de una herramienta de aprendizaje automático para hacer predicciones. Por ejemplo, un fabricante de automóviles puede detectar cuáles de sus clientes tienen las pastillas de freno gastadas y avisarlos para que soliciten el mantenimiento de sus vehículos.
  • Visualización: paso final dónde se muestran los datos de una manera friendly para su interpretación por el analista.

En principio, Amazon nos propone un sistema de pago por uso para esta herramienta, es decir, en función del flujo de datos que se recojan de los dispositivos, se pagará más o menos dinero. Sin embargo, si se quisiera probar, se puede optar a una vista previa de prueba para tener una visión más completa de este producto y su potencial.

En el frente, muchas otras empresas se han unido a la lucha por este sector como, por ejemplo, Microsoft, con Azure Stream Analytics, o Intel, con Intel Analytics Toolkit, como opción de bajo coste. Siendo aún una tecnología en pañales, faltan muchas por llegar, además del Juego de Tronos de compras, fusiones y desapariciones que siempre hay. ¡Hagan juego, señores!

Al final, ¡no va a ser tan mala idea tener una nevera con conexión a Internet!

*Fuentes de las imágenes: The Big Bang Theory (CBS), Amazon (AWS IoT Core, AWS IoT Analytics)

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