Internet de las cosas: 3 precauciones y 3 aplicaciones

En este año se producirá definitivamente la confluencia de la analítica avanzada con el internet de las cosas. Es una evolución lógica, sobre todo si se tiene en cuenta que el modelo de negocio detrás de la mayoría de iniciativas de internet de las cosas se basa en la recopilación de datos y la obtención de una visión práctica de los mismos a través de las herramientas analíticas adecuadas.

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La diferencia es que, cuando se experimenta la capacidad de exponer datos detallados y completos, el análisis gana en precisión y transparencia. Esta intersección multiplica el valor de analytics y mejora la toma de acción. Es una optimización global que se traduce en un mejor servicio al cliente, en unos procesos más efectivos y en el ahorro de costes.

Llegados a este punto, hay que ser cuidadosos con tres aspectos determinantes para explotar el potencial del internet de las cosas:

• Integración de datos: la agregación e integración de los datos recogidos fluye de una manera que aumenta su idoneidad de cara al análisis. Quedan atrás las dificultades de los usuarios a la hora de enfrentarse a un análisis donde el principal problema eran las fuentes de datos diversas, que comprometían la viabilidad de su análisis.
• Almacenamiento de datos: la cuestión clave a abordar en el contexto del internet de las cosas es cómo almacenar los datos que proporciona, que pueden aumentar dramáticamente en volumen en comparación con, por ejemplo, las lecturas de datos transaccionales.
• Presentación de datos: informes, visualizaciones o dashboards son esenciales para la interacción con los datos procedentes del internet de las cosas.

Por supuesto, el apoyo experto es esencial en cualquier estrategia de análisis, especialmente si se trata de analítica social media.

Internet de las cosas en la práctica

Las aplicaciones del internet de las cosas permiten a los negocios experimentar el control sobre sus productos y servicios de una forma totalmente novedosa. Ejemplos de ello son:

1. Mejorar el mantenimiento de los productos: gracias a la predicción y el análisis de características como vibración, velocidad y otras métricas operacionales que pueden complementarse con datos coyunturales (por ejemplo, temperatura ambiente, humedad, ausencias de los empleados, retirada de productos) para hacer el análisis más preciso. Optimizando este área se logran importantes ahorros en costes, ya que el mantenimiento es una actividad de trabajo intensivo.

2. Optimizar los productos y servicio: la evaluación de la calidad y el comportamiento del producto conectado que permite el internet de las cosas hace posible identificar áreas de mejora basadas en la evaluación analítica. Mejorar el mantenimiento y aplicar modificaciones son algunos de los usos que apuntan a una mejora continua en el negocio.

3. Personalizar ofertas en función del uso: rastrear el consumo que hacen los clientes el producto o servicio (por ejemplo, en los sectores de automoción o energías) permite segmentarlos y lanzar ofertas personalizadas que se adapten mejor a sus hábitos y costumbres, proporcionándoles una experiencia mucho más satisfactoria.

Internet de las cosas es la guinda del pastel de la analítica. Ambas opciones permiten un mismo objetivo, que es el de adaptar el negocio a un modelo impulsado por la demanda, mucho más flexible, adaptable, dinámico y eminentemente proactivo. Una forma de trabajar que se basa, no sólo en la visión sobre lo que los clientes opinan, sino en la visibilidad sobre su forma de interactuar con los productos y servicios y los modos en que éstos responden y evolucionan.

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