Laboratorio de Ideas: Internet of Thing y Big Data se vuelven reales




por ChrisChiappinelli | Digital Transformation | 1 de noviembre de 2017

Como colaboradores cercanos con muchas compañías comerciales, Brian Cross y Kevin Bolger disfrutan de una visión única de las formas en que la tecnología de Internet of Things (IoT) y el big data están creando una ventaja comercial. Después de muchos años de asociarse con empresas en la cúspide del camino de IoT, ambos han aprendido las mejores formas para que las empresas comiencen.

En esta conversación inaugural en la serie Think Tank de WhereNext, Cross, quien dirige el grupo de Servicios Profesionales de Esri, habla con Bolger, un consultor senior de la organización. Los temas incluyen:

  • Áreas donde IoT y Big Data ya están produciendo beneficios comerciales
  • El valor de integrar datos públicos y privados
  • Pasos en el camino hacia el éxito de IoT
  • Los datos de ubicación que las compañías pioneras usan a su favor

Brian Cross: escuchamos muchos rumores sobre Internet of Things o IoT y Big Data. ¿Qué significan para ti?
Kevin Bolger: En la actualidad, muchas personas asocian el Internet of Things con datos en vivo, mientras que asocian Big Data con análisis históricos: el material de fondo. Para mí, estas son dos partes de la misma cosa. Todo se reduce a los datos.

La parte IoT se trata realmente de poder capturar datos con sensores, automóviles, dispositivos móviles y otros activos, incluso personas. Entonces los big data toman eso y lo procesan, ya sea en tiempo real, en lotes o en cualquier otra cosa. La parte importante es la capacidad de obtener valor de estos datos haciendo análisis. Y la ubicación juega una gran parte de eso. Ser capaz de vincular toda esa información a dónde están sucediendo las cosas y cómo están sucediendo las cosas es un gran componente.

IoT y Big Data en acción

Cross: Sé que hay algo de entusiasmo en torno a estos términos. Pero la gente está haciendo grandes avances para resolver problemas reales hoy. ¿Puedes compartir algunos ejemplos de eso?

Bolger: Un productor agrícola multimillonario con el que trabajamos hace un buen uso del Internet of Things. Debido a que sus productos deben pasar de una granja a un lugar minorista en un período de tiempo limitado, la compañía realiza un seguimiento de la información sobre el producto a medida que se traslada del campo a un centro de procesamiento, un centro de distribución y luego a una tienda minorista. La compañía está utilizando esa información para comprender no solo dónde se metió el producto en la cadena de suministro y cuánto tardó en llegar sino analizar, por ejemplo, un lote excepcional de productos. Pueden ver de dónde vino ese lote, incluso de qué parte de un campo proviene. Luego pueden ver cómo trataron ese campo de manera diferente. Por lo tanto, la compañía está haciendo análisis en el back-end para ayudar a mejorar el producto que entregan a sus clientes.

Tendemos a pensar en Internet of Things como una red de sensores, pero también se puede considerar como el código de barras en el paquete que contiene el producto. Eso crea visibilidad no solo de un envío, sino de un SKU individual. Por lo tanto, los datos de IoT pueden dar a una empresa un seguimiento preciso y una comprensión de sus activos. Eso también rinde dividendos cuando se trata de logística inversa. Si es necesario retirar productos específicos, una empresa que conozca los orígenes del producto hasta el nivel de SKU puede realizar retiros más selectivos y evitar el desperdicio.

En la industria automotriz, mucha gente está especulando sobre cuándo todos tendremos autos completamente autónomos. Pero IoT y Big Data juegan un papel muy importante hoy en día, porque los fabricantes de automóviles están recopilando información de los automóviles que manejamos, y la están usando para tomar mejores decisiones sobre cómo diseñar vehículos, cómo usan sus vehículos y nuevos servicios. pueden proporcionar a esos clientes.
 
Análisis en líneas industriales

Cross: No pude evitar notar otro uso de IoT en el sector público recientemente. Obviamente, los huracanes Harvey e Irma fueron devastadores y difíciles de observar. Pero tal vez uno de los aprendizajes fue cómo vimos que las tecnologías subyacentes a estas tendencias juegan un papel significativo en el esfuerzo de respuesta.

Kevin Bolger of Esri Professional Services"A menudo pensamos en la ubicación como el último factor integrador para los datos de IoT."
Kevin Bolger, Esri








Por ejemplo, el National Water Centre había hecho un gran modelo de análisis de datos durante los seis meses previos a la tormenta para medir el flujo de la corriente en toda la red de transmisión continental de EE. UU. Como resultado, por primera vez, pudieron modelar y predecir el flujo a través de todo el ciclo.

Cuando Harvey golpeó, varias organizaciones usaron GIS [tecnología de sistema de información geográfica] para combinar ese modelo macro con datos de IoT en tiempo real de medidores de flujo en Houston y, en tiempo real, hacer un gran cómputo de datos para predecir el impacto de inundación del día siguiente. Con ese análisis, las organizaciones de socorro sabían dónde colocar los refugios y quiénes debían trasladarse antes de que llegaran las inundaciones.

Ese fue un ejemplo, además de lo que usted mencionó en el espacio comercial, de IoT, big data, análisis predictivo y computación a escala que ocurren en tiempo real para resolver problemas reales. Es realmente poderoso pensar en lo que puede suceder hoy.

Bolger: Es un ejemplo importante, y creo que también podemos traerlo nuevamente al sector comercial. Las compañías de seguros, por ejemplo, necesitan comprender cosas muy similares en áreas de desastre. ¿Dónde están ocurriendo los impactos de la tormenta? ¿Dónde ocurren las inundaciones? ¿Dónde tengo pólizas de seguro o empleados, y cuál es mi exposición en estas áreas?

Las compañías de seguros deben asegurarse de llegar a las personas que necesitan más ayuda, tan pronto como sea posible. Entonces estas compañías están tomando y analizando todos estos datos de servicios meteorológicos y aplicaciones de gestión de riesgos. Y también están recolectando información.

Están haciendo eso a través de dispositivos de IoT como teléfonos y tabletas. Un ajustador de seguros que está saliendo para ayudar a alguien también está tomando fotos y recopilando datos sobre el camino, por ejemplo, sobre inundaciones y daños causados ​​por incendios, o las condiciones del camino. Los ajustadores que están armados con esta información y un análisis de las áreas dañadas saben dónde necesitan enfocar su atención. Las compañías de seguros pueden tocar la misma información para calcular su exposición durante y después de un evento.

Público versus privado IoT

Cross: Una cosa que acabas de tocar es importante diseccionar. Hay sensores y dispositivos IoT de dominio público y sensores y métodos IoT que son privados. Las compañías de seguros, por ejemplo, son cada vez más inteligentes acerca de cómo usar sensores de IoT de dominio público que han sido habilitados para su ubicación y están disponibles como servicios web. Durante eventos como Harvey, algunas de esas compañías se conectan a los mismos sensores públicos que FEMA [Agencia Federal para el Manejo de Emergencias] y otras agencias utilizan para hacer sus cálculos comerciales.

Bolger: en el caso de Harvey, las fuentes públicas de IoT fueron los medidores de flujo, las redes de flujo, el modelado alrededor del aumento de flujo, y otros. Las fuentes privadas de IoT incluían las listas de clientes de las compañías de seguros, la información proveniente de las llamadas telefónicas y sus propias evaluaciones, incluso imágenes de sus propios drones.

Eso solo muestra la proliferación de datos de IoT con reconocimiento de ubicación. Ahora tenemos este ecosistema de personas, organizaciones y empresas, tanto privadas como públicas, que están creando y compartiendo información. Las organizaciones están aprovechando eso en múltiples funciones comerciales para proporcionar los servicios adecuados, las decisiones correctas y el valor correcto.

Y hay otra pieza de IoT que no podemos olvidar, y eso son las redes sociales. Actualmente, muchas organizaciones utilizan canales como Twitter y Facebook para mejorar la conciencia situacional.

Cross: Entonces, a pesar de que no es un contenido autorizado como un sensor del gobierno sobre la profundidad del flujo, esa información de crowdsourcing es importante para las empresas.

Bolger: Exactamente. Waze es un gran ejemplo. Estamos usando personas para decirnos qué está sucediendo en las carreteras, como el tráfico, los accidentes o la construcción, y todas estas cosas se comparten.

Cross: Y Waze es un buen ejemplo de colaboración público-privada en datos de IoT. Waze tiene esta gran información de todas las personas que usan la aplicación. Ahora lo están proporcionando como un servicio web basado en la ubicación de las ciudades, a cambio de que las ciudades proporcionen un servicio web sobre cierres de calles planificados. Uno es datos privados de IoT, y uno es público, y hay un dar/recibir que funciona para todos aquí.

Cadena de suministro: más allá de la pista y el rastro

Cross: hablemos de la cadena de suministro por un minuto. ¿Cómo se implementan la IoT, los macrodatos y el análisis predictivo allí?

Bolger: El productor agrícola que mencioné: están agregando datos de IoT para ir más allá de la visibilidad de la cadena de suministro básica. También estamos viendo IoT, big data y análisis predictivos puestos en uso por los fabricantes.

Hay dos lados para eso: el lado proactivo y el lado reactivo. Proactivamente, los fabricantes quieren entender dónde está el riesgo. A medida que construyen sus instalaciones y sus proveedores, quieren utilizar la información que pueden capturar para comprender los riesgos en esa cadena de suministro y construir una red resistente para que puedan minimizar los fallos.

Brian Cross of Esri Professional ServicesTres actores clave guían los esfuerzos de IoT de una empresa: el propietario del negocio, los expertos en TI y las PYMES que saben cómo utilizar la inteligencia de localización y la tecnología GIS. Un patrocinador corporativo sería el cuarto.
Brian Cross, Esri





En el lado reactivo, todo se trata de información: ser capaz de comprender el impacto de los eventos donde están sucediendo, cómo están sucediendo y qué clientes pueden verse afectados.

Si volvemos al ejemplo de los huracanes, las organizaciones que tienen proveedores o negocios deben entender cuál de ellos podría verse afectado. Por ejemplo, es una estadística bastante conocida que cerrar una línea de ensamblaje en una compañía automotriz puede costar más de $ 1 millón por hora en ingresos perdidos. Por lo tanto, quieren saber lo antes posible si hay un problema, de modo que tengan más tiempo para reaccionar y eviten cerrar esa línea.

Cross: Lo que es impresionante es el nivel de detalle que las empresas obtienen a partir de los datos de IoT. Por ejemplo, pueden ver exactamente qué partes no pasarán por la terminal de Houston en las próximas dos semanas. Y una vez que sepan que exactamente 27 sensores de velocidad están en riesgo, podrían contratar a un proveedor local para aumentar la producción.

¿Cuáles son los beneficios comerciales?

Cross: El uso de datos de IoT para evitar un cierre de $1 millón por hora es un cálculo directo del ROI, pero en muchos casos, el cálculo es más oblicuo. ¿Qué tipos de beneficios empresariales obtienen las empresas de IoT y Big Data?

Bolger: La tecnología y las técnicas son todavía relativamente nuevas, pero definitivamente estamos viendo impactos en los negocios. En el caso de la compañía agrícola que discutimos, no solo están colocando mejores productos en las tiendas; también están haciendo que todo el proceso de la cadena de suministro sea más eficiente. Cada caja de productos se escanea en cada parada del viaje de un campo a otro. Eso le permite a la compañía analizar el proceso de distribución y eliminar los bloqueos de ruta. Como el producto es perecedero, el tiempo realmente es dinero. Eso también está agregando a su línea de fondo.

Las empresas de transporte terrestre y logística están utilizando IoT para rastrear paquetes y asegurarse de que las entregas lleguen a tiempo a los clientes. También están usando datos de seguimiento para hacer que sus operaciones sean más eficientes: para ahorrar combustible, reducir el millaje, garantizar que sus conductores no excedan las horas asignadas para el día, y más. Eso ayuda a mejorar el resultado final.

Las empresas minoristas, como otro ejemplo, están analizando los patrones de vida a través de los datos que se recopilan de las aplicaciones a las que las personas optan en sus dispositivos móviles. Los minoristas pueden entender no solo los comportamientos de compra, sino también los patrones de viaje y dónde compran las personas. Ese análisis de ubicación les ayuda a decidir dónde colocar sus tiendas, dónde publicitar y cómo comercializar a los clientes potenciales de manera más efectiva. Eso, a su vez, aumenta el tráfico en la tienda y mejora las ventas.

Los datos basados ​​en IoT permiten todos estos resultados comerciales, y la ubicación es un componente clave que reúne todos los datos.

Cómo empezar

Cross: Una de las preguntas más importantes para alguien que lee esto es: ¿En qué debo pensar si quiero entrar en este mundo de big data, IoT y análisis de ubicación?

Bolger: Creo que el componente clave aquí es identificar y definir un problema comercial real, algo que es importante para que la empresa lo resuelva. Una vez que se define, la empresa puede aprovechar los datos a los que se conecta y aplicar el análisis de la ubicación al desafío. Eso ayuda a proporcionar las respuestas necesarias para tomar decisiones comerciales.

Cross: Tienes toda la razón. Uno de los métodos para lograr este éxito que hemos visto una y otra vez es definir un problema comercial y luego encontrar una ganancia rápida en ese espacio, obteniendo rápidamente un resultado tangible que demuestre que puede hacerlo, tiene un resultado comercial o el resultado de la misión que es crítico, y también permite que el resto de la organización vea que esta es una inversión de tiempo y dinero que vale la pena.

Vemos eso en todos los aspectos de la estrategia de ubicación, pero particularmente en áreas emergentes como IoT y Big Data. Obtenga una victoria rápida que solucione un problema real de inmediato y luego itere desde allí.

Escuche este podcast para obtener más información sobre el papel de IoT en la transformación digital.

Acerca de Chris Chiappinelli
Chris Chiappinelli es el editor de la revista WhereNext. A través de sus escritos, explora el Internet de las cosas, la transformación digital, el análisis de big data y otras tendencias que mantienen a los ejecutivos despiertos por la noche. Más recientemente, Chris administró contenido interno para PTC, un pionero en Internet of Things y un proveedor de tecnología para productos inteligentes, realidad aumentada y otras aplicaciones de vanguardia. Antes de su trabajo en PTC, pasó una década como periodista cubriendo noticias de negocios y tecnología.

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