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Olvídese de Big Data – Small Data está impulsando a Internet de las Cosas (IoT)

Por Mike Kavis – Forbes  25/2/2015

Cuando la gente habla de la Internet de las Cosas (IoT) tiende a pensar en las tecnologías de Big Data (datos grandes) como Hadoop, donde se almacenan y analizan conjuntos de datos de tamaño petabyte tanto para patrones conocidos y desconocidos. Lo que muchas personas no se dan cuenta es que muchos casos de uso de la IoT sólo requieren pequeños conjuntos de datos. Qué son los datos pequeños (small data), te preguntarás? Small Data es un conjunto de datos que contiene atributos muy específicos. Se utiliza para determinar los estados y las condiciones actuales o puede ser generado mediante el análisis de grandes conjuntos de datos . Cuando hablamos de dispositivos inteligentes instalándose en los generadores eólicos,  en las válvulas y tuberías, o unidos a los drones, estamos hablando de la captura de pequeños conjuntos de datos. Small Data nos dice acerca de la ubicación, temperatura, humedad, presión, vibración, o incluso si un paquete se ha abierto o no. Los sensores nos dan pequeños conjuntos de datos en tiempo real que asimilamos en conjuntos de datos grandes que proporcionan una visión histórica.

¿Por qué es importante Small Data? Estos datos pueden desencadenar eventos en base a lo que está sucediendo ahora. Los eventos se pueden combinar con la información del comportamiento o tendencia derivada de algoritmos de aprendizaje automático dirigidos contra los conjuntos de datos de grandes datos. He aquí algunos ejemplos:

Ejemplos de Small y Big Data

Un Generador Eólico tiene una variedad de sensores montados sobre el mismo para determinar la dirección del viento, velocidad, temperatura, vibración, y otros atributos relevantes. Las palas de la turbina se pueden programar para ajustarse automáticamente a las condiciones del viento en base a la información proporcionada al instante mediante small data. Estos conjuntos de datos pequeños también son introducidos en un gran lago de datos donde los algoritmos de aprendizaje automático comienzan a entender los patrones. Estos patrones pueden revelar el rendimiento de ciertos mecanismos basados ​​en su registro de mantenimiento histórico, como la forma de viento y las condiciones climáticas , su efecto en el desgaste y el daño en diversos componentes, y la esperanza de vida de una parte en particular.

Otro ejemplo es el uso de etiquetas inteligentes en frascos de medicamentos.Small data puede ser utilizado para determinar donde se encuentra el medicamento, su vida útil restante, si el sello de la botella se ha roto, y las condiciones de temperatura actuales, en un esfuerzo para evitar su deterioro.Big Data puedrá usarse para ver esta información en el tiempo, y analizar de raíz la causa de por qué los medicamentos están expirando o se estropean.¿Se debe a una determinada empresa de transporte o de un determinado minorista? ¿Hay patrones recurrentes que pueden apuntar a problemas en la cadena de suministro que pueden ayudar a determinar cómo minimizar estos eventos?

TxSmall

A pesar de lo que algunos puedan pensar, Big Data no es un requisito para todos los casos de uso de la IoT. En muchos casos, el conocimiento de la situación actual de un puñado de atributos es todo lo que se requiere para desencadenar un evento deseado. ¿Son los niveles de azúcar en la sangre del paciente demasiados altos? ¿Están los contenedores en el camión refrigerados a la temperatura óptima? ¿El suelo tiene la mezcla correcta de nutrientes? Hay una fuga en la válvula?

Mediante la optimización de los procesos de negocio, las empresas pueden ahorrar millones de dólares a través del análisis de los relativamente pequeños conjuntos de datos. Small Data sabe lo que un objeto rastreado está haciendo. Si usted quiere entender por qué el objeto está haciendo eso, entonces Big Data es lo que busca. Así, la próxima vez que alguien le diga se esta embarcando en una iniciativa IoT, no asuma que ellos también se están embarcando en un proyecto de Big Data.