A estratégia para a IoT está nas plataformas

Por Fabio Cossini | 26 Janeiro 2017

No meu artigo anterior, “Edge Computing: o poder na ponta da IoT”, descrevi um pouco como os gateways e os próprios dispositivos de Internet das Coisas estão se tornando cada vez mais poderosos no processamento de dados que há não muito tempo eram processados somente nas aplicações na nuvem. Por meio desses dispositivos, regras podem ser analisadas e ações podem ser tomadas diretamente na ponta, com redução de tempo e de custos de transmissão de dados.

No entanto, nem tudo ainda (ainda…) pode ser armazenado ou processado na ponta e aí entram em cena as plataformas de IoT. Muitas empresas de tecnologia ou provedores de serviço oferecem essas plataformas com diferentes capacidades e funcionalidades e se faz necessário entendê-las para que o real valor de recentes tecnologias como Cloud e Big Data, além da própria IoT, traga benefícios às empresas.

Uma plataforma de IoT pode vir na forma de um software a ser instalado no próprio data center de um cliente, mas é mais comum encontrá-la como Software-as-a-Service (SaaS) ou como uma Platform-as-a-Service (PaaS). Explorarei um pouco mais essa última modalidade e tomarei como exemplo a IBM Watson IoT Platform, que usa os serviços do IBM Bluemix, a PaaS da IBM.

O primeiro fundamento de uma plataforma de IoT é a conectividade de mão dupla com os dispositivos, seu gerenciamento e a capacidade de receber dados em grande escala. Para isso, o Bluemix disponibiliza o serviço IoT Platform. O segundo fundamento é o armazenamento, uma vez que a plataforma de IoT já recebeu os dados dos dispositivos. O Bluemix oferece serviços de bancos de dados relacionais, NoSQL e Hadoop, e sua escolha dependerá das necessidades das aplicações. Com os dados armazenados, as plataformas de IoT devem fornecer seu fundamento mais valioso: a análise de dados. Além do data analytics tradicional encontrado nos serviços Business Intelligence, vem sendo somada a computação cognitiva, implementada no Bluemix por meio dos serviços do IBM Watson, como, por exemplo, o processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Não menos importante é o fundamento da segurança, que deve permear desde a conexão entre dispositivos e plataforma até o acesso de usuários e a criptografia de dados.

Dessa forma, entende-se que uma plataforma vai muito além do que um simples aplicativo de IoT. Se uma seguradora, por exemplo, quiser ter uma visão única dos objetos conectados de seus segurados, como automóveis, residências ou seres humanos, é fundamental que esses dados convirjam para uma mesma plataforma. Se eu automatizasse minha residência, gostaria de uma única plataforma para ter uma visão única e possibilitar análises mais valiosas sobre dados de temperatura, eletrodomésticos ou presença humana não conhecida.

É por isso que as plataformas de IoT devem ser o objetivo das empresas para execução de sua estratégia digital. Um lugar único em que elas possam cruzar dados de diferentes fontes para melhor análise e aplicação da computação cognitiva. Caso contrário, continuarão trabalhando de forma monolítica, em silos, repetindo os mesmos erros do passado e deixando de levar vantagem competitiva sobre seus concorrentes. As plataformas de IoT trazem e exigem inovação de quem as usa.

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