El término "Analytics of Things" se refiere al proceso de recogida y análisis de datos de dispositivos y otros objetos físicos. Estos datos pueden utilizarse para aprender sobre el comportamiento de estos objetos y para hacer predicciones sobre el comportamiento futuro.
¿Qué significa la analítica de datos?
En el sentido más general, la analítica de datos es el proceso de inspección, limpieza, transformación y modelización de los datos con el objetivo de descubrir información útil, fundamentar las conclusiones y apoyar la toma de decisiones. La analítica de datos es un campo relativamente nuevo que ha surgido a medida que los conjuntos de datos se han vuelto demasiado grandes y complejos para ser analizados con los métodos tradicionales.
Existen cuatro tipos principales de análisis de datos:
Análisis descriptivo: Describe conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias.
Análisis de diagnóstico: Investiga las causas de eventos pasados para identificar las causas raíz.
Análisis predictivo: Utiliza modelos estadísticos para predecir eventos futuros.
Análisis prescriptivo: Recomienda acciones para optimizar los resultados futuros.
¿Qué es el Internet de las cosas?
El Internet de las Cosas, a menudo abreviado como IoT, es un sistema de dispositivos y sensores interconectados que son capaces de recoger y compartir datos. Los datos recogidos por estos dispositivos y sensores pueden utilizarse para supervisar y automatizar diversas tareas y procesos.
Algunos ejemplos comunes de dispositivos IoT incluyen:
1. Termostatos inteligentes: Estos dispositivos pueden ajustar automáticamente la temperatura en función de los datos recogidos por los sensores.
2. Luces inteligentes: Estos dispositivos pueden encenderse o apagarse automáticamente en función de los datos recogidos de los sensores.
3. Sistemas de seguridad inteligentes: Estos sistemas pueden utilizar los datos recogidos de los sensores para vigilar las intrusiones y alertar automáticamente a las autoridades.
4. Sistemas de riego inteligentes: Estos sistemas pueden utilizar los datos recogidos de los sensores para optimizar el riego de los cultivos.
5. Sistemas de transporte inteligentes: Estos sistemas pueden utilizar los datos recogidos por los sensores para optimizar el flujo de tráfico y reducir la congestión.
¿Es IoT lo mismo que M2M?
IoT significa "Internet de las cosas" y M2M significa "Machine to Machine". Ambos términos se refieren a la conexión de dispositivos y máquinas a Internet, pero hay una diferencia clave entre ambos.
Los dispositivos IoT se conectan a Internet para recoger datos y enviarlos a una ubicación central para su análisis. Los dispositivos M2M se conectan a Internet para comunicarse entre sí e intercambiar datos.
Los dispositivos IoT suelen ser pasivos, es decir, sólo recogen datos y no realizan ninguna acción basada en ellos. Los dispositivos M2M suelen ser activos, lo que significa que pueden actuar en función de los datos que recogen.
Los dispositivos IoT suelen ser dispositivos de consumo, como los termostatos inteligentes y los rastreadores de fitness. Los dispositivos M2M suelen ser dispositivos industriales, como los robots de las fábricas y los camiones.
¿Es IoT lo mismo que big data? No, IoT no es lo mismo que big data. IoT se refiere a la red de objetos físicos que están conectados a Internet y pueden recoger, intercambiar y/o actuar sobre los datos. Big data, en cambio, es un término utilizado para describir el gran volumen de datos que generan estos dispositivos conectados. Aunque IoT y big data se utilizan a menudo juntos, no son conceptos intercambiables.
¿Qué significa la analítica de datos?
La analítica de datos es el proceso de inspeccionar y limpiar los datos, transformarlos y modelarlos con el objetivo de encontrar información útil y sugerir conclusiones para apoyar la toma de decisiones. La analítica de datos es un proceso que utiliza los datos para impulsar las decisiones empresariales. El objetivo de la analítica de datos es mejorar el rendimiento del negocio tomando mejores decisiones, mejorando la eficiencia operativa y aumentando la satisfacción del cliente.