A Internet das Coisas continua a ser uma indústria tecnológica em constante expansão, com expectativas de crescimento e financiamento de empresas como Gartner e Business Insider sendo regularmente atendidas ou superadas nos últimos 3 anos ou mais.

E, assim como outras revoluções tecnológicas que virão antes da IoT , o crescimento acelerado e muitas vezes o entusiasmo de uma nova tecnologia são seguidos por várias lutas e IoT não é exceção. Nesta revisão de caso de desenvolvimento de aplicativos IoT , exploraremos alguns desafios que mantêm engenheiros, cientistas de dados e empresas (OEMs) IoT acordados à noite enquanto embarcam no desenvolvimento de produtos e na digitalização de trabalhos e serviços.

Pressão sobre os tomadores de decisão IoT

Um número significativo de empresas acredita que as soluções IoT terão um elevado impacto nos seus negócios a longo prazo. Assim, ter as pessoas certas disponíveis para tomar decisões baseadas em dados está a tornar-se fundamental. E, dada a experiência necessária para configurar, gerenciar e extrair valor de grandes quantidades de dados coletados em campo, é necessária experiência de cientistas de dados ou engenheiros treinados que possam ser responsáveis ​​por processos críticos de tomada de decisões, planos, execução e conquistas IoT as metas estabelecidas ou PoCs.

Então, quais são os maiores desafios que atrasam ou impedem que cientistas de dados, engenheiros e empresas adotem e/ou desenvolvam aplicações IoT ?

1. Análise Preditiva

Graças à IoT , a análise preditiva tornou-se uma capacidade que agrega valor para as empresas. A combinação da Internet das Coisas industrial e da análise preditiva pode ser revolucionária na forma como entendemos a otimização de processos atualmente. Também pode trazer avanços significativos em eficiência e economia de custos.

No entanto, para conseguir isso, é necessário compreender totalmente como funciona a análise preditiva e como aplicá-la na situação exata. Assim, uma preparação cuidadosa é obrigatória; exigindo um objetivo claro seguido de pesquisa e planejamento completos. E isto pode tornar-se um desafio devido à falta de especialistas capazes de tirar o máximo partido da análise preditiva, uma vez que o hardware necessário deve ser implementado ou manipulado para registar dados ao longo do tempo. Em seguida, o software apropriado de Aprendizado de Máquina e IA deve ser aplicado para treinar o sistema para reconhecer a incidência e ser capaz de modelar a probabilidade de falha na obtenção de valor a partir dos dados brutos coletados.

2. Má qualidade de dados

A preparação precisa de dados é a chave para obter dados eficientes e de alta qualidade. No entanto, quando os cientistas de dados começam a analisar as informações, geralmente precisam passar por muitos dados confusos, erros de sensores ou leituras perdidas, independentemente do tamanho ou tipo da empresa.

A aplicação de ferramentas de integração de dados é crucial no gerenciamento de dados. Essas ferramentas ajudam a automatizar a entrada de informações e evitar erros que podem surgir ao inseri-las manualmente. Por exemplo, erros ortográficos ou tipográficos. Por esse motivo, plataformas IoT Ubidots , fornecem componentes tecnológicos de aplicativos essenciais para que engenheiros e cientistas de dados não precisem reinventar a roda quando se trata de coleta e gerenciamento de dados de sensores. Usando integrações testadas em produção e um IoT os usuários podem enviar dados sem esforço para a plataforma, onde podem ser organizados com a realidade do tempo e aplicar análises conforme necessário.

É crucial comunicar às partes interessadas o quão vital é a preparação adequada. Todo o processo de preparação pode exigir muito tempo e esforço dos engenheiros e cientistas de dados.

3. Segurança

Parece que o rápido crescimento da IoT não irá desacelerar nos próximos anos, o que significa que as opções de segurança podem acabar sendo ultrapassadas. Assim, a implementação de soluções IoT nos negócios é ao mesmo tempo excitante e ligeiramente perigosa, com a existência sempre presente de hacking ou sequestro de sistemas de hardware ou software.

A segurança da rede IoT é mais desafiadora do que a segurança da rede tradicional devido à sua gama mais ampla de recursos de dispositivos, protocolos de comunicação e padrões. Portanto, garanti-lo é uma tarefa extremamente difícil.

No entanto, medidas tão simples como usar uma VPN confiável podem ajudar a superar ameaças à segurança. Uma das maneiras mais eficazes de usar uma VPN é instalá-la em seu roteador para que todos os dispositivos conectados a ela sejam protegidos por um nível adicional de segurança além da simples criptografia.

4. O escopo dos dados é muito grande

Existe um desafio paradoxal – os grandes volumes de dados podem ser demasiado grandes para serem analisados ​​e até prejudiciais na prossecução dos objetivos definidos. Por quê? Na análise preditiva é necessário entender quais informações estão relacionadas ao seu objetivo e quais não estão. Com demasiada informação, os cientistas e engenheiros de dados podem acabar presos ou afogados em dados. Uma combinação de campos de alta variância e incapacidade de generalizar bem pode impedi-los de desenvolver modelos preditivos de alta qualidade. Pode levar a consequências ainda piores, por exemplo, à má interpretação dos dados e à tomada de decisões com base em falsas interpretações, anomalias ou erros.

5. Acessibilidade de dados

A integridade dos dados é um desafio para cientistas de dados e engenheiros de aplicativos. Quem tem acesso aos dados? Quem é o dono? Como eles acessarão os dados? Essas questões são uma verdadeira dor de cabeça para os especialistas encarregados do desenvolvimento. A frequência da partilha de dados precisa de ser rigorosamente gerida, uma vez que a natureza dos dados varia, criando o desafio interminável da segurança da gestão dos utilizadores.

6. Lacuna de habilidades IoT

da TEKsystems revelou que 45% das empresas lutam para encontrar IoT e seus profissionais de segurança. A Immarsat entrevistou 500 profissionais seniores de TI de grandes empresas e descobriu que 46% dos entrevistados não tinham experiência em análise e ciência de dados. Esta lacuna de conhecimento cria barreiras para as empresas dispostas a incorporar a IoT e a IA nos seus processos de tomada de decisão.

Conclusão

Como a IoT ainda está num estágio inicial de desenvolvimento e adoção, levará algum tempo para encontrar uma maneira de superar os desafios IoT que mantêm engenheiros e cientistas de dados acordados à noite. Mas, com a ajuda das plataformas de desenvolvimento de aplicações IoT , a ativação e digitalização IoT podem ser um pouco menos assustadoras para os engenheiros, cientistas de dados e empresas que procuram e iniciam o desenvolvimento e a adoção de soluções IoT .