A Internet das Coisas continua sendo um setor tecnológico em constante expansão, com as expectativas de crescimento e financiamento de empresas como Gartner e Business Insider sendo regularmente atendidas ou superadas nos últimos 3 anos ou mais.

Assim como outras revoluções tecnológicas que antecederam a IoT, o rápido crescimento e a grande expectativa em torno de uma nova tecnologia são seguidos por diversos desafios, e com IoT não é diferente. Nesta análise de caso sobre desenvolvimento de aplicações IoT , exploraremos alguns dos desafios que tiram o sono de engenheiros IoT , cientistas de dados e empresas (OEMs) enquanto se dedicam ao desenvolvimento de produtos e à digitalização do trabalho e dos serviços.

Pressão sobre os tomadores de decisão IoT

Um número significativo de empresas acredita que as soluções IoT terão um alto impacto em seus negócios a longo prazo. Assim, ter as pessoas certas disponíveis para tomar decisões baseadas em dados está se tornando fundamental. E, dada a expertise necessária para configurar, gerenciar e extrair valor de grandes quantidades de dados coletados em campo, é preciso contar com cientistas de dados ou engenheiros treinados que possam ser responsáveis ​​pelos processos críticos de tomada de decisão IoT , planejamento, execução e alcance das metas estabelecidas ou provas de conceito (PoCs).

Quais são, então, os maiores desafios que atrasam ou impedem cientistas de dados, engenheiros e empresas de adotar e/ou desenvolver aplicações IoT ?

1. Análise preditiva

Graças à IoTdas Coisas), a análise preditiva tornou-se uma capacidade de valor agregado para as empresas. A combinação da Internet Industrial das Coisas com a análise preditiva pode ser revolucionária na forma como entendemos a otimização de processos atualmente. Também pode trazer avanços significativos em eficiência e redução de custos.

No entanto, para alcançar esse objetivo, é necessário compreender plenamente como funciona a análise preditiva e como aplicá-la na situação específica. Portanto, um planejamento cuidadoso é imprescindível, exigindo um objetivo claro seguido de pesquisa e planejamento minuciosos. Isso pode se tornar um desafio devido à falta de especialistas capazes de aproveitar ao máximo a análise preditiva, visto que o hardware necessário precisa ser implantado ou configurado para registrar dados ao longo do tempo. Em seguida, o software apropriado de Machine Learning e Inteligência Artificial deve ser aplicado para treinar o sistema a reconhecer ocorrências e, assim, modelar a probabilidade de falha, extraindo valor dos dados brutos coletados.

2. Má qualidade dos dados

A preparação precisa dos dados é fundamental para a obtenção de dados eficientes e de alta qualidade. No entanto, quando os cientistas de dados começam a analisar as informações, geralmente se deparam com uma grande quantidade de dados desorganizados, erros de sensores ou leituras incorretas, independentemente do tamanho ou tipo da empresa.

A aplicação de ferramentas de integração de dados é crucial na gestão de dados. Essas ferramentas ajudam a automatizar a entrada de informações e a evitar erros que podem surgir na entrada manual, como erros de ortografia ou digitação. Por esse motivo, plataformas IoT Ubidots , fornecem componentes tecnológicos essenciais para que engenheiros e cientistas de dados não precisem reinventar a roda quando se trata de coleta e gestão de dados de sensores. Utilizando integrações testadas em produção e um IoT os usuários podem enviar dados facilmente para a plataforma, onde serão organizados em tempo real e receberão análises conforme necessário.

É crucial comunicar às partes interessadas a importância de uma preparação adequada. Todo o processo de preparação pode consumir muito tempo e esforço dos engenheiros e cientistas de dados.

3. Segurança

Parece que o rápido crescimento da IoT não vai desacelerar nos próximos anos, o que significa que as opções de segurança podem acabar ficando para trás. Assim, a implementação de soluções IoT nos negócios é ao mesmo tempo empolgante e um tanto perigosa, dada a presença constante de ataques de hackers ou sequestros de sistemas de hardware ou software.

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

No entanto, medidas 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 no seu roteador, para que todos os dispositivos conectados a ele fiquem protegidos por uma camada adicional de segurança além da criptografia básica.

4. O escopo dos dados é muito grande

Existe um desafio paradoxal: o Big Data pode ser grande demais para ser analisado e até prejudicial para a obtenção dos objetivos definidos. Por quê? Em análise preditiva, é fundamental entender quais informações são relevantes para o objetivo e quais não são. Com excesso de informações, cientistas e engenheiros de dados podem se ver presos ou afogados em um mar de dados. A combinação de campos com alta variabilidade e a incapacidade de generalizar bem pode impedir o desenvolvimento de modelos preditivos de alta qualidade. Isso pode levar a consequências ainda piores, como a interpretação errônea dos dados e a tomada de decisões baseadas em interpretações falsas, 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 proprietário? Como eles acessarão os dados? Essas questões são uma verdadeira dor de cabeça para os especialistas responsáveis ​​pelo desenvolvimento. A frequência do compartilhamento de dados precisa ser rigorosamente controlada, pois a natureza dos dados varia, criando o desafio constante da segurança no gerenciamento de usuários.

6. Lacuna de competências IoT

da TEKsystems revelou que 45% das empresas têm dificuldade em encontrar IoT e segurança. A Immarsat entrevistou 500 profissionais de TI de alto nível de grandes empresas e descobriu que 46% dos entrevistados não tinham experiência em análise e ciência de dados. Essa lacuna de conhecimento edge barreiras para empresas que desejam incorporar a IoT e a IA em seus processos de tomada de decisão.

Conclusão

Como a IoT ainda está em um estágio inicial de desenvolvimento e adoção, levará algum tempo para encontrar uma maneira de superar os desafios IoT que tiram o sono de engenheiros e cientistas de dados. Mas, com a ajuda de plataformas de desenvolvimento de aplicativos IoT , a habilitação e a digitalização IoT podem se tornar um pouco menos assustadoras para engenheiros, cientistas de dados e empresas que buscam desenvolver e adotar soluções IoT .