Internet de las cosas

Internet de las cosas (IoT)

El Internet de las Cosas, o IoT se puede definir como la agrupación e interconexión de dispositivos y objetos a través de una red (bien sea privada o Internet, la red de redes), donde todos ellos podrían ser visibles e interaccionar. Respecto al tipo de objetos o dispositivos podrían ser cualquiera, desde sensores y dispositivos mecánicos hasta objetos cotidianos como pueden ser el frigorífico, el calzado o la ropa.

Ya no son personas las que están interactuando a través de una máquina, sino que la máquina es capaz de mandar información continuamente. Cualquier cosa que se pueda imaginar podría ser conectada a internet e interaccionar sin necesidad de la intervención humana, el objetivo por tanto es una interacción de máquina a máquina, o lo que se conoce como una interacción M2M (machine to machine) o dispositivos M2M.

Una de las principales ventajas que genera el Internet de las Cosas es que estas fuentes de información están generando muchísimos datos adicionales que hasta ahora no se conocían y van a permitir a las empresas conocer a sus clientes y ser capaces de montar propuestas de valor a partir de esa información nueva.

Por ejemplo, esta nueva tecnología permitirá que esos dispositivos efectúen directamente pagos. Ya no va a ser necesario que las personas, en sí, deban estar pendientes cuando hay que pagar la compra, por ejemplo, para rellenar la nevera, sino que la propia nevera se conectará directamente a internet, hará la compra y pagará con uno de nuestros medios de pago.

 

Aplicación al sistema financiero

En el campo de la banca y las finanzas, con los dispositivos IoT se podrá detectar el acceso de personas a las oficinas bancarias y cajeros y su movimiento en el interior. la personalización; la detección del cliente permite adaptarse a sus necesidades, evitar esperas y mejorar la calidad del servicio ofrecido.

La IoT permite ofrecer un servicio a la medida del cliente. Por ejemplo, un banco podría asociarse con fabricantes de línea blanca y de electrónica de consumo (smartphones, pantallas, consolas de videojuego,..), de tal manera que lanzarían ofertas de crédito a las personas cuyos dispositivos comienzan a deteriorarse.

En el apartado de la inversión y gestión de carteras, éstas podrían realizarse de una forma más precisa y acertada mediante el uso información del ecosistema del IoT del cliente adaptando las decisiones de inversión y asignación de activos basandose en los comportamientos, preferencias y ubicación de los usuarios.

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Canales sociales y big data

Redes sociales y Big Data


Los llamados conjuntos de Big Data tienden a buscar, descargar, compilar y procesar los datos libres. Es un procedimiento para compilar legalmente información de una pluralidad de fuentes, para entonces examinarla y utilizarla para sus fines.


Como resultado, se crea un perfil de consumidor, que entonces se emplea para, por poner un ejemplo, acrecentar las ventas.


Por tanto, lo más esencial en Big Data, es el tratamiento de la información y la aplicación práctica de los resultados extraídos de ella, y no conformarse solo con la recogida de datos.


Cabe nombrar de nuevo, que los datos compendiados y procesados por los analistas se consiguen de forma legítima. En la mayor parte de los casos, están relacionados con servicios que se están usando.

El Big Data o bien macrodatos son muy usados hoy día para diferentes usos. Las entidades que los usan en sus actividades son, por ejemplo:

Bancos: compendian datos que resultan de los movimientos en las cuentas de los usuarios, por poner un ejemplo, pagos efectuados, su tamaño y género de artículos comprados.


Empresas: lanzan sus aplicaciones que los usuarios descargan en teléfonos inteligentes o bien tabletas. Al instalar el producto en un dispositivo, la mayor parte de las veces das el permiso a fin de que la aplicación acceda a los propios datos.


Dueños de portales web: asimismo pueden recabar dichos datos por medio de los servicios prestados. La mayor parte de las veces, el permiso a tal acción está incluido en las regulaciones.


Una fuente de datos interesante asimismo son las redes sociales. La información que se consigue de estas redes es realmente difícil de examinar, puesto que no poseen valores numéricos que puedan equipararse de manera fácil entre sí.


No obstante, se pueden examinar en concepto de la presencia y el contenido de las publicaciones de los usuarios y su tiempo de contestación a las publicadas por otras personas.


Segregación de datos: métodos y herramientas


La cantidad de datos compendiados es enorme y aumenta con cada nueva acción efectuada por los usuarios. Ciertos de ellos pueden resultar menos valiosos que otros.


Por consiguiente, la próxima etapa del trabajo de los analistas, es segregar apropiadamente la información para poder emplearla en su totalidad.
La manera más eficiente de hacerlo, es escoger las más esenciales y usar herramientas analíticas conocidas y libres.


Puesto que las consultas deben ejecutarse de manera rápida, todos y cada uno de los análisis se efectúan paralelamente. El algoritmo más esencial empleado para este propósito es MapReduce.


El empleo de esta herramienta deja esparcir los conjuntos de datos ingresados entre muchos servidores, los que son organizados y más tarde se eligen los elementos o bien registros apropiados conforme con las reglas de consulta.


El resultado final es sencillamente contar con menos datos, por el hecho de que anteriormente fueron agrupados y sometidos al preciso proceso de reducción. Asimismo hay otras herramientas que los analistas pueden emplear de manera exitosa, conforme sus requerimientos.


La elección del procedimiento más conveniente, va a depender de las preferencias del usuario y de los resultados aguardados.¿Merece la pena utilizar Big Data y en qué momento?


Big Data tiene un enorme potencial para producir comportamientos del consumidor. Basándose en los datos compendiados, se puede crear y delimitar con precisión el perfil de sus necesidades y darles soluciones ideales (desde la perspectiva del vendedor).


Estas actividades en un largo plazo, tienen la ocasión de contribuir al surgimiento de una ventaja a nivel competitivo en el mercado, todo en beneficio de la compañía que ha decidido emplear herramientas de Big Data.