La puesta en común de datos implica combinar y compartir datos de múltiples fuentes para generar perspectivas más amplias y mejorar la eficiencia de los datos. Reúne conjuntos de datos de diversas entidades e industrias para crear un repositorio de datos completo para el análisis
La agrupación de datos en IoT implica agregar y compartir datos de varios dispositivos IoT para optimizar el uso de los datos, mejorar los conocimientos e impulsar operaciones eficientes. A continuación se explica en detalle cómo funciona la agrupación de datos en IoT, junto con algunos ejemplos prácticos:
Los dispositivos IoT, como los sensores y los dispositivos inteligentes, recopilan datos basados en sus funcionalidades específicas, como la temperatura, la humedad, el movimiento o la ubicación.
Los datos recopilados de múltiples dispositivos IoT se agregan.
A continuación, los datos agregados se centralizan en una única base de datos o plataforma basada en la nube.
Los datos centralizados son accesibles para múltiples dispositivos o aplicaciones IoT dentro del ecosistema IoT.
Los dispositivos o aplicaciones IoT pueden acceder y contribuir a un conjunto de datos común.
Diversas partes interesadas, como fabricantes, proveedores de servicios o investigadores, pueden analizar en colaboración los datos agrupados.
Este análisis conjunto permite obtener información valiosa y una visión completa del ecosistema IoT.
La información obtenida a partir de los datos agrupados impulsa la toma de decisiones basada en datos y las acciones estratégicas para optimizar los despliegues y las operaciones de IoT.
Los dispositivos IoT pueden acceder dinámicamente a los datos del pool compartido en función de sus demandas de datos en tiempo real.
Los dispositivos con mayores necesidades de datos pueden acceder a más datos del pool para garantizar una distribución óptima de los datos.
La agrupación de datos no siempre se aplica en IoT, y existen enfoques alternativos para gestionar los datos en los despliegues de IoT. Algunas de las alternativas a la agrupación de datos en IoT son:
Gestión individual de datos: En algunos casos, los dispositivos y aplicaciones IoT pueden gestionar sus datos individualmente sin necesidad de agruparlos. Cada dispositivo o aplicación gestiona sus propios datos sin compartirlos con otros.
Edge Computing: La computación de borde implica procesar los datos más cerca de la fuente, es decir, en los propios dispositivos de borde o en servidores de borde locales. Este enfoque reduce la necesidad de centralizar los datos y permite un procesamiento más rápido de los datos y la toma de decisiones en tiempo real en el borde.
Federación de datos: La federación de datos permite a diferentes dispositivos o aplicaciones IoT acceder y consultar datos de múltiples fuentes sin agrupar físicamente los datos en un repositorio central. Facilita el intercambio de datos y la colaboración al tiempo que mantiene los datos en ubicaciones separadas.
Replicación de datos: En lugar de agrupar datos, la replicación de datos consiste en duplicar los datos en varias ubicaciones o dispositivos. Esta redundancia garantiza que los datos estén disponibles incluso si algunos dispositivos o ubicaciones experimentan problemas de conectividad.
Segregación de datos: En determinados escenarios de IoT, puede ser beneficioso mantener los datos segregados por motivos normativos, de seguridad o de privacidad. La segregación de datos garantiza que los datos confidenciales estén aislados y que solo accedan a ellos las partes autorizadas.
Virtualización de datos: La virtualización de datos permite a las aplicaciones acceder y consultar datos de diversas fuentes, incluidos los dispositivos IoT, sin mover físicamente o agrupar los datos. Proporciona una visión unificada de los datos sin centralizarlos.
Priorización de datos: En lugar de agrupar todos los datos de los dispositivos IoT, las organizaciones pueden priorizar ciertos flujos de datos críticos para su análisis inmediato y la toma de decisiones, mientras que otros datos menos críticos se gestionan por separado.
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