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Internet de las cosas

Cómo sacar el máximo partido a los datos del IoT

Con miles de millones de sensores conectados, integrados en productos y lugares de todo el mundo, los altos ejecutivos de empresas y el gobierno saben que el valor del IoT radica en la vasta cantidad de datos. No obstante, las organizaciones más competitivas están transformando el rendimiento, la agilidad de las decisiones y la escalabilidad al sacar partido del valor oculto de sus datos del IoT: la ubicación, el factor dónde .

 

 

 

 

Las empresas están dando en la clave de sus datos del IoT: el análisis de ubicación de miles de millones de sensores

En una era en la que estamos conectando a Internet miles de millones de productos, activos, edificios y dispositivos que generan datos, cada uno de ellos con una ubicación única, la necesidad de utilizar tecnología de ubicación avanzada para capturar, procesar y analizar datos para obtener perspectivas empresariales y operativas no hará más que crecer. Gracias a la comunicación máquina-máquina y Machine Learning, así como a los análisis predictivos (¿qué pasará?) y prescriptivos (¿qué se debería hacer?) ,la propuesta de valor del IoT es cada vez mayor. Ya está cambiando el panorama en sectores tales como venta al por menor, fabricación, servicios públicos y gobierno.

Retail

La inteligencia geográfica y los datos de sensores en tiempo real permiten a los minoristas mejorar las operaciones, el inventario, la combinación de productos, la planificación del mercado y la participación del cliente.

Manufactura

La tecnología de sensores y los datos de ubicación en tiempo real ofrecen amplias ventajas a las organizaciones que participan en la logística de la fabricación y de la cadena de suministro, donde la ubicación y el movimiento eficiente de bienes y activos entre ubicaciones son de misión crítica.

Utilidades

Con redes de líneas eléctricas, tuberías de agua y gas, los servicios públicos pueden beneficiarse de gran manera de la IoT mediante la recopilación de datos en tiempo real. Esto ayuda a prevenir interrupciones del servicio, optimizar los flujos de trabajo y mejorar la comunicación con el cliente.

Gobierno

Todos los niveles de gobierno (locales, estatales y nacionales) están descubriendo que pueden acelerar las prácticas gubernamentales inteligentes cuando integran los datos de IoT con otras fuentes de datos y utilizan el análisis para enriquecer la vida y las comunidades de sus electores.

La ventaja de la inteligencia geográfica en tiempo real con la tecnología de un sistema de información geográfica (GIS)

 

Siendo la ubicación un aspecto tan vital de los datos del IoT, muchas organizaciones y empresas se han dado cuenta de que un GIS moderno, alimentado por datos en tiempo real, puede ser una potente herramienta para sus operaciones. Al incorporar, procesar, analizar y visualizar decenas de miles a varios millones de eventos por segundo, los GIS en tiempo real empoderan a los responsables de toma de decisiones y las partes interesadas con la información más reciente y las perspectivas que necesitan para impulsar ideas y estrategias inmediatas y futuras. Toman los datos del IoT, de gran volumen y a gran velocidad, y les da vida, lo cual revela patrones, conexiones y oportunidades difíciles (o imposibles) de percibir de otro modo, y permite un nivel de toma de decisiones y resolución de problemas avanzado y más rápido.

Esri pone a su disposición el software de análisis espacial y GIS más avanzado del mercado.

El 75 % de las empresas de la lista Fortune 500 aplican el concepto The Science of Where™ de Esri a sus negocios y operaciones para hacer avanzar en su propia transformación digital, incluida la integración de tecnologías tales como el IoT.

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En nuestro mundo cada vez más digital, con miles de millones de dispositivos conectados al Internet, los directivos tienen acceso a cantidades de datos empresariales sin precedentes.

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Utiliza las capacidades predictivas.

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Las organizaciones más competitivas están realizando inversiones estratégicas en inteligencia artificial (IA), en especial en Machine Learning, utilizando datos de ubicación como hilo conductor para automatizar procesos, mejorar el modelado predictivo y conseguir ventajas competitivas.

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