Día de datos en Internet de las cosas: ¡cómo asegurar su información de IoT!

Día de datos en Internet de las cosas: ¡cómo asegurar su información de IoT!

nicht vorhanden - En el mundo de Internet de las cosas (IoT), la gestión de datos no es una mera palabra de moda, sino una competencia central que decide si las empresas conservan la conexión en la era digital. Hoy, el 18 de julio de 2025, está claro que los sistemas IoT no solo generan enormes cantidades de datos, sino que también establecen requisitos especiales para la gestión de estos datos. De acuerdo con techTarget Se puede ver que incluso los proyectos de IoT con bajo volumen de datos pueden proporcionar información decisiva que es importante para la actuación y la seguridad de una compañía.

El enfoque de la gestión de datos de IoT es responsabilidad de la información, que garantiza que los datos se almacenen, gestionen y protegan de acuerdo con las pautas especificadas. Varias disciplinas son importantes, desde la garantía de calidad de los datos al ciclo de vida de la información para la gestión del cumplimiento. Estos aspectos deben coordinarse cuidadosamente para dominar los desafíos del IoT, como la gran cantidad de sistemas y equipos involucrados.

Calidad de datos en el IoT: una clave para el éxito

Un tema con frecuencia se pasa por alto la calidad de los datos (DQ) en el IoT, como en un artículo sobre PMC Los datos de los sensores de IoT vienen en diferentes formularios y requisitos, son estructurados o no estructurados. Además, la cantidad global de datos de dispositivos en red debería aumentar a impresionantes 79.4 Zettabytes para 2025. Esto significa que las empresas se enfrentan al desafío de administrar estos datos de tal manera que no solo lo registra, sino que también se convierten en conocimientos valiosos.

Las dimensiones de calidad, como la precisión, la integridad y la consistencia, son cruciales para garantizar que los datos obtenidos sean realmente útiles y no dan como resultado una decisión incorrecta. Varios trabajos de investigación, por ejemplo, de Lee et al., Han identificado las causas más comunes de los problemas de DQ, incluida la complejidad de varias fuentes de datos, que no deben subestimarse en el mundo dinámico del IoT.

Los desafíos de la integración

a menudo se enfrentan a una variedad de soluciones aisladas, como se describe en una contribución a Detecon La prueba de la prueba de la prueba es a menudo la fase de la prueba de la prueba es a menudo la fase, es la fase a menudo la fase de la prueba. La integración en varias aplicaciones IoT. Por lo tanto, las empresas deben desarrollar una estrategia clara en esta fase temprana para diseñar la arquitectura de sus soluciones IoT de tal manera que se puedan evitar los despidos y se pueden usar sinergias.

La introducción de un "pensamiento de arquitectura" puede ayudar a superar estos obstáculos. Esto significa ver el beneficio final y las habilidades necesarias como una arquitectura independiente y concentrarse en toda la cadena de valor. Los desafíos son enormes, especialmente cuando se implementan. Las habilidades de IoT son fundamentalmente diferentes de las habilidades corporativas tradicionales y requieren un replanteamiento en el modelo operativo. La diferencia entre el servicio al cliente clásico y digital es claramente visible aquí: los sistemas automatizados requieren una comunicación continua con los clientes y reaccionan a sus necesidades en tiempo real.