Ilustremos esto con un ejemplo.

Supongamos que queremos dotar de inteligencia a los jardines de un hotel para lograr minimizar el gasto de agua manteniendo la salud de sus plantas. Podríamos comprar unos sensores IoT con capacidad de medir la humedad de la tierra e instalarlos a lo largo de estos jardines asegurando que cubran la superficie adecuada. Hasta aquí bien, pero ahora lo ideal sería poder manejarlos de una forma centralizada y definir una lógica del tipo «si la humedad de la tierra está por debajo de una cantidad, se active, por ejemplo, el sistema de riego». Si queremos hacer este tipo de gestión debemos utilizar una Plataforma IoT.

Como vemos, no solo es necesario disponer de dispositivos inteligentes y de una red de comunicación para acceder a ellos, también es fundamental disponer de una plataforma IoT para sacarle el mayor partido posible a esta nueva tecnología.

¿Eso es todo? No, aún nos queda una última capa, la del negocio. La plataformas IoT deberán ofrecer servicio al entorno habitual en el que se mueve el usuario final, es decir, el de las herramientas tipo ERP, CRM o similar.

Dada la importancia de las Plataformas IoT el mercado ha reaccionado con el desarrollo de múltiples soluciones, no todas igualmente válidas. ¿Cuáles serían los módulos funcionales que debería incluir una buena plataforma IoT?  Desde nuestro punto de vista serían los siguientes:

¿Quieres saber más sobre estos módulos? Haz clic aquí.

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Según datos estadísticos, aproximadamente el 20% de los datos con los que trabaja una empresa son estructurados, por lo que el 80% restante no lo son. En realidad, la mayoría de los datos manejables en cualquier entorno no son estructurados. Hasta hace relativamente poco tiempo, con las nuevas técnicas de tratamiento de datos, este tipo de información no permitía hacer demasiado con ella, sino simplemente almacenarla y analizarla manualmente.

Al igual que los datos estructurados, los que no lo son pueden ser generados tanto por máquinas como por seres humanos. 

Datos no estructurados generados por máquinas

• Imágenes de Satélite: incluye datos del tiempo meteorológico y otros tipos de información recopilados por el Gobierno.
• Datos científicos: datos sísmicos, atmosféricos o físicos en general.
• Fotografía y video: incluye datos de seguridad, vídeos de tráfico o de vigilancia.
• Datos de radar o sonar: perfiles oceanográficos, etc.

Datos no estructurados generados por seres humanos

• Información interna de la empresa: incluye documentos, informes, emails y cualquier tipo de información textual intercambiada diariamente en la empresa. Este tipo de datos representa un gran porcentaje de la información textual mundial a día de hoy.
• Datos de redes sociales: datos generados de plataformas sociales como YouTube, Facebook, Twitter, LinkedIn o Flickr.
• Datos móviles: información como SMS o datos de geolocalización.
• Contenidos Web: incluye contenido sin estructura generados por cualquier sitio web.

Estos son solo algunos ejemplos de muchos. Los datos no estructurados son de lejos la pieza más grande del puzzle del Big Data, y el número de casos de uso está aumentando considerablemente.

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Algunos de los componentes más importantes de Pentaho son los siguientes:

• Pentaho Business Analytics Platform (BA): es el núcleo del software de Pentaho, una plataforma web que aloja tanto contenido generado en la propia web o ficheros publicados al servidor desde aplicaciones de escritorio.
• Pentaho Data Integration (PDI): Es el nombre que se le da a la herramienta ETL de Pentaho que, como su propio nombre indica (Extract, Transform and Load) ; permite extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos de muchas maneras y entregarlos a una gran variedad de destinos. Esta herramienta jugará un papel fundamental en el desarrollo del proyecto ya que permite, gracias a la instalación de un plug-in, trabajar con fuentes de datos y transformaciones relacionadas con Big Data, de manera que podemos preparar con la herramienta la extracción de datos desde MongoDB y el procesamiento con Hadoop y MapReduce.
• Pentaho Report Designer: herramienta que permite configurar rápidamente una fuente de datos y utilizar los mismos para generar informes.

→ Conoce con más detalle los diferentes productos de Pentaho aquí.

Cuando tenemos configurada nuestra fuente de datos, ya se puede comenzar a crear dashboards, identificados en la plataforma como Tableros CDE.

¿Te gustaría ver cómo es el proceso de creación de un dashboard en Pentaho? Descúbrelo en este enlace.

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