El reto de la sobrecarga de datos: ¿controlarla o ahogarse en ella?
Según los analistas de Gartner, dentro de tres años se utilizarán unos 7.500 millones de componentes IoT solo en la industria, el comercio minorista y la logística. Sus datos deben filtrarse, analizarse y utilizarse como base para el aprendizaje automático, entre otras cosas.
Con SAP Leonardo, SAP proporciona una plataforma para estas tareas. Sin embargo, hay una serie de puntos cruciales que deben tenerse en cuenta para poder utilizar realmente la avalancha de datos generados por la IIoT de forma rentable.
Una estrategia clara en lugar de malgastar recursos
Como demuestra la práctica, el problema no suele empezar con la selección de la plataforma de datos adecuada y su interacción con el ERP, sino mucho antes: primero hay que tener una estrategia clara de lo que se quiere conseguir con los datos.
Analizar datos a ciegas en proyectos individuales y esperar obtener resultados útiles por casualidad es un despilfarro de recursos. Sobre todo porque los datos están disponibles en abundancia en la mayoría de las empresas, pero su calidad y pertinencia dejan mucho que desear.
Para separar el grano de la paja, lo ideal es el filtrado, idealmente en el extremo de la red. Soluciones como Fujitsu Intelliedge permiten realizar un análisis previo que permite seleccionar los datos en origen de forma personalizada.
A continuación, los datos significativos se utilizan para entrenar modelos centralizados de aprendizaje automático. Aprendizaje centralizado, ejecución descentralizada es el lema.
Otro aspecto fundamental para el éxito es la orquestación de una TI cada vez más heterogénea. Donde antes un sistema ERP central se limitaba a recopilar y proporcionar todos los datos, ahora se suelen utilizar además diversos servicios en la nube, ya sea Microsoft Azure, Google Cloud Services o diversas soluciones IoT.
El creciente número de procesos y flujos de datos interempresariales también está dando lugar a una heterogeneidad cada vez mayor. Por ello, las soluciones monolíticas están siendo sustituidas por pequeñas unidades que funcionan según el principio de los microservicios.
Para que estos sistemas distribuidos funcionen juntos, debe existir la infraestructura "adecuada": Proporciona funciones de comunicación, orquestación y colaboración. También se necesitan funciones de gestión y análisis de datos.
SAP Leonardo
SAP Leonardo está predestinada como plataforma central para todas las áreas cercanas al negocio. Entre ellas se encuentran la evaluación de datos masivos (machine data) en la industria manufacturera, la predicción del comportamiento de los clientes en conjunción con (SAP) CRM, la correspondencia de facturas y el aprendizaje automático, en los que el mencionado principio de aprendizaje centralizado y ejecución descentralizada es especialmente importante.
Conclusión
La experiencia de anteriores pruebas de concepto y proyectos iniciales demuestra que SAP Leonardo ofrece numerosas funciones para permitir una interacción satisfactoria entre el Internet Industrial de las Cosas y la TI central de la empresa.
Los prototipos rápidos suelen ser un primer paso, ya que permiten validar las ideas y ponen de relieve el potencial de desarrollo. Más allá de esto, sin embargo, es esencial la integración en una estrategia global que incluya también otras plataformas y servicios.
Sin un concepto fundamental, unos objetivos claros, una calidad de datos sensata y una selección inteligente de las masas de datos generados en IIoT, el uso de cualquier plataforma centralizada está condenado al fracaso.
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