Todavía sólo estamos raspando la superficie de lo que hay que aprender y de lo que puede brindar el Internet de las cosas (IoT). A la inversa, el IoT también tiene mucho que aprender de otras industrias para simplificar sula vasta tarea para lo que fue creado.

Recopilar, procesar, comprimir, almacenar y recuperar datos es una parte intrínseco del IoT, sin embargo, algunas industrias como la industria de tecnología financiera (Fintech), han estado en el negocio de llevar a cabo esas funciones durante años, incluso décadas. Creemos que es hora de que los expertos de ecosistema del internet de las cosas hablen y aprendan de las experiencias de las otras industrias, que tienen características inherentes parecidas.

La IoT cada vez genera más datos:


Hacer que la IoT funcione no está exenta a las dificultades. Después de leer muchas de las declaraciones de los expertos, hay un consenso general de que la IoT está generando mucha más información de la que los expertos y los consumidores esperaban, cuando se estaba reuniendo toda la información para generar la estandarización que a tanto exigen los consumidores.

Las compañías de servicio telefónico y sus centros de datos no siempre pueden hacerle frente a la gran carga de datos, al menos como deberían, gracias a la avalancha de información que se les envía desde un gran número de dispositivos inter conectados, ya sea que estén dentro de una casa inteligente, una tienda que los vende, o una de las nuevas ciudades inteligentes.

La colisión de señales y los obstáculos físicos, aparentemente simple, como las paredes, están llevando a la necesidad de mejorar los hardware de estos dispositivos IoT. Para solucionar este problema, se están instalando más centros de redes bases para mover las señales de manera menos friccionária a través de la red, lo que aumenta los costos de infraestructura y de procesamiento de datos.

Mientras tanto, cada una de estas estaciones base, está interconectada con todas las demás, todas intercambiando información cada segundo de un lado a otro, por lo que el volumen de datos se está multiplicando mucho más de lo que los desarrolladores de los estándares esperaban, lo que resulta en un ancho de banda cada vez más estrecho, con paquetes de datos en crecimiento.

Todos estos problemas dan como resultado una necesidad interminable de más hardware, mejor software, mayores costos de licencia, y en general, se gasta mucho más dinero para controlar este tsunami de datos. Sin embargo, las soluciones de procesamiento de datos de IoT aún no están lidiando con la cantidad de dispositivos que se espera en el futuro.

Enfoque de la Fintech más que probado:


Los datos creados por la IoT funcionan de la misma manera que la data en Fintech, los cuales ya los han tratado por varios años. Los tipos de datos de ambas industrias contienen mensajes simples: una marca ene l tiempo, un identificador y una útil información de carga.

Por lo tanto, para los expertos en la tecnología financiera, la naturaleza de los paquetes de datos generados por el internet de las cosas en términos de tamaño y tipo de información que se transmite, es muy similar a los que manejan en el mundo financiero.

El procesamiento e los datos comerciales se realizan de la misma manera que la IoT está intentando hacerlo. Desde las Exchange, a los proveedores de datos del mercado, a los corredores y luego a los comerciantes. Los datos comerciales se almacenan y administran de la misma manera. La entrega de datos dé el mercado financiero es la base del comercio, por lo tanto necesita inversión y mucho análisis.

Hoy en día la Fintech, según los expertos de Wall Street, está procesando unos 12 millones de eventos por segundo, con millones de símbolos y hasta 15 tipos de datos (citas, pedidos) y sin embargo, esta tecnología funciona de una manera increíblemente eficiente y en tiempo real.

Las soluciones de procesamiento de datos utilizadas por el mundo de la Fintech están probadas y muy rigurosamente en el campo. Estas tecnologías representan una pila de tecnologías complejas, un ecosistema de datos que se utiliza para recopilar, administrar, normalizar, almacenar y distribuir todos los tipos de datos y está brinda la capacidad de trabajar con datos históricos de una manera bastante eficiente.

Según varios expertos en el campo estas son las soluciones que la tecnología de datos de la Fintech puede brindarle para aplicar a la IoT:

  • Normalización de los datos:

    Esta es una mera traducción de todos los datos recibidos de diferentes Exchanges a un formato estandarizado y unificado. Lo que permite a los usuarios aplicar métodos unificados de gestión de datos y no preocuparse por el origen mismo de los datos. El resultado de esta normalización es que todos los eventos se entregan en un esquema de datos específicos.

  • Sistema de mensajería:

    Este es un esquema de datos escalable que permite la distribución de cualquier tipo de eventos y asegura una baja latencia, y un alto rendimiento incluso en condiciones de mercado volátiles.

  • Resolución de conflictos:

    Esta es una característica del sistema de mensajería y distribución de datos que garantiza la entrega de datos en tiempo real. Incluso si la fuente que generó la data tiene micro ráfagas de información, la plataforma de procesamiento de datos limpia esta fuente para garantizar la transmisión en tiempo real de los mensajes clave. Al mismo tiempo elimina todos los mensajes innecesarios, pero sin borrarlos del registro. Todos los eventos se guardan en el almacenamiento histórico, y se pueden recuperar cuando sea necesario. Por ejemplo si bien un ojo humano puede, en promedio, percibir 25 actualizaciones por segundo, es suficiente con sólo ver los mensajes clave. Un caso similar ocurre en la IoT, podría ser un transmisor de temperatura que envía 100 actualizaciones por segundo, que muestra el mismo grado de 0,1 mientras que para el monitoreo, 5 actualizaciones por 5 segundos son más que suficientes.

  • Almacenamiento en un formato de datos comprimidos o CDF:

Se utiliza para recuperar efectivamente una cantidad de datos en cualquier formato de archivo o para organizar la transmisión de estos mismos. En la IoT, esto puede ser requerido para realizar una auditoria exhaustiva o pruebas de los sistemas de monitoreo y gestión.

Como conclusión tenemos que al tecnología que ya ha sido patentada para procesar miles de millones de eventos ya existe en el ecosistema financiero tradicional. Es fácil para las empresas que están creando soluciones de Fintech y que tienen en sus hombros unos cuantos años de experiencia en la recopilación de datos vitales de y para los comerciantes, y han adaptado la capacidad de procesamiento, transmisión, compresión, almacenamiento y la vital recuperación de datos.

Incluso en los volúmenes de datos generados por la tecnología del internet de las cosas, todas las soluciones encontradas por el sector financiero tradicional le podría venir de mucha ayuda, y no sólo sacar una red mucho más potente y con más ancho de banda como lo es la 5G o en el caso de Vodafone en el país europeo de Malta. Es muy cierto que la IoT podría ganar mucho aprovechando la experiencia en el manejo de la Big Data de los grandes mercados bursátiles.