Internet of Things, IA, Big Data

 o   Escenarios del IoT:

§  Los dispositivos de IoT van desde sensores médicos hasta manufactura, autos, aviones, sensores ambientales, etc. 

§  Una cantidad grande de dispositivos pequeños están conectados para hacer una aplicación grande.

§  Administración en tiempo real de manera remota para obtener insights de dispositivos conectados.

 

o   Retos del IoT:

§  Escala: hay más dispositivos que personas y está creciendo esta escala. El volumen de los datos generados es muy grande.

§  Ritmo: hay mucha presión por innovación y control. Hay también mucha presión de la especialización de los trabajos.

§  Ambiente: 

·      Heterogeneidad extrema

·      Colaboración entre sectores

·      Seguridad y privacidad

·      Estándares y regulaciones emergentes

·      Nuevos competidores

 

o   Cloud o Nube

§  Son servicios remotos de múltiples cosas como servidores, almacenamiento, software, infraestructura, etc.

§  Características de la nube para las empresas:

·      Al ser un servicio es un gasto operativo.

·      Es medido por uso.

·      Los costos son incrementales

·      Las empresas pueden encontrar variantes según las necesidades.

·      Es un modelo en el que pagas por lo que usas.

 

§  Etapas del computo en la nube:

·      Experimentación: se crean soluciones.

·      Migración: se mueven las TI a la nube

·      Transformación: se rediseña para obtener las máximas ventajas.

 

o   Bases de datos: sistema que convierte un conjunto de datos de gran tamaño en una herramienta abstracta, permitiendo al usuario buscar y extraer elementos pertinentes de información, de una forma cómoda para él.

§  Fundamentos de bases de datos:

·      Esquema: descripción de la estructura de base de datos.

·      Subesquema: descripción de una parte de la base de datos.

·      Sistema de base de datos (DBMS)

§  Modelo relacional.

·      Representa los datos como si estuvieran almacenados en tablas rectangulares, denominadas relaciones, que son similares al formato en que se visualiza la información de las hojas de cálculo.

·      Tupla: una fila de una relación de datos.

·      Atributos: Las columnas de una relación que contiene alguna característica o atributo de la entidad representada

 

o   Minería de datos

§  Conjunto de técnicas que permiten descubrir patrones dentro de conjuntos de datos.

§  Se hace en áreas de marketing, inventarios, control de calidad, gestión de riesgos, detección de fraudes, análisis de inversiones, ADN, inteligencia artificial.

§  La diferencia entre las consultas entre minería de datos y bases tradicionales son la identificación de patrones.

§  Formatos de Data Mining:

·      Descripción de clases

·      Discriminación de clases

·      Análisis de agrupamiento

·      Análisis de asociaciones

·      Análisis de excepciones

·      Análisis de patrones secuenciales

 

o   Machine Learning

§  Es una de las ramas de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. Se trata de crear programas computacionales capaces de detectar patrones de la información y obtener conocimientos a partir de información estructurada y no estructurada suministrada en forma de ejemplos.

§  Es un desarrollo con base en las matemáticas y la computación.

o   La inteligencia artificial y el machine learning pueden ayudar a los negocios a segmentar a los clientes potenciales y brindarles publicidad que traiga valor al cliente.