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
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.
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