Análisis de sensores o analítica de sensores
El análisis de sensores es el análisis estadístico de datos que se crean mediante sensores con cable o inalámbricos.
Un objetivo principal del análisis de sensores es detectar anomalías. La información que se obtiene al examinar las desviaciones de un punto de referencia establecido puede tener muchos usos, incluida la predicción y la prevención proactiva de fallas en el equipo en una planta de fabricación, alertar a una enfermera en una unidad electrónica de cuidados intensivos (UCI) cuando la presión arterial de un paciente desciende, o permitir que un administrador del centro de datos tome decisiones basadas en datos sobre calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC).
Dado que los sensores suelen estar siempre encendidos, recopilar, almacenar e interpretar la enorme cantidad de datos que crean puede resultar complicado. Un sistema de análisis de sensores puede ayudar al integrar software de análisis, almacenamiento y monitoreo de eventos en un paquete cohesivo que proporcionará una vista holística de los datos del sensor. Dicho sistema tiene tres partes: los sensores que monitorean los eventos en tiempo real, un almacén de datos escalable y un motor de análisis.
En lugar de analizar todos los datos a medida que se crean, muchos motores realizan análisis basados en eventos o series de tiempo, utilizando algoritmos para muestrear datos y técnicas sofisticadas de modelado de datos para predecir resultados. Sin embargo, estos enfoques pueden cambiar, ya que los avances en el análisis de big data, el almacenamiento de objetos y las tecnologías de procesamiento de flujo de eventos harán que el análisis en tiempo real sea más fácil y menos costoso de realizar.
La mayoría de los sistemas de análisis de sensores analizan los datos tanto en la fuente como en la nube. El análisis de datos intermedios también se puede realizar en un concentrador de sensores que acepta entradas de múltiples sensores, incluidos acelerómetros, giroscopios, magnetómetros y sensores de presión. El propósito del análisis de datos intermedios es filtrar los datos localmente y reducir la cantidad de datos que deben transportarse a la nube. Esto se hace a menudo por razones de eficiencia, pero también puede llevarse a cabo por razones de seguridad y cumplimiento.
El poder de la analítica de sensores proviene no solo de cuantificar los datos en un momento particular en el tiempo, sino de poner los datos en contexto a lo largo del tiempo y examinar cómo se correlacionan con otros datos relacionados. Se espera que a medida que internet de las cosas (IoT) se convierta en una preocupación principal para muchas industrias y las redes de sensores inalámbricos se vuelvan omnipresentes, la necesidad de científicos de datos y otros profesionales que puedan trabajar con los datos que crean los sensores crecerá, al igual que demanda de artistas de datos y software que ayude a los analistas a presentar los datos de una manera que sea útil y fácil de entender.
