O Potencial de Negócios do Big Data para a Comunicação M2M

10/05/2013 18:06

 

As empresas com visão de futuro em um ramo  variado de indústrias estão começando a ver o enorme potencial de negócios em usar as tecnologias de comunicação de máquina-a-máquina (M2M) ou "Internet das Coisas", através da proliferação de dispositivos conectados à Internet.
 
Na verdade, os líderes de TI e negócios estão planejando implementações M2M em áreas que vão desde redes de energia (smart grids) até a monitoraçao de fabricas e industrias e até o monitoramento de pacientes em hospitais, de acordo com um estudo recente da TechRepublic e ZDNet.
 
Quase metade dos entrevistados (48%) dizem que estão usando ou pretendem usar a tecnologia M2M para as atividades relacionadas com energia, como a medição inteligente, ou a comunicação entre os ativos de rede conectados via wireless.
 
Quarenta e seis por cento dos entrevistados estão usando ou vão usar comunicações M2M para TI e aplicações de monitoramento de rede, tais como monitoramento de tráfego de rede, enquanto que 43,9% estão usando ou pretendem usar a tecnologia M2M para o setor automotivo, transporte e aplicações de logística, tais como telemática de veículos e rastreamento de frotas .
 
Ainda assim, existem inúmeras oportunidades para o uso de tecnologias M2M - e para a análise do Big Data - em uma ampla faixa de indústrias para diferentes fins.
 
Por exemplo, um número crescente de hospitais e outros profissionais de saúde estão usando dados M2M e análises para monitorar as interações medicamentosas dos pacientes e outros aspectos de monitoramento de pacientes.
 
Cuidadores e seguradoras pretendem usar a análise para avaliar os resultados clínicos (64%) e de medição e gestão de desempenho (também 64%), de acordo com um estudo recente da IDC.
 
Por exemplo, hospitais, clínicas, pesquisadores, e as seguradoras podem analisar dados M2M de interações medicamentosas nos pacientes para ajudar a determinar quando os pacientes são mais propensos a desenvolver reações a um determinado tipo de droga (por exemplo, nas primeiras seis horas após a ingestão inicial) para treinar enfermeiras e pessoal médico sobre o acompanhamento e os procedimentos para lidar com situações de interações perigosas rapidamente.
 
Enquanto isso, os fabricantes também têm inúmeras oportunidades para a aplicação de analise de dados para as operações.
 
Por exemplo, os dados recolhidos a partir de sensores no chão de fábrica podem determinar que os rolamentos utilizados para a fabricação de uma correia estão mais quentes do que o normal ou emitem vibrações que estão fora da gama normal.
 
O uso de analytics pode ajudar os coordenadores de manufatura a determinar se esses indicadores são sintomas de um problema eminente.
 
O fabricante pode, então, usar essa informação para encomendar e instalar uma parte e transferir a produção para uma outra linha de produção sem ter que interromper as operações. Esta é uma abordagem muito mais rentável do que incorrer em um colapso e ter que parar a produção até que a peça de reposição pode ser encomendada e instalada.
 
Os varejistas também estão encontrando maneiras de se beneficiar do uso de dados M2M e das análises.
 
A varejista britânica Marks & Spencer tem uma parceria com a Avery Dennison para implementar tecnologias de RFID para fazer a sua reposição de estoques de modo mais rápido e eficiente. Como a mercadoria é vendida em um Outlet da Marks & Spencer, os alertas são enviados para os centros de distribuição da empresa para automatizar a reposição de mercadoria para garantir que os itens populares estarão disponíveis para os clientes na loja e online.
 
Além disso, os varejistas podem usar a análise em relação aos dados de RFID para recolher outros insights.
 
Por exemplo, os dados de RFID coletados e analizados  podem informar aos executivos do varejo se uma combinação de vestuário que está à venda (por exemplo, uma determinada marca de blusas e as saias das mulheres) está vendendo bem ou se certas combinações de cores estão se saindo melhor do que os outras.
 
Os executivos podem usar essas informações para garantir que o mix certo de inventário esteja disponível para as lojas onde certas combinações têm um bom desempenho. Os executivos também podem usar essas informações para ajudar a determinar a combinação certa de itens e preços para ofertas futuras.