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El empleo frecuente de Internet de las Cosas requerirá del uso de data in motion, una forma de procesar Big Data que permite hacer análisis en tiempo real.

Frente a la avalancha de información que generamos segundo tras segundo en el entorno digital, el análisis de datos puede ser a posteriori (data at reset) o en tiempo real (data in motion).

Estas son algunas posibilidades que nos ofrece el Big Data ante la ingente cantidad de información que se genera en cada momento.

Los datos en reposo (data at reset) y los datos en movimiento (data in motion) requieren de recursos informáticos distintos ya que es más complejo recabar la data in motion y al mismo tiempo hacer el análisis para emprender casi al momento alguna acción o en el caso de uso comercial, realizar alguna campaña promocional o sorprender a nuestros clientes con alguna estrategia de marketing.

La data at reset o datos en reposo son aquellos que se recaban después de ocurrido algún suceso o después de generada la información. Por ejemplo: quisiera saber cuántas personas vieron a través de televisión de paga, país por país el Super Bowl en su edición XLVII, en este caso mis herramientas de Big Data tendrán que rastrear la información en diferentes fuentes en las que ya existe esa información, periódicos en línea, informes publicados on line por cadenas de televisión o por instituciones públicas de telecomunicaciones, es decir, en datos en reposo.

Por otra parte, el data in motion, es a lo que ya algunas empresas recurren o podríamos recurrir con los datos que se recaban en tiempo real. Sigamos en el ejemplo del Super Bowl, supongamos que en esta edición en el estadio una cervecera vende diferentes tipos de cerveza, durante el partido se van recopilando los datos de venta y en un momento determinado la data procesada indica que está por agotarse el stock de la cerveza oscura, en ese momento, se puede utilizar un dispositivo como el beacons y lanzar una promoción de oferta a los smartphones de los aficionados, vía bluetooth, de cerveza pilsner, de esta manera se dirige la compra a un producto que se vendió menos y se evita decirle a los clientes que la cerveza oscura se agotó, todo en tiempo real.

Estos son algunos ejemplos de cómo podríamos utilizar el Big Data para el beneficio de nuestro negocio o empresa. Soluciones como el M2M o dispositivos de Internet de las cosas, orillarán, cada vez más, a las compañías a procesar data in motion como ocurre en una bolsa de valores, aquí, la capacidad de reacción es muy importante, por lo que las empresas deben tener a los empleados calificados indicados para tomar decisiones instantáneas y asertivas.

El uso de Big Data requiere de soluciones en las que los datos at reset o in motion puedan ser procesados y/o almacenados para su análisis como el cloud computing como el que ofrece Soluciones Telcel.