A qualidade dos dados importa muito no universo da internet das coisas

Há muita empolgação – e uma enxurrada de puro sensacionalismo – em torno das inúmeras possibilidades oferecidas pela nova onda da internet das coisas (IoT, na sigla em inglês). A IoT oferece inteligência e transparência às empresas que procuram compreender melhor o mundo à sua volta. As projeções de mercado ao redor do tema estão subindo para a faixa de bilhões. Por exemplo, o BCG divulgou estimativas que apontam que os gastos entre empresas (B2B) com tecnologias, aplicativos e soluções de IoT irão alcançar a marca de US$ 267 bilhões nos próximos três anos, e as despesas com essas análises deverão gerar US$ 21,4 bilhões nesse mesmo período.

Não restam dúvidas de que a quantidade dos dados é a essência da IoT. No entanto, também é necessário aumentar a qualidade dos dados gerados pelos dispositivos conectados a essa infraestrutura e que, posteriormente, são transmitidos às empresas e aos tomadores de decisão. Eles precisam ser de total confiança.

Sam Ransbotham, escrevendo para o MIT Sloan Management Review, explorou recentemente as implicações do desafio da confiança nos dados à medida que ingressamos na era da IoT. Ele e seus colegas estão descobrindo, por exemplo, que a confiança é a peça que faltava para completar o quebra-cabeça da IoT e fazê-la funcionar.

A boa notícia é que a qualidade dos dados aumenta à medida que as implementações da IoT amadurecem. Isso pode refletir um ciclo de aprendizagem e melhoria contínua, à medida que uma rede baseada na IoT se torna parte importante dos negócios. “Constatamos que a evolução da experiência em projetos está associada a melhorias na pontualidade, atenção aos detalhes, precisão e confiabilidade dos dados”, relata Ransbotham. “O aumento do volume de dados provenientes de dispositivos da IoT parece inevitável. Mas, além disso, as organizações têm aprimorado com o passar do tempo sua capacidade de obter dados de maior qualidade, e não apenas em quantidades maiores.”

A pontualidade dos dados apresenta enorme impacto nas percepções de qualidade, “Cerca de 40% dos entrevistados cujas organizações não utilizam a IoT ativamente relataram que seus dados são ‘em sua maioria’ ou ‘ em sua totalidade’ pontuais o bastante. Em contrapartida, dentre os entrevistados que possuem dois anos ou mais de experiência com a IoT, 76% afirmaram que seus dados são suficientemente pontuais.” É importante notar que “Os atrasos associados a coleta de dados diminuem bastante à medida que os sistemas monitoram e transmitem as informações mais próximas de sua origem.”

À medida que as empresas dependem mais e mais dos dados da IoT para uma série de funções (Ransbotham identificou áreas como a melhoria da experiência do cliente, alerta precoce sobre mau desempenho e falha de equipamentos e alertas automatizados para sistemas de missão crítica), a confiança nesses dados precisa estar sempre em alta.

De que maneira a qualidade dos dados pode ser abordada nas iniciativas de IoT cada vez mais requisitadas? Sua padronização é fundamental, pois garante que dados provenientes de diferentes fontes falem a mesma língua. Além disso, os dispositivos e as redes da IoT precisam ser seguros para evitar adulterações.

Thomas Davenport, guru da análise de dados do Babson College e MIT, também sugere às empresas que exijam padrões elevados dos fabricantes de dispositivos. “Insista com seu fornecedor de dispositivos para que ofereça pelo menos dois níveis de calibragem”, escreveu ele em uma publicação no ano passado.

“Primeiro, deve haver uma calibragem rigorosa antes que o dispositivo deixe a fábrica, e uma rotina de calibragem no momento da instalação para garantir que o dispositivo funcione conforme o esperado. Segundo, é necessário manter essa rotina de forma contínua para garantir que o dispositivo permaneça funcionando corretamente. O ideal é que a instalação e a calibragem sejam integradas e automatizadas.” Por fim, adverte Davenport, “Não se deve esperar perfeição, especialmente quando se trata de dispositivos novos. Mas insista em um processo de aprimoramento rápido.”

Tal como acontece com tudo na área corporativa de TI, big data e IoT nos últimos tempos, a melhoria contínua é a chave do sucesso. Especialmente quando estamos tratando dos dados em que confiamos para orientar nossas organizações.

*Carlos Eduardo Salvador é gerente sênior de pré-vendas da Informatica