O Gartner alerta que bilhões de dispositivos conectados geram muitos acontecimentos e estão colocando pressão na capacidade das empresas em consumir, armazenar, processar e analisar dados. Segundo a consultoria, internet das coisas (IoT) vai pressionar as organizações produzindo grandes volumes, em alta velocidade e com uma variedade de dados sem precedentes.
Isso forçará as organizações a rearquitetarem suas informações e suas capacidades de análise, tendo que adotar novas tecnologias e plataformas de gerenciamento de dados e, também, criar novas políticas e práticas de governança.
Em 2019, um terço das soluções de IoT serão abandonadas antes mesmo da implantação devido à falta de gestão de dados e de capacidades analíticas para essa tecnologia. "Muitas capacidades de Data & Analytics existentes podem ser aplicadas às iniciativas de IoT e de seus dados, mas as organizações também precisam se modernizar em diversas áreas chave", explica Ted Friedman, vice-presidente e analista emérito do Gartner.
Para alavancar a gestão de dados e capacidades analíticas existentes no suporte de implantação de IoT, as novas e únicas características de soluções de Internet das Coisas vão pressionar vários aspectos da infraestrutura de gestão de dados tradicional e da análise tradicional e técnicas de BI (Business Intelligence). Líderes de IoT precisam ser proativos na identificação de lacunas e de fraquezas em suas inatividades logo no início.
Estudo do Gartner mostra que, enquanto mais de um terço das empresas afirmam que usam ou planejam usar novos recursos de gestão de dados separados para apoiar IoT, 61% esperam alavancar e expandir a infraestrutura de gestão de dados existentes. Isso se deve, provavelmente, porque muitas das mesmas ferramentas de infraestrutura de gerenciamento de dados e tecnologias aplicadas a casos de uso mais tradicionais podem ser aproveitadas de alguma forma para apoiar o uso de dispositivos inteligentes.
As soluções de IoT e os dados gerados representam uma mudança significativa nos requisitos para armazenagem e gestão de informações. Internet das Coisas está gerando uma mudança significativa na direção de Hadoop e formas não relacionadas de persistência de dados permitem informações de alta velocidade e alto volume, além do consumo e armazenagem de fluxo de evento, com maior flexibilidade e eficiência de custo.
Apesar de os novos requisitos criados pelas soluções de IoT, a tecnologia de sistema de gestão de banco de dados relacional (DBMS) ainda possui um papel a desempenhar enquanto sua funcionalidade evolui, tendo sobreposição de recursos com tecnologia não relacional. Dependendo dos requisitos de solução, algumas organizações estão alavancando investimentos de DBMS existentes para apoiar IoT.
Também é importante avaliar tecnologias com potência na captura de fluxo, séries temporais e dados não estruturados, assim como aqueles apoiados via escalabilidade elástica de Cloud, pois esses requisitos serão comuns para os casos futuros de uso de IoT.
A governança de dados é cada vez mais uma prioridade para as organizações, já que os dados se tornam centrais para modelos de negócios em todos os setores. A complexidade e distribuição de arquitetura das soluções de IoT apresenta uma "superfície de ataque" maior e mais atraente, aumentando os riscos de segurança. Além disso, as soluções de IoT estão gerando, coletando, analisando e aplicando dados cada vez mais volumosos e altamente valiosos, o que apresenta risco para os negócios caso não sejam tratados de forma apropriada a partir de uma perspectiva de privacidade, retenção e qualidade.
O levantamento do Gartner também mostrou que a segurança é o desafio de governança de dados mais significativo para as organizações que planejam adotar ou que estão implementando soluções de IoT. "A natureza direcionada para o evento de dados em muitas implementações de IoT – fluxos constantes das mesmas leituras de sensores, por exemplo – significa que políticas típicas para retenção de dados – geralmente mantendo tudo armazenado – são menos eficazes. Por isso, uma filosofia diferente é necessária sobre quais dados manter e quais devem ser descartados", afirma Friedman.
