Internet of Things, quali dati viaggeranno nella Rete

Non solo sofisticati sensori. L'ossatura dell'Internet of Things sarà costituita principalmente da varie tipologie di dati. Ecco quali.

Internet of Things

Tra le “novità tecnologiche” più interessanti in arrivo, almeno stando alle premesse,  vi è sicuramente l’Internet of Things (Internet delle Cose in italiano o per comodità IoT). In sintesi, IoT è l’evoluzione “naturale” di quanto è stato possibile ottenere fino ad oggi grazie alla Rete ed ai dispositivi high-tech: non solo smartphone e computer ma potenzialmente qualsiasi apparecchio elettronico sarà in grado di connettersi ad Internet ed inviare/ricevere dati, consentendo ad aziende ed utenti finali di usufruire di nuovi ed utili servizi.

Gestire un traffico di tale portata, visto anche il sostenuto ritmo di crescita delle periferiche che si collegano ogni giorno alla Rete (entro 5 anni si parla di cifre a nove zeri), non è naturalmente un compito semplice e richiede l’utilizzo di potenti strumenti in grado di filtrare, analizzare, stabilire analogie tra informazioni nel mare digitale di dati. Ecco che entrano allora in campo i Big Data, altro termine utilizzato di frequente ma, come nota l’editorialista del portale readwrite, in maniera alquanto vaga per riferirsi a:

  • un cospicuo numero di dati, dei quali parlavamo appunto in apertura;
  • dataset non gestibili dai database tradizionali;
  • gli strumenti adoperati per analizzare il traffico dati.

Internet of Things, le principali categorie di dati

La sfida principale per le aziende di settore e l’ecosistema di servizi che andrà a svilupparsi intorno all’Internet of Things sarà proprio quella di “valorizzare” le informazioni, presentandole nella maniera più appropriata all’utente ed al momento giusto. Vediamo nel dettaglio le  principali tipologie di dati che circoleranno nella Rete:

  • “status data”. Probabilmente la categoria più comune di dati , trattandosi di informazioni derivanti da un sistema di monitoraggio in tempo reale: dal funzionamento adeguato o meno di un gruppo di continuità fino alla disponibilità di un parcheggio nell’area in cui stiamo per recarci, è chiaro come tale categoria sia considerata estremamente utile da clienti ed aziende – che sfrutteranno i dati anche come punto di partenza per analisi più approfondite;
  • “location data”. Come suggerisce il nome, si tratta di informazioni relative alla posizione di un determinato oggetto (ma non solo). L’applicazione più idonea a tale tipologia di dati è quella nel settore dei trasporti di beni e merci (dove si trova in questo momento il regalo che ho ordinato?) ma anche in quello dei generi alimentari (l’utente potrebbe venire ad esempio a conoscenza del luogo di origine e della filiera alle spalle di un prodotto sulla scaffale);
  • “personalized data”. Informazioni che, in base allo stile di vita del cliente, saranno utilizzate per adeguare il servizio alle necessità dell’utente finale. Esempio: accensione, regolazione o spegnimento delle luci o degli elettrodomestici in stand-by;
  • “actionable data”. Si tratta di informazioni che raccolte e rielaborate mostrano/suggeriscono all’utente come agire/intervenire in una determinata situazione. E’ l’evoluzione della categoria “status data”. Esempio: un dispositivo, oltre a visulizzare i consumi energetici di un appartamento, confronterà il dispendio di risorse con quello delle abitazioni limitrofe attirando idealmente l’attenzione degli inquilini che prenderanno i dovuti accorgimenti.

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