--- title: "Internet de las cosas: aprendizaje hacia el cambio" description: Descubre los retos, cambios y necesidades que plantea el internet de las cosas a los negocios. image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2506313618.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Internet de las cosas: aprendizaje hacia el cambio Publicado el 5/03/15 8:00 El mercado de los dispositivos conectados, como la ropa deportiva, relojes o gafas inteligentes o los dispositivos de teledetección que hacen un seguimiento de la salud de los equipos o las personas dispararán las ventas en los próximos años. El **internet de las cosas** empieza a ser una necesidad que los consumidores, tienen o creen que tienen, y que les impulsa a conocer datos acerca de su realidad y los elementos cotidianos que la componen. En 2020, Gartner apunta a que la cifra de artículos basados en el **internet de las cosas** alcanzará los veintiséis mil millones de unidades, una cifra astronómica y sorprendente, sobre todo si se tiene en cuenta que PCs, tablets y smartphones quedan excluidos del cómputo. Con tantos sensores de recopilación de datos sobre el estado del equipo, las condiciones ambientales y las actividades humanas, las empresas disfrutan de una era de riqueza informativa sin precedentes. Los datos están ahí, los usuarios se prestan voluntariamente a su recogida pero la pregunta es: ¿qué hacer con toda esta información? El **internet de las cosas** abre una época dorada para los negocios, que con las herramientas adecuadas pueden exprimir todo su potencial. Pero también plantea el reto de averiguar la forma más efectiva de procesar y utilizar esos datos. La respuesta a esta cuestión no se puede obtener de forma inmediata, sino que deriva de un proceso de aprendizaje que enseña que: - Recoger grandes volúmenes de datos no es suficiente. - La relevancia de la información "en crudo" es simplemente marginal. - La integración de fuentes es un requisito para la usabilidad del conocimiento en la toma de decisiones. ![internet de las cosas](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2506313618.jpg?width=575&name=file-2506313618.jpg "internet de las cosas") Créditos fotográficos: istock [zonadearte](http://espanol.istockphoto.com/stock-illustration-40935522-global-communication.php?st=b66a01f&welcomePage=download)   [![¡Descarga la guía gratuita de predicitive analytics y descubre como beneficiarte de la predicción!](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/4e26c2e9-24b6-4766-b947-75479fb7562a.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/4e26c2e9-24b6-4766-b947-75479fb7562a) ## Internet de las cosas y cambio de mentalidad El **internet de las cosas** implica un cambio radical en el pensamiento. Tradicionalmente, las empresas han utilizado herramientas de business intelligence para conocerse mejor, entender sus procesos y optimizarlos, descubrir sus puntos fuertes y sus debilidades. Después llegó la analítica avanzada, que les aportaba la capacidad de predecir el futuro en base al análisis de tendencias y hábitos de los consumidores, su universo se expandía. Hoy día, se añade otra información, como datos públicos sobre el medio ambiente o eventos locales, datos producidos por los sensores que otras compañías tienen en el campo, datos sobre las personas que ellas mismas comparten en la red. Esta información puede agregar mucho más valor, pero conlleva grandes dificultades, como la integración. La combinación de estos datos es a menudo difícil, ya que normalmente se presentan en diferentes formas. Hace falta ir más allá de la parte de la experimentación, el despliegue de sensores y la recolección de datos; es preciso aumentar al efectividad desde la implementación y, para ello, la infraestructura es sólo una parte, ya que también se precisa: - La visualización, a través de , por ejemplo, cuadros de mando que permitan entender el significado de los datos para poder tomar decisiones inteligentes basadas en ellos. - El expertise, que guía a las organizaciones en sus primeros pasos hacia la nueva realidad a la que pueden acceder a través del **internet de las cosas.**   **Post relacionados:** - [Las fases de un proyecto de predictive analytics](http://www.lantares.com/blog/las-fases-de-un-proyecto-de-predictive-analytics) - [Soporte y formación en predictive analytics](http://www.lantares.com/blog/soporte-y-formacion-en-predictive-analytics) - [Análisis predictivo vs análisis prescriptivo](http://www.lantares.com/blog/analisis-predictivo-vs-analisis-prescriptivo)   [![Predictive Analytics](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/ad3db33a-6804-48f0-ac06-89d2103676f0.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/ad3db33a-6804-48f0-ac06-89d2103676f0) Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - 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