Aunque su uso permanece en el área gris, los datos de telemetría pueden brindarle la información más precisa que puede obtener de un sistema operativo activo. De hecho, esta gestión de recopilación de datos, que las aplicaciones de redes sociales basadas en algoritmos más populares han estado utilizando durante mucho tiempo, puede no ser tan mala como pensamos.

En el mundo actual, la integración de algoritmos de IA y ML ha revolucionado la forma en que vivimos y trabajamos. La automatización, que alguna vez se consideró un concepto futurista, ahora es una parte indispensable de nuestra vida diaria. Desde asistentes personales inteligentes como Siri y Alexa hasta automóviles autónomos y hogares inteligentes, la automatización ha hecho nuestras vidas más fáciles y cómodas que nunca.

Este cambio hacia la automatización fue posible gracias al reconocimiento de que los datos pueden existir más allá del sistema binario de unos y ceros. Al analizar y comprender los datos en sus diversas formas, hemos podido crear tecnologías que satisfacen nuestras necesidades e impulsan a la humanidad a plantearse nuevas preguntas.

Sin embargo, el proceso de recopilación y análisis de datos no tiene por qué ser manual. Los datos de telemetría nos ofrecen una forma de recopilar y analizar datos automáticamente, brindándonos información sobre cómo podemos mejorar nuestros productos y servicios. Veamos más de cerca qué nos pueden ofrecer los datos de telemetría en este sentido.

¿Qué son los datos de telemetría?

Los datos de telemetría se refieren a la información recopilada por aplicaciones o sistemas de software durante su funcionamiento, que puede incluir patrones de uso, métricas de rendimiento y otros datos relacionados con el comportamiento del usuario y el estado del sistema. Estos datos generalmente se envían a un servidor remoto para su análisis y pueden usarse para mejorar la calidad y la funcionalidad del software o sistema, así como para proporcionar información sobre el comportamiento y las preferencias del usuario.

Los datos de telemetría pueden incluir una amplia gama de información, como por ejemplo:

• Datos de participación del usuario, como funciones utilizadas, tiempo dedicado a tareas y rutas de navegación.
• Métricas de rendimiento como tiempos de respuesta, tasas de error y utilización de recursos.
• Registros del sistema como fallas, errores y problemas de hardware
• Datos demográficos del usuario como edad, sexo, ubicación y preferencia de idioma.
• Información del dispositivo, incluido el sistema operativo, el tipo de navegador, la resolución de pantalla y el tipo de dispositivo
• Información de red, como dirección IP, proveedor de servicios de Internet y ancho de banda.
• Patrones de uso de la aplicación, incluida la frecuencia de uso, la hora del día y la duración del uso.
• Comentarios de los clientes, como encuestas de comentarios y solicitudes de soporte.
• Datos analíticos de herramientas como Google Analytics

El objetivo principal de recopilar datos de telemetría es obtener información sobre cómo los usuarios interactúan con la aplicación, identificar áreas de mejora y optimizar la experiencia del usuario. Al analizar los datos de telemetría, los desarrolladores pueden identificar tendencias en el comportamiento de los usuarios, detectar problemas y errores y tomar decisiones precisas sobre el desarrollo futuro de productos.

Los siguientes ejemplos ilustran la naturaleza diversa de los datos de telemetría y sus aplicaciones en diversas industrias. Al recopilar, analizar y actuar sobre los datos de telemetría, las organizaciones pueden obtener información valiosa que impulse la toma de decisiones precisas, mejoren las operaciones y mejoren las experiencias de los clientes.

Datos del sensor

Los datos de los sensores se refieren a la información recopilada por sensores instalados en equipos industriales, vehículos o edificios. Estos datos pueden incluir temperatura, humedad, presión, movimiento y otros factores ambientales. Al recopilar y analizar estos datos, las empresas pueden obtener información sobre las condiciones operativas, el rendimiento y las necesidades de mantenimiento.

Por ejemplo, los datos de los sensores de una máquina de fabricación pueden indicar cuándo está funcionando a niveles óptimos, cuándo necesita mantenimiento o si hay algún problema con el proceso de producción.

Datos de registro de la máquina

Los datos de registros de máquinas son los datos recopilados por registros de maquinaria de equipos industriales, como maquinaria de fabricación, sistemas HVAC o equipos agrícolas. Estos datos pueden proporcionar información sobre el estado del equipo, los patrones de uso y las tasas de falla.

Por ejemplo, los datos de registro de una máquina de fabricación pueden mostrar con qué frecuencia se utiliza, qué piezas se utilizan con más frecuencia y si hay algún problema con la máquina que deba solucionarse.

Datos de telemetría del vehículo

Los datos de telemetría del vehículo se refieren a los datos recopilados por GPS, velocidad, consumo de combustible, presión de neumáticos y sensores de rendimiento del motor en los vehículos. Estos datos pueden ayudar a los administradores de flotas a optimizar rutas, gestionar el comportamiento de los conductores y mantener los vehículos.

Por ejemplo, los datos de telemetría de los vehículos pueden mostrar qué conductores conducen demasiado rápido, frenan demasiado o toman rutas ineficientes, lo que permite a los administradores de flotas abordar estos problemas y mejorar la eficiencia general de la flota.

Datos de comportamiento del usuario

Los datos de comportamiento del usuario se refieren a los datos recopilados sobre hábitos de navegación web, patrones de uso de aplicaciones y métricas de participación del usuario. Estos datos pueden proporcionar información sobre las preferencias, los intereses y los puntos débiles de los clientes, ayudando a las empresas a mejorar sus productos y servicios.

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Por ejemplo, los datos de comportamiento del usuario de un sitio web de comercio electrónico pueden mostrar qué productos son los más populares, qué páginas se visitan con más frecuencia y dónde abandonan los usuarios, lo que permite a la empresa realizar mejoras en la experiencia del usuario.

Datos de consumo de energía

Los datos de consumo de energía se refieren a los datos recopilados sobre patrones de uso de energía de medidores inteligentes, sistemas de gestión de edificios o instalaciones industriales. Estos datos pueden ayudar a identificar áreas para mejorar la eficiencia energética, optimizar el consumo de energía y predecir la demanda energética futura.

Por ejemplo, los datos de consumo de energía de un gran edificio de oficinas pueden mostrar qué pisos utilizan más energía, qué accesorios de iluminación son los menos eficientes y cuándo aumenta el uso de energía, lo que permite al administrador del edificio hacer ajustes para reducir el desperdicio de energía.

Datos del tiempo

Los datos meteorológicos se refieren a los datos recopilados de estaciones meteorológicas, imágenes satelitales o API meteorológicas. Estos datos se pueden utilizar en diversas industrias, como la agricultura, la aviación, la construcción y el transporte, para planificar operaciones, optimizar recursos y minimizar las interrupciones relacionadas con el clima.

Por ejemplo, los datos meteorológicos pueden mostrar qué días es probable que haya fuertes lluvias, lo que permite que un sitio de construcción programe el trabajo al aire libre en consecuencia, o qué rutas de vuelo es probable que se vean afectadas por turbulencias, lo que permite a los pilotos redirigir los vuelos en consecuencia.

Datos de dispositivos médicos

Los datos de dispositivos médicos se refieren a los datos recopilados por los signos vitales del paciente, los resultados del tratamiento y los sensores de rendimiento del dispositivo en los dispositivos médicos. Estos datos pueden ayudar a los proveedores de atención médica a monitorear la salud del paciente, optimizar los planes de tratamiento y mejorar el diseño y la funcionalidad de los dispositivos médicos.

Por ejemplo, los datos de un marcapasos sobre dispositivos médicos pueden mostrar qué tan bien está funcionando, si hay algún problema con el dispositivo y qué ajustes deben realizarse para optimizar su rendimiento.

Datos de transacciones financieras

Los datos de transacciones financieras se refieren a los datos recopilados sobre el procesamiento de pagos, el historial de transacciones y la detección de fraude. Estos datos pueden ayudar a las instituciones financieras, comerciantes y consumidores a detectar fraudes, optimizar los procesos de pago y mejorar las ofertas de productos financieros.

Por ejemplo, los datos de transacciones financieras pueden mostrar qué transacciones se disputan con mayor frecuencia, qué métodos de pago son más populares y dónde es más probable que ocurra el fraude, lo que permite a las instituciones financieras realizar mejoras en sus sistemas.

Datos de la cadena de suministro

Los datos de la cadena de suministro se refieren a los datos recopilados sobre los niveles de inventario, el seguimiento de los envíos y el desempeño de los proveedores. Estos datos pueden ayudar a las empresas a gestionar el inventario, optimizar la logística y fortalecer las relaciones con proveedores y clientes.

Por ejemplo, los datos de la cadena de suministro pueden mostrar qué productos se venden más, qué proveedores tienen el mejor desempeño y dónde se producen cuellos de botella en la cadena de suministro, lo que permite a las empresas realizar ajustes para mejorar la eficiencia.

Datos de seguimiento ambiental

Los datos de monitoreo ambiental se refieren a los datos recopilados sobre la calidad del aire, la calidad del agua, la contaminación acústica y otros factores ambientales. Estos datos pueden ayudar a las organizaciones a garantizar el cumplimiento de las regulaciones, mitigar los impactos ambientales y promover iniciativas de sostenibilidad.

Por ejemplo, los datos de monitoreo ambiental pueden mostrar qué áreas de una fábrica están produciendo la mayor cantidad de emisiones, qué partes de una ciudad tienen la peor calidad del aire o qué procesos de fabricación utilizan más energía, lo que permite a las organizaciones hacer ajustes para reducir su huella ambiental. .

Dos tipos, un objetivo

Los datos de telemetría se pueden clasificar en términos generales en dos categorías: lector activo y pasivo datos. Los datos activos se recopilan directamente de los usuarios a través de encuestas, formularios de comentarios y herramientas interactivas. Los datos pasivos, por otro lado, se recopilan indirectamente a través de herramientas de análisis y software de seguimiento.

Recopilación activa de datos Implica una interacción directa con los usuarios, donde se hacen preguntas específicas para recopilar información sobre sus preferencias, necesidades y experiencias. Las encuestas y los formularios de retroalimentación son ejemplos comunes de métodos activos de recopilación de datos.

Estos métodos permiten a las organizaciones recopilar información valiosa sobre su público objetivo, incluidas sus opiniones, niveles de satisfacción y áreas de mejora. Las herramientas interactivas como chatbots, pruebas de usuarios y grupos focales también se incluyen en la recopilación activa de datos. Estas herramientas permiten interacciones en tiempo real con los usuarios, proporcionando datos ricos y matizados que pueden ayudar a las organizaciones a perfeccionar sus productos y servicios.

Recolección pasiva de datos, por otro lado, ocurre indirectamente a través de herramientas de análisis y software de seguimiento. Análisis web, análisis de aplicaciones móviles, Dispositivo IoT Los datos, el monitoreo de redes sociales y los datos de sensores de equipos industriales son todos ejemplos de recopilación pasiva de datos.

Estos métodos rastrean el comportamiento del usuario, las métricas de participación y los indicadores de rendimiento sin interactuar directamente con los usuarios. Por ejemplo, las herramientas de análisis web rastrean el tráfico del sitio web, las tasas de rebote y las tasas de conversión, mientras que el análisis de aplicaciones móviles monitorea la participación del usuario dentro de las aplicaciones. El monitoreo de redes sociales rastrea las conversaciones en las redes sociales y los hashtags relacionados con una marca o producto, brindando información sobre la opinión y el sentimiento públicos. Los datos de los sensores de los dispositivos IoT, como las lecturas de temperatura o las coordenadas GPS, se incluyen en la recopilación pasiva de datos. Estos datos ayudan a las empresas a monitorear el rendimiento de los equipos, predecir las necesidades de mantenimiento y optimizar las operaciones.

Espera, ¿no es ilegal?

La recopilación pasiva de datos de telemetría, que implica la recopilación de datos indirectamente a través de herramientas de análisis y software de seguimiento sin interacción directa con los usuarios, es una legalmente gris zona.

Si bien no es necesariamente ilegal, existen regulaciones y consideraciones éticas que las organizaciones deben tener en cuenta al recopilar y utilizar datos de telemetría.

En los Estados Unidos, el Ley de privacidad de las comunicaciones electrónicas (ECPA) prohíbe la interceptación o divulgación de comunicaciones electrónicas sin consentimiento. Sin embargo, esta ley no aborda explícitamente técnicas pasivas de recopilación de datos como análisis web o monitoreo de redes sociales.

La Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea impone normas más estrictas sobre la recopilación y el procesamiento de datos. Las organizaciones deben obtener el consentimiento explícito de las personas antes de recopilar y procesar sus datos personales. El RGPD también exige que las organizaciones proporcionen políticas de privacidad claras y brinden a los usuarios el derecho de acceder, corregir y eliminar sus datos personales cuando lo soliciten.

La Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) en los Estados Unidos ofrece a los consumidores derechos similares a los del RGPD. Las empresas deben informar a los consumidores sobre las categorías de información personal que recopilan, divulgan y venden, así como brindarles la posibilidad de optar por no participar en dichas recopilaciones.

Para garantizar el cumplimiento de estas regulaciones, las organizaciones deben adoptar las mejores prácticas para recopilar y utilizar datos de telemetría:

• Brindar transparencia: Comunique claramente a los usuarios qué datos se recopilan, cómo se utilizarán y por qué son necesarios.
• Obtener el consentimiento: Cuando lo exija la ley, obtener el consentimiento explícito de los usuarios antes de recopilar y procesar sus datos personales.
• Anonimizar datos: Cuando sea posible, anonimice los datos para proteger la privacidad del usuario y evitar identificar a usuarios individuales.
• Implementar medidas de seguridad: Garantizar que existan medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos recopilados contra accesos no autorizados o infracciones.
• Cumplir con los estándares de la industria: Siga los estándares y pautas de la industria, como el Programa de autorregulación para publicidad conductual en línea de la Digital Advertising Alliance (DAA), para demostrar su compromiso con las prácticas responsables de recopilación y uso de datos.
• Realizar auditorías periódicas: Revisar periódicamente los métodos y prácticas de recopilación de datos para garantizar que se ajusten a los requisitos legales, las consideraciones éticas y las políticas de privacidad de la organización.
• Ofrecer opciones de exclusión voluntaria: Brinde a los usuarios la opción de optar por no participar en la recopilación de datos o retirar su consentimiento en cualquier momento.
• Capacitar a los empleados: Educar a los empleados sobre la importancia de la privacidad de los datos y asegurarse de que comprendan las leyes, regulaciones y políticas de la empresa aplicables.
• Monitorear las actualizaciones regulatorias: Manténgase informado sobre los cambios en las leyes y regulaciones relacionadas con la privacidad de los datos y adapte las políticas de la organización en consecuencia.
• Considere una evaluación del impacto en la privacidad: Realizar una evaluación del impacto en la privacidad (PIA) para identificar, gestionar y mitigar los posibles riesgos de privacidad asociados con la recopilación y el procesamiento de datos de telemetría.

¿Cómo pueden los datos de telemetría ayudar a una empresa?

Los datos de telemetría pueden proporcionar numerosos beneficios para empresas de diversos sectores. Una de las principales formas en que puede ayudar es ofreciendo información valiosa sobre cómo los clientes interactúan con un producto o servicio. Esta información se puede utilizar para identificar áreas donde se pueden realizar mejoras, optimizando la experiencia del usuario y creando nuevas funciones que satisfagan las necesidades del cliente.

Por ejemplo, si una empresa de software lanza una nueva función, los datos de telemetría pueden rastrear la participación y los comentarios de los usuarios, lo que permite a los desarrolladores perfeccionar la función en función de los patrones de uso reales.

Otra ventaja importante de los datos de telemetría es su capacidad para ayudar con la atención al cliente. Al monitorear el comportamiento de los usuarios, las empresas pueden detectar problemas y errores antes de que se conviertan en problemas importantes. Este enfoque proactivo permite a los equipos de atención al cliente abordar las inquietudes de manera más eficiente, reduciendo los tiempos de resolución y mejorando la satisfacción general.

Además, los datos de telemetría pueden facilitar la entrega de contenido personalizado, lo que permite a las empresas adaptar estrategias de marketing a audiencias específicas en función de sus intereses y preferencias.

Los datos de telemetría también pueden Desempeñan un papel crucial en el mantenimiento predictivo., particularmente en industrias como la manufactura, el transporte y la energía. Al realizar un seguimiento del rendimiento de los equipos e identificar posibles fallas desde el principio, las empresas pueden minimizar el tiempo de inactividad y reducir los costos de mantenimiento.

Este enfoque proactivo puede mejorar significativamente la eficiencia operativa y reducir el desperdicio.

Además, los datos de telemetría pueden ayudar a las empresas a agilizar los procesos, reduciendo el desperdicio y mejorando la eficiencia operativa. Al analizar los patrones de uso, las organizaciones pueden identificar cuellos de botella, ineficiencias y oportunidades de automatización.

Este tipo de información se puede utilizar para optimizar la asignación de recursos, minimizar los gastos relacionados con el mantenimiento, reparación y reemplazo, y asignar recursos de manera más efectiva.

Además, los datos de telemetría pueden ayudar a las empresas a cumplir los requisitos reglamentarios y mantener los estándares de seguridad. Al brindar visibilidad de las prácticas de manejo de datos, controles de acceso y vulnerabilidades del sistema, las organizaciones pueden garantizar el cumplimiento de las regulaciones de la industria y mitigar los riesgos potenciales.
Además, los datos de telemetría se pueden utilizar para establecer puntos de referencia para el rendimiento del producto, la prestación de servicios y la experiencia del usuario.

Al establecer estos puntos de referencia, las empresas pueden evaluar el progreso, identificar áreas de mejora y mantenerse competitivas en sus respectivos mercados.

Por último, datos de telemetría. proporciona información valiosa sobre el comportamiento del cliente, preferencias y necesidades. Esta información puede informar hojas de ruta de productos, estrategias de marketing e iniciativas de retención de clientes, lo que en última instancia impulsa la toma de decisiones informadas y mejora la experiencia general del cliente.

El uso eficaz de los datos de telemetría puede brindar a las empresas una ventaja competitiva al proporcionar conocimientos únicos que pueden utilizarse para innovar, diferenciar productos y servicios y superar las expectativas de los clientes.

A medida que los datos están cambiando nuestro mundo, la forma en que los adquirimos es tan importante como nuestra capacidad para darles sentido. El futuro sigue siendo mucho más grande que el pasado y depende de nosotros cuánta novedad podemos incluir en una vida.

Crédito de la imagen destacada: kjpargeter/Freepik.

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• Fuente: https://dataconomy.com/2023/09/11/what-is-telemetry-data-how-it-works/