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Artículos, tutoriales y novedades del equipo de TagoIO.
Modelos de analytics para IoT: de los dashboards del pasado a predicciones accionables
Cómo los modelos de analytics convierten los datos de sensores IoT en predicciones, puntuaciones de anomalía y estimaciones de tiempo hasta el límite: el pipeline de cuatro pasos, qué familia de modelos responde cada pregunta, por qué un modelo ajustado supera a un LLM al evaluar telemetría y qué dice la investigación sobre el retorno.
Cómo es de verdad un buen dashboard IoT para gestión de instalaciones
Qué contiene de verdad un buen dashboard IoT de gestión de instalaciones: las cuatro vistas que importan, por qué el diseño sigue al edificio y por qué las mejores interfaces de facilities hoy arrancan con predicciones y anomalías señaladas en lugar de gráficos crudos.
Plataformas IoT open source vs gestionadas: cuánto cuesta realmente la diferencia
Las plataformas IoT open source cambian licencia por operación: alojamiento, parches, escalado y construir la capa de analytics por tu cuenta. Qué incluye de verdad cada modelo, cuánto cuesta de verdad cada uno y cómo elegir con honestidad.
Network server LoRaWAN vs plataforma de aplicaciones IoT: qué hace cada uno en realidad
Un network server LoRaWAN mueve paquetes; una plataforma de aplicaciones IoT los convierte en dashboards, alertas, predicciones y aplicaciones. Qué hace cada capa, por qué necesitas las dos y cómo se conectan.
¿Qué es el análisis predictivo para IoT y cómo empezar?
Una guía clara sobre el análisis predictivo para IoT: qué significa, dónde rinde frutos, los requisitos reales y un primer proyecto que puedes lanzar en TagoIO.
Detección de anomalías vs pronóstico: ¿cuál necesita tu proyecto de IoT?
La detección de anomalías y el pronóstico resuelven problemas distintos de IoT. Cómo diferenciarlos, cuándo necesitas cada uno y cómo trabajan juntos en TagoIO.
¿Cuántos datos históricos necesitas para pronosticar métricas de IoT?
Cuántos datos históricos de IoT necesita realmente un pronóstico: la regla ligada a tu ciclo estacional, por qué más no siempre es mejor y cómo empezar antes de tener años acumulados.
¿Qué modelo de pronóstico deberías usar para datos de series de tiempo de IoT?
ARIMA, Prophet y LSTM comparados para el pronóstico de series de tiempo de IoT: cómo funciona cada uno, cuándo conviene y cómo ejecutar al ganador en TagoIO.
Cómo pronosticar datos de sensores IoT: una guía práctica
Una progresión práctica para pronosticar datos de sensores IoT, desde promedios móviles hasta modelos estacionales y aprendizaje automático, y cómo ejecutarla en TagoIO.
Cómo detectar anomalías en datos de sensores IoT con IA
Las cuatro formas que toma una anomalía de sensor, picos, deriva, silencio y fallos correlacionados, por qué los umbrales fijos se pierden tres de ellas, y cómo montar la detección en TagoIO con líneas base estadísticas, TagoAI, Analysis y Actions.
¿Qué plataformas IoT tienen las mejores APIs para integraciones a medida?
Cinco propiedades comprobables que deciden si una integración a medida llega a producción: cobertura, alcance del token, transparencia en los límites de tasa, calidad del SDK y webhooks en ambos sentidos. Dónde están las plataformas conocidas y la prueba que conviene hacer antes de comprometerse.
Cómo funciona la conectividad IoT satelital (y cuándo conviene usarla)
Cómo funciona la conectividad IoT satelital, el equilibrio entre costo y latencia de LEO frente a GEO, y los pocos casos en los que supera a LoRaWAN o al enlace celular.