Big Data, un nicho poco explotado

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El término Big Data se refiere al gran volumen de datos generados por empresas, usuarios y dispositivos y que no se pueden procesar o analizar por métodos tradicionales. Estos pueden estar en forma estructurada, semiestructurada o no estructurada. Datos como llamadas telefónicas para comentar dudas, aclaraciones o sugerencias de un producto o servicio, hasta paros en las líneas de fabricación y llenado. Datos que, manejados en una base o sistema, se vuelven muy valiosos.

Para algunas empresas dicho volumen de información representa una gran ventaja competitiva o un problema gravoso, dependiendo de las decisiones y las soluciones que se tomen para el manejo de las mega-cantidades de información.

Además de volumen, el Big Data incluye otros datos, como información de dispositivos móviles, sistemas GPS, informes sobre tiempo, temperatura, humedad, cambios químicos que sufre el aire, infinidad de sensores digitales en equipos industriales; la información generada y bien almacenada constituye toda una fuente de riqueza para los analistas e investigadores, pues a partir de los datos se pueden elaborar estudios, pronósticos, mejoras de procesos y, por tanto, de productos que ayudan a la industria a la toma de decisiones bien fundamentadas.

Otro factor que involucra el Big Data es la velocidad, gracias al uso de las tecnologías; la información que se genera, captura o procesa puede estar disponible en segundos y lo que antes llevaba años recopilar o analizar, ahora es posible tenerlo en días.

El volumen, variedad y velocidad de datos crea tal caudal de información que en la actualidad ha llegado a ser parte del activo de las empresas, sin embargo, la capacidad para procesar toda la información y convertirla en una ventaja competitiva es uno de los grandes retos, ya que solamente se aprovecha una mínima parte.

En nuestros días, las empresas de Tecnologías de Información crean soluciones y herramientas para el manejo de dicha información y han desarrollando sistemas de Big Data para que las empresas puedan extraer valor de sus datos o proyectos.

Resulta importante saber que la principal fuente de valor se encuentra dentro de la misma empresa, tanto en sus datos estructurados como los no estructurados y que además están en constante expansión. Pues esta conciencia les permitirá desarrollar propuestas y soluciones personalizadas para sus clientes.

El proceso general y básico que se realiza para procesar los datos consiste en:

1. Obtención de datos: extraer datos de un gran volumen y variedad de formatos y fuentes.

2. Organización de datos: a través de herramientas digitales que filtran, transforman, clasifican y almacenan datos, para su posterior análisis.

3. Análisis de datos: analizar una muestra específica de todo el conglomerado de información de la empresa, puede revelar nuevos conocimientos acerca de un producto, proceso o hecho, que va impactar en los resultados finales.

En el sector industrial, donde la automatización de procesos arroja una gran cantidad de datos, se pueden aplicar los sistemas Big Data. Como modelo se pueden utilizar los sistemas de historiadores de proceso, sistemas de fabricación, sistemas de calidad, sistemas de recursos empresariales, que permiten obtener datos para su análisis y llevarnos a conclusiones sobre un problema en específico, por ejemplo: identificación de los factores que están ocasionando que los productos salgan fuera de especificaciones, en un sistema de automatización.

Las respuestas para la corrección o mejora se obtienen fácil y rápidamente, lo que en el pasado se llevaba días o semanas.

Existen cuatro categorías de sistemas Big Data para los procesos de fabricación:

Diagnósticos predictivos: ayudan a identificar los estándares de calidad de un producto, datos de fabricación, informes de servicio y mantenimiento, etcétera.

Data Mining en fabricación: es útil para detectar los factores que causan problemas de calidad, para observar la variabilidad de un proceso, así como la trazabilidad de los componentes a través de los procesos de fabricación, entre otros.

Análisis de garantía: ayuda en la identificación de las discrepancias en las reclamaciones de garantía, las cuales pueden ser por reclamaciones no válidas, problemas de fraude o inadecuada capacitación técnica.

Servicios remotos inteligentes: tiene aplicación en la detección y resolución de problemas potenciales.

El aprovechamiento de datos a través del Big data puede hacer más competitivas a las empresas, la clave está en saber cómo y a través de qué pueden lograr procesar sus datos para obtener la información útil que impacte la toma de decisiones.

¡Aprovechemos nuestros datos!

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