Las fases de los procesos de analítica de datos y big data en las empresas

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Pódcast Industria 4.0: Principales etapas de los procesos de analítica de datos y big data.
Episodio 58.

Cuando hablamos de procesos de analítica de datos se suele emplear el término big data, identificado como la recolección, gestión y análisis a alta velocidad de grandes, dinámicos y heterogéneos volúmenes de datos generados por usuarios y máquinas, que debido a su tamaño y complejidad superan las capacidades de procesamiento de las herramientas de software tradicionales. Cuando este volumen de datos es más pequeño, también se denomina small data o smart data.

En el entorno industrial puede que nos interese captar y analizar datos para estudiar el comportamiento óptimo de nuestras máquinas y robots. El análisis de la información nos puede ayudar a mejorar la producción o reducir los costes. Otra posibilidad es conseguir información sobre la trazabilidad de los productos que fabricamos. Conceptos como el gemelo digital o digital twin y la servitización están muy relacionados con la captación de datos en la industria.

Antes de poner en marcha un proceso de analítica de datos, lo primero es contar con una estrategia. No se trata de ponernos a capturar y analizar datos porque todo el mundo lo hace o todo el mundo dice que hay que hacerlo. Un proceso de analítica de datos tiene que ser la respuesta a un problema concreto o ser la solución a uno de los objetivos que contempla el plan estratégico de nuestra empresa.

Otra cuestión importante de la que hablan cada vez más los expertos, es que se recomienda poner en marcha pequeños procesos de small data que sean escalables. No se trata de arrancar un macro proyecto de analítica de datos que recoja información de toda la planta de fabricación, sino de comenzar con una máquina o un proceso y ver los resultados.

En cuanto a las etapas, la primera consiste en la captura de datos. Una vez que hemos captado la información, el siguiente paso es enviarla a un servidor local o a un servidor en la nube para su posterior almacenamiento. Después hay que abordar la extracción, transformación y carga de los datos para realizar un análisis con herramientas de software o de inteligencia artificial. Tras el proceso de análisis es necesario crear herramientas de software o interfaces que permitan una visualización clara de la información para que los responsables de planta puedan tomar las decisiones más adecuadas.

Sobre las claves de la analítica de datos y el big data, y las fases de este tipo de procesos centramos este nuevo episodio de Pódcast Industria 4.0. Cualquier duda, comentario o reflexión nos lo puedes hacer llegar a la dirección de correo electrónico contacto@podcastindustria40.com o dejar un comentario al pie de esta misma entrada.