Las 5 V del Big Data

La industria 4.0 es una realidad y cada vez está más instaurada en el tejido empresarial mundial.

Uno de los pilares fundamentales de la cuarta revolución industrial es el Big Data, es decir, la recolecta y comprensión de un enorme volumen de datos para su posterior analítica con el fin de ser más eficientes a nivel productivo y por tanto más competitivo en el mercado.

Para ser ejecutado eficazmente el big data precisa obedecer 5 patrones: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor.

· Volumen. Se refiere a la cantidad de información generada por una industria. Bien analizados, los datos abudantemente se vieron aliados de las compañías.

· Velocidad.  Frecuencia que esta información es producida, su análisis precisa acompañar ese flujo para ser hecho de forma eficaz.

· Variedad.  Propiedad que explica las distintas formas que un dado puede llegar al análisis.

· Veracidad.  Garantiza que los datos que se recogen a gran volumen y gran velocidad sean reales y tengan una base congruente, si la información es contradictoria, no es posible efectuar análisis adecuados.

Para finalizar, el valor de la operación debe tenerse en cuenta para calcular el costo-beneficio de semejante análisis.

Pero, ¿cómo se realiza el análisis de esos datos?

Las ventajas de Big Data para la industria son incontables

Las ventajas de big data para la industria son incontables. En todo instante la producción y comercialización de los productos y servicios industriales producen informaciones que pueden ser analizadas para identificar patrones y anomalías. De este modo, es posible optimizar cualquier proceso, enfocar producciones, recoger datos de todas y cada uno de los elementos de una planta industrial. Al final, esto produce un análisis detallado de toda la cadena industrial, lo que trae impactos positivos para la administración de la compañía y la consecuente toma de decisiones.

A fin de que esto resulte posible, los datos se almacenan y se examinan en etapas. La primera de ellas es la llamada data de preparación. En esta fase, la información está preparada, separada, organizada para poder continuar un patrón de análisis. Sin ello, el volumen de datos desordenados produce un trabajo superfluo y en vez de facilitar el proceso, crea una barrera en él.

El segundo paso tras preparar los datos es examinar críticamente la información proveniente de ellos. La llamada data mining, minería de datos, es la fase de identificar patrones y anomalías que puedan fundamentar resoluciones estratégicas para la industria.

Muchas empresas paran en esta etapa y con los insights generados trazan planes para optimar procesos, prosperar el aprovechamiento de máquinas y disminuir al mínimo costos. Mas para las que desean dar continuidad al proceso es posible instruir a las máquinas a leer los patrones de datos y con esto tomar resoluciones. Esto se llama Machine Learning.