Las fases de los procesos de analítica de datos (big data / smart data)

Summary

En este episodio del podcast, se explora cómo funcionan los procesos de análisis de datos en la industria 4.0. Se discuten conceptos clave como Big Data, Small Data, y Smart Data, además de términos relacionados como ciencia de datos, minería de datos y gestión de datos. El proceso de análisis de datos se desglosa en etapas clave: captura, almacenamiento, transformación y análisis de la información. Se hace hincapié en la importancia de contar con una estrategia clara antes de iniciar un proceso de análisis de datos y en la recomendación de empezar con proyectos pequeños y escalables. Además, se menciona la relevancia de las gemelas digitales y la acción servil para mejorar la eficiencia y ofrecer servicios adicionales a los clientes.

Takeaways

• 😀 La analítica de datos en la Industria 4.0 se centra en mejorar procesos industriales como el rendimiento de máquinas, la optimización de producción y el mantenimiento predictivo.
• 😀 El concepto de 'Big Data' involucra grandes volúmenes de datos que las herramientas tradicionales no pueden procesar, requiriendo técnicas innovadoras para su análisis.
• 😀 Los términos 'Small Data' y 'Smart Data' hacen referencia a conjuntos de datos más pequeños y específicos, que se utilizan cuando los volúmenes de datos no son masivos pero aún así son valiosos.
• 😀 La Ciencia de Datos es un método científico que combina estadísticas, matemáticas, y programación para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información útil.
• 😀 El 'Data Mining' es el proceso de explorar grandes bases de datos para identificar patrones y tendencias relevantes para la toma de decisiones.
• 😀 La Inteligencia Empresarial (BI) transforma los datos almacenados en información útil que ayuda a generar planes de negocio y estrategias.
• 😀 Para implementar un proceso de analítica de datos, primero se debe tener una estrategia clara que responda a un problema específico o un objetivo dentro del plan estratégico de la empresa.
• 😀 Se recomienda comenzar con procesos pequeños y escalables, lo que permite obtener resultados más rápidos y evaluar la viabilidad del proyecto antes de expandirlo.
• 😀 El 'Digital Twin' o gemelo digital es una réplica virtual de activos físicos que permite simular, prever situaciones y tomar acciones preventivas en un entorno seguro y económico.
• 😀 La servitización en la Industria 4.0 implica ofrecer servicios adicionales a los clientes utilizando los datos recopilados de los productos vendidos, como mantenimiento predictivo y proactivo.
• 😀 El proceso de captura, transmisión, almacenamiento y análisis de datos en la Industria 4.0 es esencial y debe incluir etapas como la extracción, transformación y carga (ETL) para preparar los datos antes de ser analizados.

Q & A

¿Qué es el Big Data y cómo se utiliza en la Industria 4.0?

El Big Data se refiere a la recolección, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos dinámicos y heterogéneos generados por usuarios y máquinas. En la Industria 4.0, se utiliza para extraer información valiosa que puede ser aplicada en proyectos de aprendizaje automático y otras aplicaciones avanzadas de análisis.

¿Cuál es la diferencia entre Big Data, Small Data y Smart Data?

Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos, mientras que Small Data hace referencia a conjuntos de datos más pequeños. Smart Data se enfoca en analizar datos pocos pero valiosos, en lugar de simplemente manejar grandes cantidades de información.

¿Qué es la ciencia de datos y cómo contribuye al proceso de análisis de datos?

La ciencia de datos es un enfoque metodológico que combina estadísticas, matemáticas, técnicas de captura y limpieza de datos, minería de datos y programación. Su objetivo es preparar y alinear grandes cantidades de datos para obtener información útil para el análisis.

¿Qué significa 'Data Mining' y cómo se aplica en la Industria 4.0?

Data Mining es el proceso de explorar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias. Se utiliza en la Industria 4.0 para descubrir información relevante en bases de datos, lo que ayuda a optimizar procesos y tomar decisiones informadas.

¿Por qué es importante tener una estrategia clara antes de implementar un proceso de análisis de datos?

Es fundamental tener una estrategia bien definida porque un proceso de análisis de datos debe responder a un problema específico o a un objetivo claro en el plan estratégico de la empresa. De lo contrario, la inversión podría no justificar los beneficios esperados.

¿Qué es un gemelo digital y cómo ayuda en la Industria 4.0?

Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo, proceso o sistema físico. En la Industria 4.0, se usa para simular situaciones, mejorar procesos y prever posibles escenarios sin los costos de experimentar directamente con el sistema físico.

¿Qué son los servicios servitization y cómo se aplican a los productos industriales?

La servitización es un modelo de negocio donde los productos industriales proporcionan datos a los fabricantes para ofrecer servicios adicionales, como mantenimiento predictivo o herramientas de análisis para mejorar la operación de las máquinas y equipos.

¿Qué tipo de datos pueden capturarse en un proceso de análisis de datos industrial?

Se pueden capturar datos de diversas fuentes, como máquinas, robots, sensores, sistemas de visión artificial, controladores lógicos programables (PLC), dispositivos IoT, bases de datos de clientes y redes sociales, entre otros.

¿Qué importancia tiene la selección de los datos relevantes en el proceso de análisis de datos?

Es crucial seleccionar los datos relevantes porque medir parámetros innecesarios puede ralentizar y complicar el proceso de análisis. Focalizarse en los datos que realmente aportan valor asegura un análisis más eficiente.

¿Cómo se lleva a cabo el proceso de almacenamiento y procesamiento de los datos en la Industria 4.0?

Los datos capturados se envían a servidores locales o en la nube, donde se procesan mediante técnicas de 'ETL' (extracción, transformación y carga), para limpiar, enriquecer y seleccionar los datos más relevantes para el análisis. Las grandes empresas suelen tener centros de procesamiento de datos propios, aunque la computación en la nube es más común.