Al referirnos al término “Big Data”
siempre nos viene a la cabeza el proceso de datos generado por los
usuarios de internet y las redes sociales (Web 2.0), generado por
personas al usar las distintas aplicaciones y, generalmente, datos de
tendencias, opiniones, búsquedas,… y cuyo gran volumen es debido a que
estos usuarios se cuentan por millones.
Esto da la visión de que las nuevas tecnologías han sido creadas para solventar el almacenamiento y proceso de esta cantidad ingente de datos (para convertirlos en información útil) se limitan a los negocios o empresas basadas en internet.
Este ha sido
el origen de la creación de esas tecnologías y el primer problema al que
se quería dar solución, pero se ha abierto la veda a la aplicación de
estas tecnologías a entornos menos globales pero con necesidades de
proceso y análisis iguales o, en muchos casos, superiores.
En el entorno industrial
y de procesos existe esa misma necesidad desde que el volumen de datos
puede ser generado por distintos sistemas de sensores o las medidas
implicadas en los propios procesos productivos, logísticos o de calidad.
El número de fuentes de datos puede ser menor que el número de usuarios de Facebook,
pero el tiempo de muestra y la velocidad de generación de esos sistemas
producen un volumen de datos muy superior a la que pueda originar
cualquiera de esos usuarios, dando como resultado un conjuntos de datos a
procesar mayor a cualquier negocio de internet.
La aplicación de las herramientas y las tecnologías de “Big Data” en esos entornos nos permitirán almacenar, procesar, recuperar y analizar todo ese volumen de datos de una forma rentable en tiempo y coste, pudiendo dar solución a muchos problemas del día a día del negocio; entre otros:
- Prevención de anomalías y detección de errores.
- Ajustes óptimos de recursos a necesidades en tiempo real.
- Anticipación a problemas o necesidades futuros.
- Análisis y realimentación de procesos en tiempo real.
Una vez ya sabemos las posibilidades que
nos ofrece la tecnología, lo más importante es detectar que datos
podemos necesitar y que información queremos obtener para que el volumen
de datos que somos capaces de manipular no nos produzca una
“infotoxicación”.
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