El big data es la materia prima para crear productos o servicios innovadores, pero se necesitan las herramientas y el talento adecuado para potencializarlos.
Las empresas enfrentan el desafío de rentabilizar los datos para convertirlos en soluciones tangibles que les permitan mantenerse competitivas en el mercado.
¿Cuáles son las principales tendencias en cuanto a la gestión y almacenamiento de datos?
De entrada el big data, que permite extraer, almacenar y procesar altos volúmenes de información. Además está la nube, donde las empresas ahorran en infraestructura pues no tienen que gastar en servidores a los que hay que darles mantenimiento. Por otro lado, existen diferentes tipos de datos generados a través de sensores, videos, fotos, señales eléctricas, entre otros. Estos se almacenan para luego estructurarlos y explotarlos con el apoyo de la analítica descriptiva e inteligencia artificial a fin de generar insights que se traduzcan en propuestas de valor.
¿Qué problemática enfrentan hoy en día las empresas en la gestión de información?
Primero, hay una gran oferta de tecnología, pero las empresas no saben qué les conviene adquirir y a qué costo. Por eso hay proveedores especializados que las pueden apoyar para definir una arquitectura adecuada. En segundo lugar, está la cuestión del talento y la estrategia; quienes llevan años como gestores de datos o TI, no se han capacitado en las nuevas tecnologías. Por tal motivo, debe haber una evangelización sobre los beneficios de la administración de la información.
¿Cómo se crean soluciones de punta a punta en Industria 4.0 para rentabilizar los datos?
Primero, en un extremo el IoT industrial es clave para generar y obtener los datos que permiten tener visibilidad de todo lo que ocurre en la planta de producción. En el otro, el machine learning juega un rol crucial porque facilita la creación de algoritmos para predecir fallas y desviaciones de calidad, así como para optimizar la producción, inventarios y pronósticos de la demanda, entre otras cuestiones.
Por su parte, con el deep learning se pueden abordar temas de visión artificial para supervisión de calidad y conteos de inventario; es decir, todo aquello que simule lo que un ser humano ve a la hora de realizar su trabajo. Además, facilita un monitoreo 24/7 de lo que sucede en la planta de producción.
¿Cómo se convierten los datos en “oro” para rentabilizarlos?
Mediante la tecnología y el talento adecuado que domine diferentes técnicas para obtener insights de las grandes cantidades de registros informáticos. Esto se traduce en soluciones que les permiten a los clientes ahorrar, generar más ingresos y/o crear nuevas líneas de negocio para mantenerse competitivos.
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