La revolución empresarial del Big Data: ¿Qué es y para qué usarlo?

08/03/2018

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo volumen, variabilidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas. El Big Data se caracteriza por su indefinición, sobre todo teniendo en cuenta la velocidad a la que avanza la Tecnología. En la actualidad, puede considerarse que se refiere a conjuntos de datos que van de 50 Terabytes a varios Pentabites de memoria.

El Big Data proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían, es decir, otorga un punto de referencia para identificar los problemas de una forma más comprensible y conseguir mayor eficiencia. En otras palabras, es un punto de partida que ayuda a las empresas y organizaciones sociales de diversa índole a identificar nuevas oportunidades de inversión, a llevar a cabo negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, con mayores ganancias y clientes más satisfechos.

El mantenimiento preventivo es un conjunto de técnicas que tiene como finalidad disminuir y/o evitar las fallas de los equipos para asegurar su total disponibilidad y rendimiento al menor costo posible. Para llevar a cabo esta práctica se requiere rutinas de inspección periódicas, así como vigilancia de condiciones operacionales y seguimiento de información de uso o tiempos de operación. Hoy día, los gigantescos avances tecnológicos de Big Data permiten hacer análisis predictivos, y esto reviste una buena oportunidad de mejoramiento en la gestión de mantenimiento. Esto se hace con el análisis de millones de datos de diferentes variables de condición u operación de los equipos, datos que son actuales e históricos, y que mediante modelos matemáticos permiten pronosticar que existe una probabilidad que se produzca una falla en un período de tiempo futuro dado.

Big Data y Análisis Predictivo están íntimamente relacionados porque el segundo es posible a partir del conocimiento que otorga el primero. Se estima que el 85% de los datos se generan automáticamente con sensores y dispositivos, y que el 80% de los análisis que se hacen de estos datos tiene un objetivo descriptivo, es decir, para poder explicar qué ha sucedido en el pasado. Todo se reduce a la identificación de los patrones de comportamiento a fin de identificar las principales causas que predeterminan que ocurran determinados eventos. Esto es lo que permite anticipar lo que sucederá en el futuro.

Los principales usos que se da al Big Data van de la predicción de acciones -por ejemplo, cuando un banco detecta los meses donde determinados clientes tienen más gastos- hasta las optimizaciones de stocks en cadenas de suministro, pasando por ahorros en transporte y combustible mediante la identificación de rutas para economizar gastos o el mero intercambio de datos entre empresas y usuarios, proveedores, clientes, de la competencia o consumidores sin más. Estas prácticas ayudan a las empresas a posicionarse en mejor lugar en el mercado a la par que tomar mejores decisiones estratégicas.

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