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Palabras tecnológicas de moda en la industria 4.0

09 de August de 2021 Blog por Cassotis Consulting

Cuando explicamos nuestra consultoría en optimización matemática, nos suelen preguntar qué lugar ocupa nuestra solución en términos de tecnología. De hecho, es una buena pregunta. Si hablamos de una solución de Industria 4.0, necesariamente estamos hablando de algo absolutamente nuevo, ¿no? ¡Claro que no! Muchas tecnologías que son tendencia se han desarrollado en realidad hace mucho tiempo y estánmás accesibles, más desarrolladas o simplemente más difundidas hoy en día.

 

Muchas de esas "palabras de moda" que siempre escuchamos en las conversaciones sobre la industria 4.0 son conceptos, ciencias o herramientas. La optimización matemática es una herramienta que forma parte del concepto de Analítica Avanzada y puede utilizarse junto con otras herramientas como los depósitos de datos, inteligencia artificial, big data, bases de datos... ¿Entiende lo que quiero decir? ¡Pueden trabajar conjuntamente! y es esencial ser consciente de ello. Ya hablamos de estas ideas y del problema de elegir tecnologías en lugar de soluciones en un artículo anterior titulado "proyectos orientados a la tecnología".  

 

La gente suele confundirse con los diferentes conceptos y ciencias, así que, para acabar con todas las preguntas de una vez por todas, hemos preparado un breve diccionario para estas "palabras de moda". Compártalo con sus colegas y si después de leer este post sigue confundido, por favor, póngase en contacto con nosotros y podremos aclararlo.


 

ANALÍTICA AVANZADA

 

La analítica avanzada representa un conjunto de técnicas y herramientas utilizadas para modelar datos internos y externos con el fin de obtener información valiosa que pueda impulsar acciones de mejora del negocio. Tiene el poder de obtener una visión más profunda, más estratégica y más procesable de sus datos que los informes de BI tradicionales.

 

Gartner define las plataformas analíticas avanzadas como capaces de proporcionar un entorno integral para el desarrollo y la aplicación de modelos. Estas plataformas deben incluir (1) acceso a datos de múltiples fuentes; (2) preparación, exploración y visualización de datos; (3) capacidad para implementar modelos e integrarlos con procesos y aplicaciones empresariales; (4) capacidades de rendimiento de la plataforma, el proyecto y el modelo de gestión; y (5) escalabilidad de alto rendimiento para el desarrollo y la implementación.

 

La analítica avanzada se puede utilizar en diferentes áreas como tecnología, marketing, análisis de riesgos y operaciones, por ejemplo. La toma de decisiones se hace más rápida y se basa en información relevante.


 

ALMACÉN DE DATOS

 

Es un sistema que funciona como una robusta Base de Datos para centralizar datos tomados de diferentes fuentes; almacenándolos y organizándolos. El Almacén de Datos apoya el trabajo de Analítica Avanzada, consultando los datos históricos para obtener información y ayudar en la toma de decisiones.

 

Estos datos se obtienen de diversas fuentes, que crean un historial organizativo, como hojas de cálculo, ERPs, CRM, entre otros. Como se nutre de fuentes fiables, suele considerase la principal fuente de información de la organización.


 

APRENDIZAJE PROFUNDIDO

 

Es una profundización del aprendizaje automático. Sin embargo, con la capacidad de aprender sistemas más complejos y proporcionar resultados aún más precisos.

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales complejas, que se inspiran en la conexión entre las neuronas del cerebro humano.

Combinado con los avances en potencia computacional, el sistema aprende patrones complejos e interpreta grandes cantidades de datos.

Una de las aplicaciones más comunes del Aprendizaje Profundo es el reconocimiento de imágenes y del habla. También se utiliza en el desarrollo de vehículos con autonomía.


 

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

 

También conocido como aprendizaje de máquinas, es una de las tecnologías que utiliza la Inteligencia Artificial para conseguir los resultados esperados. Esta metodología hace que los sistemas logren aprender de forma parcial o totalmente autónoma a partir de grandes volúmenes de datos.

Eso se consigue procesando datos e identificando patrones, lo que permite tomar decisiones basadas en la experiencia, sin necesidad de que el sistema esté programado para llegar a una determinada conclusión.


 

ANÁLISIS DE DATOS

 

La analítica de datos es la ciencia que analiza los datos sin procesar para sacar conclusiones sobre esa información. Muchas de las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que trabajan sobre datos sin procesar utilizando, por ejemplo, informes de BI.


 

BIG DATA

 

Big data es un término que describe el gran volumen de datos -estructurados y no estructurados- que inunda una empresa en su día a día. Los desafíos de big data incluyen captura, almacenamiento y análisis de datos, además de búsqueda, compartición, transferencia, visualización, consulta, actualización, privacidad de la información y abastecimiento de datos. Todo esto en tiempo real.

Aunque la información está centralizada y se analiza en un único lugar, puede proceder de diferentes fuentes internas y externas, como análisis de mercado, redes sociales, dispositivos electrónicos, procesos internos o incluso encuestas en medios fuera de línea. Los datos llegan en un formato no estructurado y se trabaja con algoritmos muy complejos capaces de agrupar y relacionar estos datos.

Con este inmenso volumen de datos, las áreas de TI y de negocio utilizan la Inteligencia de Negocio (BI) para organizar los datos y realizar análisis de manera eficiente y rápida con el fin de identificar patrones y predecir tendencias con mayor precisión.


 


 

BASE DE DATOS 

 

Conjunto sistematizado de datos almacenados en un sistema informático al que puede acceder y/o manipular fácilmente un sistema de procesamiento de datos con un fin específico. Se utiliza habitualmente con CRM.


 

CENTRO DE DATOS (DC) 

 

Un centro de datos (DC) es un entorno diseñado para albergar servidores y otros componentes, como sistemas de almacenamiento de datos y activos de red


 

CIENCIA DE DATOS

 

Se trata de un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos e ideas de datos estructurados y no estructurados. La ciencia de datos está relacionada con la extracción de datos, aprendizaje automático y big data.


 

DATA-DRIVEN (BASADO EN DATOS)

 

Data-Driven es una metodología aplicada en las empresas que basan sus decisiones y su planificación estratégica en la recopilación y el análisis de información. Estas empresas cuentan con procesos organizativos basados en datos y herramientas para aplicar esta metodología.

No se aplica la cultura de la ciencia de los datos según la cual las decisiones se toman basándose únicamente en la intuición o la experiencia. Las herramientas de recopilación de datos y de verificación cruzada permiten a las organizaciones ser más precisas y aprovechar mejor las oportunidades, así como anticiparse a las tendencias y los problemas. Al fin y al cabo, el panorama de los factores internos y externos a la organización queda más claro.


 

INTELIGENCIA EMPRESARIAL (BI)

 

Business Intelligence (Inteligencia Empresarial) es un término utilizado para definir el análisis interno del negocio y del mercado en el que se inserta, a través de los datos estructurados que tiene la empresa (tablas, informes de rendimiento, cuadros de mando) con la ayuda de un software. Con los datos organizados y analizados de forma explicativa, la toma de decisiones se vuelve más estratégica y asertiva.


 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI)

 

Desde las tecnologías que utilizamos a diario hasta los sistemas de control estratégico industrial, la Inteligencia Artificial es un concepto que pertenece a la informática y es la capacidad que tienen las máquinas (o los programas informáticos y otros sistemas) de interpretar datos externos, aprender de esta interpretación y utilizar el aprendizaje para resolver tareas específicas y alcanzar objetivos concretos.

La inteligencia artificial hace que las máquinas piensen como los humanos para que puedan analizar, razonar, aprender y decidir de forma lógica y racional. Para tener éxito en todo este proceso, es necesario combinar diferentes tecnologías como modelado de datos, big data y potencia de procesamiento.


 

MINERÍA DE DATOS (DATA MINING) 

 

Minería o extracción de datos es cuando se procesa la información con métodos de Inteligencia Artificial para encontrar patrones que puedan ser útiles para objetivos específicos.


 

REDES NEURONALES

 

Las denominadas redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas informáticos interconectados que funcionan de forma muy parecida a las neuronas del cerebro humano. Mediante algoritmos, el conjunto de estas neuronas artificiales puede reconocer patrones ocultos y correlaciones en los datos sin procesar, agruparlos y clasificarlos, y aprender y mejorar continuamente.

 

Una gran red neuronal artificial puede tener cientos o miles de unidades de procesamiento. Las técnicas computacionales presentan un modelo matemático inspirado en la estructura neuronal de los organismos inteligentes que adquieren conocimientos a través de la experiencia.

La mayoría de los modelos de redes neuronales tienen alguna regla de entrenamiento, donde los pesos de sus conexiones se ajustan según las normas presentadas. En otras palabras, aprenden con el ejemplo. Hay diferentes tipos de redes neuronales profundas, y cada una tiene ventajas y desventajas, según su uso.


 

TECNOLOGÍA DE DATOS

 

La tecnología de datos o DataTech (DT) es un sector que utiliza el análisis de big data, inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para la gestión de datos. Este sector incluye muchas soluciones que procesan información digital, como IoT (Internet de las cosas) y consultoría de datos. La Tecnología de Datos se puede utilizar para gestionar flujos de datos crecientes, descubrir ideas o encontrar soluciones para integrar varias fuentes de datos.

 

 

 

¿Puede ver cómo todo está interconectado?

 

Las industrias han utilizado estas tecnologías para llevar a cabo la llamada transformación digital y proporcionar una ventaja competitiva. Las aplicaciones más comunes son las simulaciones de escenarios, análisis de predictibilidad, automatización, interpretación de datos, análisis de inversiones y muchas otras. Después de leer esto, ¿ha tenido alguna idea sobre las soluciones aplicables a su negocio? Busque siempre una empresa o consultoría especializada para diagnosticar la mejor solución y garantizar una implementación que realmente genere resultados y mejoras para la organización.


 

Coautores:

Vinícius Mello - Consultor en Cassotis Consulting

Fabio Silva - Gerente Senior en Cassotis Consulting

 

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