Una apuesta a un futuro innovador
En los últimos años el mundo ha entrado a ser asistido por datos, es así como hoy en día, la tecnología y la información van cambiando rápidamente la forma en que operan las organizaciones, donde cada gestión y decisión son ejecutados con relación a los análisis de esta información. De hecho, uno de los avances innovadores para gestionar este tipo de situaciones es el análisis de datos, debido a su importancia para comprender los problemas que afronta una organización.
En este sentido, el grupo de analítica de datos de Omnicon S.A tiene como objetivo brindar información acerca del contenido del análisis de datos, para aportar al conocimiento general de las personas e incluso mostrar las virtudes de la tecnología y la ciencia desde nuestro campo. El enfoque es brindar soluciones a los problemas industriales que puedan potencializar de esta manera a las organizaciones nacionales e internacionales.
¿Qué es la analítica de datos?
La analítica de datos es una técnica que se ha ido perfeccionando a través de los años a raíz de diversos procedimientos, permite acceder y descifrar información con el objetivo de obtener validaciones importantes al momento de aplicarlas dentro de una organización. El estudio de los datos, aporta puntualmente a la toma de decisiones exitosas, en pro del mejoramiento de la compañía en sus diversos ámbitos.
Además, para alcanzar el éxito del proceso de analítica de datos en las organizaciones, se debe comprender los componentes que lo integran, cada uno de ellos aportará su función para llegar a la meta. En ese sentido, uniendo cada uno de estos componentes se llegará a un proyecto exitoso donde se evidenciará un panorama claro sobre la etapa en que la organización se encuentra, al identificar que se hizo anteriormente y que pasos se deben tomar para conseguir el objetivo planteado por la misma. Primordialmente, este estudio se focaliza en incrementar la eficiencia y mejorar el rendimiento de los procesos, descubriendo ciertos patrones en los datos. Lo anteriormente mencionado será ampliado más adelante.Por otro lado, para conocer más sobre esta técnica, es valioso tener en cuenta que para llegar a comprender lo que conlleva el manejo de la analítica de datos avanzada hoy en día, se necesita recorrer un camino vasto lleno de experiencias y métodos de la ciencia en la industria.
Aplicaciones de la analítica de datos en entornos industriales.
Tal como se ha comentado, el análisis de datos se ha convertido en un aliado de mucha utilidad para diferentes sectores industriales, debido a que se encuentra enfocado en brindar apoyo a los problemas que pueden presentarse en la empresa y por consiguiente generar las soluciones pertinentes para optimizar la toma de decisiones. El conocer las bondades sobre esta técnica avanzada y vanguardista, como empresa nos ha llevado a focalizar algunas aplicaciones o casos de uso dentro del campo de procesamiento industrial, siendo estos como se verán a continuación:
¿Por qué usar la analítica de datos en la industria?
En esencia, emplear el análisis de datos en los entornos industriales puede garantizar una mejoría fundamental en la toma de decisiones y control de operaciones, debido a que este método permite analizar causas particulares de algunos eventos, en relación a los históricos o bases de datos de la organización. De igual manera, permite entender los objetivos y directrices que presentan los procesos de la misma, brindando perspectivas a partir de la información con el objetivo de proporcionar un contexto exitoso para la organización. Los objetivos que se llegan a adquirir con el análisis de datos en la industria se convierten en:
- Optimizar el rendimiento de equipos industriales.
- Mejorar la calidad de producción.
- Mejorar la confiabilidad de un producto.
- Brindar la seguridad de algún equipo o producto.
- Ejecutar mantenimientos predictivos a los equipos críticos.
- Analizar problemas desde el origen en relación a los datos.
- Entre otras.
¿Qué niveles de madurez en el análisis de datos se puede alcanzar dentro de una organización?
Es entendible que las organizaciones deseen innovar su situación presente con la analítica de datos, ya sea porque lo han seleccionado como un objetivo a desarrollar o se hayan relacionado comúnmente con noticas donde los términos «análisis», «predictivo» y «prescriptivo» hacen parte de su entorno. Pero, ¿cómo se relacionan estos términos? y ¿en qué se diferencian para hacer avanzar a una compañía?. Siendo así, se han considerado cuatro niveles de la analítica de datos:
- Analítica Descriptiva.
- Analítica Diagnóstica.
- Analítica Predictiva.
- Analítica Prescriptiva.
Estos niveles proporcionan un modelo(ver imagen nº2), que ayuda a ilustrar la relación que existe entre estos tipos de análisis, clasificándolos en términos del valor agregado y la dificultad que genera el realizar estos procesos en una compañía; aunque cabe aclarar, que esta relación lineal de ascendencia es una simplificación de la realidad, que brinda la manera óptima de realizar un proyecto de analítica de datos, en el margen de las herramientas emergentes sobre la industria 4.0.
