Automatización

Big Data en la Industria

28 mayo, 2018

Estamos ante un nuevo paradigma de la gestión de la información. Y es que el desafío que suponen las técnicas analíticas de interacción de datos, el procesamiento y articulación de los datos multi-estructurados, y el gran problema del «ruido» en los datos, son tres temas determinantes que pondrán a prueba, sí o sí, la eficacia de este concepto del ´Big Data´.

Conceptos clásicos como el almacenamiento en data warehouses y aplicaciones business intelligence, deben compartir su espacio con los ´social data y machine log data´ surgidos de las nuevas fuentes del ´big data´ (caracterizados por su volatilidad). En este momento realmente existe la necesidad de una nueva concepción en la articulación de los datos para realizar un uso diferente al que se había hecho hasta ahora. Por ello el ´big data´ hace que el enfoque tradicional para integrar datos no sea productivo, ya que requiere que se aplique un esquema rígido e inflexible a los datos a medida que pasan a formar parte de un entorno de análisis, destacando que hoy sobre de todo prima la flexibilidad.

En relación a las analíticas interactivas, a la luz de estos nuevos desafíos, vemos con claridad que también ha de cambiar el enfoque tecnológico. Tengamos en cuenta que las interacciones, entre personas y cosas, personas y personas, o cosas y cosas, describen redes o gráficos que necesitan formas dinámicas para relacionarse de forma efectiva. Las soluciones técnicas adoptadas para tratar de ´salvar´ los actuales sistemas de tratamiento de datos quizá tan solo sean parches que necesitarán una nueva interpretación más avanzada.

Aunque en las aplicaciones industriales el grave problema de los datos con ruido (grandes volúmenes de información con datos inservibles o no aprovechables), no supone un problema tan grave, debido al considerable menor volumen de información requerida, y a la utilidad casi total de los datos que circula por su red, indudablemente la industria se beneficiaría del desarrollo de los sistemas adaptados para perfiles de «data scientists».


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