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Los datos: la nueva riqueza de la operación industrial

Artículo escrito por Israel Pineda (www.israelpineda.com),

Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad Nacional Chonbuk (www.cbnu.edu) en Corea del Sur, Docente-Investigador de la Escuela de Ciencias Matemáticas y Computacionales en la Universidad Yachay Tech.

Director del Grupo de Investigación en Computación Científica (www.yachay-scg.com). Consultor de COGNITIVA


Las organizaciones modernas se encuentran constantemente evolucionando para poder

sobrevivir a la feroz competencia en la que se encuentran envueltas. Ello ha conllevado a que las operaciones industriales dejen cada vez más datos registrados en los diferentes repositorios que las organizaciones utilizan.


Si bien es cierto que se puede realizar modificaciones a los sistemas información tradicionales (Ejemplos: ERP, CRM, MRP, etc.); lo mejor y natural, es trabajar con un sistema de gestión del desempeño de la operación en tiempo real.


Al empezar por lo anterior; generamos los datos necesarios para acoplar modelos matemáticos, simulaciones e inteligencia artificial; es decir una situación de crecimiento exponencial de los datos; a esto se lo conoce como Big Data.


La pregunta natural que los líderes de las organizaciones se deberían plantear es ¿Para qué me sirven los datos de mi operación? La respuesta es: "para todo".


Si bien es cierto que se trata de una posición ideal, también es cierto que el potencial de los datos es transversal en nuestras organizaciones y sus operaciones; sin embargo, el problema radica en las organizaciones deben generar confianza en los proyectos de análisis de datos, cosa que aún no es plenamente cierta en la región latinoamericana.



La confianza debe nacer de las empresas y consultores expertos en el tema; quienes deben brindar entregables concretos, más allá de un simple “para todo”.


Las empresas y consultores de análisis de datos deben poder aterrizar los modelos y algoritmos para que resuelvan los problemas del día a día de sus clientes.


Por ejemplo, se debe mostrar cómo realizar predicciones de cuando es el mejor

momento para realizar el mantenimiento de nuestras máquinas basándonos en los datos

de los sensores e IoT.


Así mismo, en otras áreas de la empresa se puede sacar provecho en segmentación de mercado, cobranza de cartera, o compra de nueva maquinaria.


Los datos nos permiten entender el verdadero problema de nuestra planta, no el que el usuario generalmente cree que es el problema.


La industria tiene que ver evidencias tangibles de las ventajas de utilizar datos para la toma de decisiones estratégicas. El problema actual es que la mayoría de los proyectos de Big Data y análisis de datos prometen muchas cosas, ninguna de ellas tangible.


Decir que vamos a mejorar la eficiencia y la eficacia suena bien, y es cierto, pero es un efecto de la mejora tangible de las operaciones y de los indicadores que las empresas pueden censar. Por lo tanto, lo medular, es adquirir los datos.


Entre más problemas tangibles y reales de la operación de la industria se resuelvan, el

mercado, progresivamente, generará más y más confianza en los datos. Será una dinámica de círculo virtuoso.

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