Ejemplos de big data
La industria manufacturera sigue siendo un componente fundamental del motor económico mundial, pero el papel que desempeña en las economías avanzadas y en desarrollo se ha transferido de forma drástica. Según un informe de Research and Markets, el valor del mercado de la industria manufacturera fue de 904,65 millones de dólares en 2019 y se espera que alcance los 4,55 billones de dólares en 2025. Con la analítica de big data en la fabricación, los fabricantes pueden descubrir la información más reciente y reconocer patrones que les permitan mejorar los procesos, impulsar la eficiencia de la cadena de suministro y determinar las variables que afectan a la producción.
Los principales líderes de las empresas de fabricación comprenden la importancia del proceso. Un estudio de investigación de KRC descubrió que el 67% de los ejecutivos de fabricación pensaban invertir en análisis de datos, incluso en el aspecto de la presión, para reducir los costes en este mercado impredecible.
Dado que los beneficios de la fabricación dependen en gran medida de la maximización del valor de los activos, el aumento del rendimiento puede repercutir en una enorme mejora de la productividad, aunque sólo se mejore en los márgenes. Del mismo modo, una disminución de las averías de los activos puede reducir la ineficacia y evitar las pérdidas. Para ello, los fabricantes se concentran en el mantenimiento y optimizan constantemente el rendimiento de los activos.
Análisis de Big Data
El Big Data está cambiando la cara de la fabricación tal y como la conocemos. Se acabaron los días en los que los científicos de datos tenían que extraer, organizar y gestionar manualmente volúmenes de datos diversos o realizar experimentos para probar la hipótesis. Con Big Data, los fabricantes pueden predecir los resultados empresariales, mejorar la calidad de sus…
El Big Data está cambiando la cara de la fabricación tal y como la conocemos. Se acabaron los días en los que los científicos de datos tenían que extraer, organizar y gestionar manualmente volúmenes de datos diversos o realizar experimentos para probar la hipótesis. Con Big Data, los fabricantes pueden predecir los resultados del negocio, mejorar la calidad de sus productos, reducir el tiempo de inactividad de los equipos y optimizar los costes.
Cada vez más fabricantes están adoptando Big Data en sus plantas. A medida que la adopción de Big Data en la industria manufacturera crece, también lo hace el tamaño de su mercado. Se prevé que el mercado de Big Data en la industria manufacturera alcance los 9.110 millones de dólares en 2026, según Fortune Business Insights. Por lo tanto, su empresa también debería estar preparada para la era del Big Data.
¿Por qué el Big Data es imprescindible en la industria manufacturera? ¿Cómo está cambiando Big Data el mundo de la fabricación? ¿Cómo aprovechar al máximo el Big Data en la fabricación? Hemos tratado de responder a estas y otras preguntas.
Aplicaciones de big data
Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores al boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.
Valor de los grandes datos
Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.
El término «big data» se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la corriente principal, como las tres V:
Volumen. Las organizaciones recopilan datos de una gran variedad de fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y mucho más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.