La convergencia TI-OT (parte II): El viaje de los datos

¿Qué queremos decir con "Data Journey"?

A medida que las empresas comienzan su proceso de transformación digital, planifican e implementan una estrategia centrada en los datos. Su “equipo de datos” explora cómo aprovechar los datos de la empresa para resolver problemas específicos, optimizar procesos o crear nuevas fuentes de ingresos. Se trata de un viaje que comienza con la obtención de datos y puede culminar en la creación de modelos de IA a partir de estos datos. Este es el Data Journey.

Este es el segundo artículo que elaboramos como parte de una serie en la que abordaremos las complejidades de la Transformación Digital en las empresas industriales hacia la convergencia total IT-OT. (Si aún no lo has leído, te sugerimos que comiences por el primer artículo de la serie. Te dará una buena visión general de todo el proceso de Transformación Digital)

El viaje de los datos: de los datos a la información

En el proceso de planificación y aplicación de una estrategia centrada en los datos, las empresas comienzan su andadura obteniendo datos y pueden culminar hasta en la creación de modelos de IA a partir de estos datos.

El equipo de datos suele encabezar estas actividades, centrándose en problemas o retos específicos en función de las necesidades de la empresa. Definirán una estrategia que incluya determinar qué datos recopilar y cómo transformarlos en información práctica.

Todo empieza con los datos.

Los equipos de datos utilizarán los datos de la empresa para crear sus primeras aplicaciones de "inteligencia empresarial", como cuadros de mando visuales para presentar información o generar informes. En función de la estrategia, es probable que hagan evolucionar estas aplicaciones hacia otras más inteligentes, basadas en la Inteligencia Artificial.

Primeros retos: recopilar los datos

Los equipos de Datos se enfrentan a esta situación: puede que no tengan acceso a los datos que necesitan para empezar a implementar su estrategia. Es bastante habitual que los equipos de Datos, especialmente cuando tienen un claro enfoque de IA, empiecen a experimentar con datos offline (archivos CSV, hojas Excel...) que alguien de los equipos de Operaciones o Infraestructura les ha entregado.

Pero incluso con eso, es probable que haya datos que no puedan utilizar porque aún no hay forma de extraerlos o no se puede acceder a ellos fácilmente. Eso disminuirá el alcance y la ambición de la estrategia centrada en los datos. 

Si la empresa quiere sacar el máximo partido a su transformación digital tendrá que trabajar para que sus Equipos de Datos tengan acceso a esos datos añadiendo sensores (para medir algunas magnitudes que no se estaban midiendo) o conectando sus activos industriales

Transformar datos en información

Una vez recopilados los datos, el siguiente paso es transformarlos en información útil. Esta fase es crucial porque los datos en bruto por sí solos no aportan mucho valor hasta que se procesan y presentan en un formato comprensible. El equipo de datos suele crear cuadros de mando y herramientas de información para visualizar los datos. Estas herramientas ayudan a las partes interesadas a comprender tendencias, identificar anomalías y tomar decisiones con conocimiento de causa.

Los cuadros de mando pueden mostrar métricas en tiempo real, ofreciendo una instantánea de las operaciones en un momento dado. Los informes pueden personalizarse para proporcionar alertas sobre condiciones específicas, ayudando a los equipos a reaccionar rápidamente ante cualquier problema. Esta transformación de los datos en información es la base de las aplicaciones de Business Intelligence, que son el primer paso hacia análisis más avanzados.

A medida que estas herramientas se vuelven más sofisticadas, pueden empezar a incorporar análisis predictivos, en los que los datos históricos se utilizan para predecir acontecimientos futuros. Esto puede mejorar significativamente los procesos de toma de decisiones al anticipar posibles problemas y oportunidades.

Alcanzar la madurez: Sistemas inteligentes

El objetivo final del Data Journey es desarrollar sistemas inteligentes que puedan automatizar los procesos de toma de decisiones y optimizar las operaciones en tiempo real. Aquí es donde entran en juego la IA y el aprendizaje automático. Aprovechando algoritmos avanzados, las empresas pueden crear sistemas que no solo analicen datos, sino que también aprendan de ellos y tomen decisiones autónomas.

Los sistemas inteligentes pueden predecir los fallos de los equipos antes de que se produzcan, programar el mantenimiento para minimizar el tiempo de inactividad y optimizar los procesos de producción para aumentar la eficacia y ahorrar costes. También pueden adaptarse a condiciones cambiantes, mejorando su rendimiento con el tiempo. Este nivel de sofisticación requiere una infraestructura robusta que pueda manejar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos complejos en la periferia.

Implantar sistemas inteligentes también implica integrar a la perfección las TI y las OT. Los equipos de TI proporcionan la potencia de cálculo y las capacidades de gestión de datos, mientras que los equipos de OT garantizan que la infraestructura sea fiable y segura. La colaboración entre estos equipos es esencial para crear un sistema inteligente cohesionado y eficaz.

Las empresas que implantan con éxito estos sistemas pueden lograr importantes ventajas competitivas, como la reducción de los costes operativos, la mejora de la calidad de los productos y una mayor agilidad para responder a los cambios del mercado.

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