Big Data

El principal objetivo del uso de Big Data en la industria es conseguir procesos industriales libres de defectos, ágiles, flexibles y a un coste eficiente. McKinsey sugiere que la Cuarta Revolución Industrial conseguirá descensos del 50% del coste de fabricación y ensamblaje de productos a través del uso de Big Data. Los datos enviados por los dispositivos inteligentes pueden ayudar a
la industria a identificar con exactitud las preferencias de los consumidores y por lo tanto diseñar nuevos productos ajustados a las necesidades de los clientes.

Para dar sentido al término Big Data y que la industria disponga de mecanismos para la toma de mejores decisiones, conocer mejor su negocio, generar posibles oportunidades de negocio y verificar o refutar teorías y modelos existentes, es necesario incorporar dos términos más,
necesarios, para el desarrollo de Big Data:

• Big Data Analytics: Ciencia de examinar datos en bruto con el propósito de sacar conclusiones sobre esa información. Implica aplicar un proceso algorítmico o mecánico para obtener conocimiento. Por ejemplo, aplicar un proceso para buscar correlaciones significativas entre varias series de datos.
• Cloud Computing: Modelo para permitir el acceso conveniente y bajo demanda a un conjunto compartido de recursos computacionales configurables (por ejemplo, redes, servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios), que se pueden aprovisionar y liberar rápidamente con un esfuerzo mínimo de gestión o una interacción entre el proveedor de servicios.

En el siguiente PDF abordamos el impacto del big data en la Industria 4.0

Informe: Big Data e Industria 4.0