¿Qué es smart data y por qué es útil para los procesos industriales?
Las industrias que deseen mejorar sus operaciones deben incluir la tecnología para recolectar datos y después analizarlos, es decir que deben utilizar los beneficios del Smart data.
Conocer el mercado hacia el que te diriges te brindará una ventaja competitiva en tu industria. Por esa razón se utiliza la tecnología, y para entenderlo es importante conocer primero la definición de Smart data.
Hablamos de una transformación de grandes datos en información de valor para un fin determinado. Busca la creación de valor, el significado y la precisión de los datos obtenidos, ya no es solo obtener la mayor cantidad de datos, sino de la calidad de los análisis que realizan a raíz de ellos.
Big data vs Smart data
Son dos términos comúnmente utilizados para la analítica de datos, por lo que se deben entender sus diferencias.
Uno de los principales objetivos del Big Data es analizar enormes cantidades de información para facilitar la toma de decisiones. Se compone de 4 V, las cuales son volumen de datos, velocidad de datos, veracidad de las fuentes y variedad de las fuentes. En un principio era común solo utilizar este, hasta que surgió la necesidad de tener que interpretar los datos.
Si deseas saber más sobre este tema te invitamos a leer nuestra nota qué es Big data y para qué sirve en los procesos industriales.
El Smart data permite transformar los datos del Big data en información valiosa que se encuentra disponible en tiempo real. Además de realizar el proceso de recolección de información, este sistema tiene la capacidad de analizarla. Es una realidad que no sirve de nada tener demasiada información si no puede interpretarse, por eso adquiere mayor importancia utilizar esta tecnología.
Importancia del Smart data en la industria
En la automatización de industrias el Smart data es de gran relevancia para encontrar las mejores soluciones a los procesos. Gracias al análisis de la información se logran reducir costes y mejorar la producción.
Una buena práctica es comenzar por implementar el análisis en una máquina o proceso específico antes de recolectar información de toda la planta. Como toda operación requiere de etapas para un buen procedimiento; siendo la primera la recolección de datos para enviarlo a un servidor local o en la nube y después almacenarlos.
Para realizar el análisis los datos deben extraerse, transformarse y cargarse, se utilizan herramientas de software o la inteligencia artificial; por ejemplo, para hacer uso del gemelo digital.
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