Industria 4.0: Convierte los Datos en Información


¿Conocemos la importancia que tienen los datos de nuestra organización? ¿Qué tenemos: datos o información? ¿Sabemos la diferencia entre: “Datos” e “Información”? ¿Qué es la minería de datos? ¿Sabes convertir los datos en información? ¿Cómo nos ayudan los datos a tomar decisiones? ¿Cómo influyen los datos en la Industria 4.0?

Siempre hemos escuchado que la información es poder. Pero no es exactamente así.

Nadie duda la importancia de los datos que se generan en la cadena de fabricación y en los procesos productivos de las empresas. Sin embargo, pocos son conscientes de la importancia de convertir esos datos en información útil. Las empresas no conocen el valor de esos datos, ni las posibilidades que ofrecen a la hora de generar información sobre tendencias o cambios en el proceso productivo.

Debemos tener claro que los datos por sí mismos no son nada o son muy poco. Es necesario un proceso de transformación para convertir los datos en información que, una vez analizada, sea valiosa y ayude a la toma de decisiones.

Datos vs Información

Uno de los desafíos de la Industria 4.0 es convertir los datos en información oportuna y relevante para la toma de decisiones.

Los datos son cifras y hechos crudos, sin analizar, sobre circunstancias puntuales. Un ejemplo de datos puede ser la cantidad de piezas producidas en un periodo de tiempo o el inventario de un artículo en nuestros almacenes.

La información, en cambio, es el resultado de haber organizado y/o analizado los datos de alguna manera específica y con un propósito.

El cociente de inteligencia de una empresa está determinado por la medida en que su infraestructura informática conecta la información, la comparte y le da estructura”.

Steve Haeckel, ex Director de Estudios Estratégicos en el IBM´s Advance Business Institute.

Un ejemplo de información podría ser la siguiente, el gerente podría coger los datos de la producción de la semana y compararla con la de la semana anterior, con el fin de controlar la producción.

Un punto para tener en cuenta para manejar información es la manera de adecuar los objetivos en base a dicha información.

Existen diferentes niveles y tipos de información, y todos ellos requieren tiempo de trabajo humano, lo cual se traduce en un costo. Lo recomendable es diseñar un plan de información en etapas, de manera de ir accediendo gradualmente a un nivel más preciso, sin que el costo impacte desfavorablemente en el tiempo de dedicación.

En las organizaciones existen infinidad de datos (facturación, presupuestos, stocks, etc.), múltiples disciplinas (RR.HH., producción, comercial, etc.) y diferentes formatos (BB.DD., hojas de cálculo, fichas de clientes, etc). El desafío es poder convertir esos datos en información oportuna y relevante para la toma de decisiones.

Minería de datos en la industria interconectada

Durante los últimos años hemos oído distintas nomenclaturas que hacen referencia al análisis de datos.

Bajo el nombre de minería de datos (Data Mining) se engloban al conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de “conocimiento” procesable y que se encuentra implícito en las bases de datos de las empresas.

A la tradicional inteligencia de negocio (Business Intelligence) ahora se le suman conceptos como descubrir información oculta (Data Discovery), visualización (Visual Analysis), agilidad y sencillez para el usuario (Agile BI) y análisis de datos de negocio (Business Analytics).

El Data Mining aporta nuevas correlaciones, modelos de valor, comportamientos y tendencias dentro de grandes volúmenes de datos, para que la empresa pueda anticiparse.samurailaptop

Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial (AI) y en el análisis estadístico.

Las técnicas de minería de datos se emplean para mejorar el rendimiento de procesos productivos o industriales en los que se manejan grandes volúmenes de información estructurada y almacenada en bases de datos.

Por ejemplo, se usan con éxito en aplicaciones de control de procesos productivos, como herramienta de ayuda a la planificación y a la decisión en estrategias comerciales, finanzas, etc.

Pero no es necesario ser una gran multinacional o una gran empresa para hacer uso de nuestros datos. A continuación describo 5 sencillos pasos para obtener información de los datos de nuestro negocio y 4 filtros para evaluar lo relevante que es dicha información para nuestra empresa. Pero primero debemos partir de unos datos de calidad.

Datos de partida.

Los datos con los que trabajamos deben caracterizarse por:

  1. Evitar ser datos incorrectos.
  2. Limpieza de los datos.
  3. Encontrarse normalización.
  4. Deduplicación de los datos.
  5. Integración.

Lo primero que tenemos que tener en cuenta es evitar trabajar con datos erróneos. Dado que la mayoría de los procesos trabajan con multitud de variables, debemos estar seguro que la escala de los datos obtenidos, fiabilidad del proceso de recogida de datos, etc., son correctas.

Con limpieza me refiero a todos aquellos procesos que eliminan registros que no aportan valor.

La normalización implica que todos los valores que hagan referencia a un mismo dato tengan la información unificada, en un solo valor.

El proceso de deduplicación consiste en identificar posibles datos duplicados. Antes de desestimar definitivamente los datos habría que verificar que son realmente duplicados para ser desestimados y eliminados definitivamente según criterios determinados.

Una vez realizado los pasos anteriores estamos en condiciones de integrar los datos en algún sistema de Data Mining para su análisis.

5 pasos para convertir los datos en información

El objeto del análisis de datos es producir nuevos conocimientos sobre el estado actual de la organización para la toma de decisiones. De la información extraída de los datos sen hace visibles oportunidades y tendencias sobre las que actuar.

  1. Obtención de datos. El primer paso es la obtención de los datos. Este paso está recogido en el punto anterior.
  2. Tratamiento de datos. Tan importante como la obtención de los datos es el tratamiento de los mismos. Los datos se deben adecuar al sistema en todo momento. Este proceso será la base de la gestión de la información.
  3. Gestión de los datos. Una vez obtenidos y tratados los datos, ya se pueden gestionar mediante procesos analíticos o Data Mining. La minería de datos permite extraer información válida para analizar la eficiencia de las acciones que se estén llevando a cabo.
  4. Retroalimentación: Todos estos procesos forman parte de un proceso cíclico. El ciclo de retroalimentación mantendrá vivo el conocimiento del estado de los procesos de la empresa. Esto garantiza que la información sea recuperable para futuras acciones.
  5. Análisis de la información: La extracción de conocimiento no es un proceso lineal ni finito, ya que puede haber cambios en el entorno que pueden hacer obsoleta la información que sirvió de partida.

Filtros para evaluar los datos de nuestra industria.

Podemos evaluar la información en base a los siguientes cuatro aspectos: calidad, oportunidad, cantidad y relevancia. Cada uno de ellos aporta garantías para una toma de decisiones exitosa:

  • Calidad: depende del nivel de exactitud, cuanto más exacta es la información. Tanto mayor es la calidad de la información, mayor será la confianza que aporta en la toma de decisiones.
  • Oportunidad: para tener un control efectivo del proceso productivo se deben aplicar medidas correctivas antes de que la desviación del plan o la norma sea demasiado grande. Por lo tanto, la información ofrecida por el sistema debe estar al alcance de la persona indicada. Se debe tener la información en el momento oportuno, para que se emprendan las medidas adecuadas.
  • Cantidad: no se pueden tomar decisiones exactas y oportunas si no se cuentan con suficiente información. Del mismo modo, un exceso de información tampoco es recomendable, pues se podría ocultar información de valor. Como se suele decir, los extremos son malos. De debe generar la cantidad exacta de información.
  • Relevancia: la información debe ser significativa para la toma de decisiones. Por ejemplo, el gerente de personal no necesita conocer los niveles de inventarios. Es conveniente segmentar la información para cada unidad funcional o sector y, a la vez, por cada nivel de la estructura.

Conclusiones

Las técnicas de minería de datos se emplean para mejorar el rendimiento de los procesos de negocio o industriales en los que se manejan grandes volúmenes de información estructurada y almacenada en bases de datos.

En general, para los estratos más bajos en el organigrama se necesitan mayor nivel de detalle. A medida que se va subiendo en la estructura de la empresa, se requiere mayor relevancia y menor cantidad.

Podemos concluir que el Data Mining nos aporta nuevas correlaciones, modelos de valor, comportamientos y tendencias dentro de grandes volúmenes de datos. Esto ayuda a que la empresa pueda anticiparse y tomar decisiones.

 

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Fuentes

Pasos a seguir convertir los datos en información de valor
Cuatro filtros para evaluar los datos de tu pyme y transformarlos en información relevante para la toma de decisiones.
Caso práctico: el proceso de transformar los datos en información útil

1 comentario en “Industria 4.0: Convierte los Datos en Información

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