{"id":497,"date":"2016-10-02T10:37:06","date_gmt":"2016-10-02T08:37:06","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=497"},"modified":"2016-10-02T10:43:31","modified_gmt":"2016-10-02T08:43:31","slug":"big-data-en-la-industria-4-0-un-marco-de-oportunidades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/big-data-en-la-industria-4-0-un-marco-de-oportunidades\/","title":{"rendered":"Big Data en la Industria 4.0: un marco de oportunidades"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Como coment\u00e1bamos en un <a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/evento-donostia-2709-oportunidades-en-la-industria-4-0-desde-el-sector-teic-el-big-data\/\" target=\"_blank\">art\u00edculo anterior<\/a>, este pasado martes, celebramos en nuestro campus\u00a0de Donostia &#8211; San Sebasti\u00e1n el evento titulado \u00ab<em>Oportunidades en la Industria 4.0 desde el sector TEIC: el Big Data<\/em>\u00ab. Trat\u00e1bamos de ofrecer una nueva mirada a\u00a0las enormes aplicaciones y utilidades que tiene este nuevo paradigma del Big Data. En este caso, en un contexto m\u00e1s industrial, de tanto peso en Euskadi.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El evento lo abrimos con la conferencia de Tom\u00e1s Iriondo, director general de GAIA, en lo que a la presentaci\u00f3n de oportunidades en la Industria 4.0 se refiere. \u00a0Una vez present\u00f3 la econom\u00eda digital en general, y el nuevo paradigma de la Industria 4.0 en particular, destac\u00f3, como una de sus principales tecnolog\u00edas al Big Data y\u00a0sus algoritmos. Esta forma de poner en valor la anal\u00edtica de datos y sus modelos de tratamiento de datos a trav\u00e9s de la estad\u00edstica y los algoritmos de inteligencia artificial (que podemos aproximar a las <a href=\"http:\/\/projecteuclid.org\/euclid.ss\/1009213726\" target=\"_blank\">\u00abDos Culturas de datos\u00bb del art\u00edculo de Breiman<\/a>), es algo que vemos en nuestro <a href=\"http:\/\/ingenieria.deusto.es\/cs\/Satellite\/ingenieria\/es\/facultad-ingenieria\/big-data-0\/programa-en-big-data-y-business-intelligence-0\/programa\" target=\"_blank\">Programa de Big Data y Business Intelligence de Donostia<\/a>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A continuaci\u00f3n mostramos la presentaci\u00f3n empleada por Tom\u00e1s, donde pod\u00e9is ver el desarrollo conceptual de este marco descrito.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><iframe src=\"https:\/\/drive.google.com\/file\/d\/0ByQwF2Y-LgCiZTRCRlNiVXpxVVE\/preview\" width=\"640\" height=\"480\"><\/iframe><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A continuaci\u00f3n, moderamos una <strong>mesa redonda<\/strong> en la que tuvimos la fortuna de contar con personas y empresas referentes en lo que a la aplicaci\u00f3n del Big Data en la industria se refiere, a saber:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">Gorka Esnal de <a href=\"http:\/\/www.nemsolutions.com\/\" target=\"_blank\">NEM\u00a0Solutions<\/a><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Pablo Garc\u00eda Bringas de <a href=\"http:\/\/deustotech.deusto.es\/\" target=\"_blank\">DeustoTech<\/a><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Fernando S\u00e1enz de <a href=\"http:\/\/www.savvydatasystems.com\" target=\"_blank\">Savvy Data Systems<\/a><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Mikel Lorente de <a href=\"http:\/\/www.grupoi68.com\" target=\"_blank\">Inform\u00e1tica 68, S.A.<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Muchas fueron las cuestiones se\u00f1aladas durante la mesa redonda, pero creo que se pueden resumir en varias ideas-clave como acta de la misma:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">Hay <strong>numerosas oportunidades<\/strong> de aplicaci\u00f3n del Big Data ahora mismo en contextos de industria. Especialmente, en lo relacionado con la optimizaci\u00f3n de procesos, an\u00e1lisis predictivo para adelantarnos a la necesidad del mantenimiento de equipamientos y m\u00e1quinas, as\u00ed como para la detecci\u00f3n de nuevas oportunidades de eficiencia (y por lo tanto, nuevas fuentes de negocio para las empresas).<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Los <strong>vol\u00famenes de datos<\/strong> que se manejan en entornos industriales son realmente <strong>grandes<\/strong>. Estamos hablando de arquitecturas de datos que hasta la llegada de este paradigma del Big Data no exist\u00edan. Por lo tanto, son muchas las empresas industriales que se est\u00e1n acercando a poder sacar provecho de estas nuevas tecnolog\u00edas que les traigan nuevas fuentes de valor.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">El <strong>perfil<\/strong> que est\u00e1n buscando ahora mismo estas empresas es el del <strong>cient\u00edfico de datos<\/strong> (del que <a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/que-hace-un-cientifico-de-datos-y-por-que-es-una-profesion-tan-sexy\/\" target=\"_blank\">ya hablamos anteriormente<\/a>). Personas que no solo tengan conocimientos t\u00e9cnicos para sacar valor de los datos, sino tambi\u00e9n que entiendan de procesos en las organizaciones, de tal manera que se puedan introducir cambios en las organizaciones para la mejora de manera proactiva.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Quiz\u00e1s el mayor gap que encuentran ahora mismo las empresas es el de <strong>disponer de personas formadas<\/strong> en ambos campos: Industria 4.0 y Big Data. Necesitamos m\u00e1s personas formadas en todo ello, porque las empresas tienen proyectos, pero en muchas ocasiones, no encuentran los perfiles que buscan.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Los tipos de datos que se manejan en la industria vienen fundamentalmente de las medidas sens\u00f3ricas, de los <strong>sistemas de informaci\u00f3n industriales<\/strong> (ERP, CRM, SCADAs, etc.). Esto hace que uno de los primeros problemas que se deban enfrentar sea el del modelado y la integraci\u00f3n de datos. Una tarea que en muchas ocasiones olvidamos y que no podemos hacer.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Por \u00faltimo,\u00a0hablando de <strong>tecnolog\u00edas propias o ajenas<\/strong>. Las empresas destacaron que en este nuevo paradigma del Big Data, muchas de las tecnolog\u00edas son producidas por ellas mismas. Y que por eso, si bien la curva de aprendizaje de las personas que se incorporan es mayor, la ventaja competitiva que les reporta compensa la inversi\u00f3n temporal a realizar.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Como ven, estos dos nuevos paradigmas del Big Data e Industria 4.0 han venido para quedarse. Se avecinan tiempos de cambios acelerados debidos a la evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica. En nuestras manos est\u00e1 formarnos en ello para poder sacar el mayor provecho posible. Os esperamos en nuestro pr\u00f3ximo encuentro debatiendo, de nuevo, con los datos encima de la mesa.<\/p>\n<figure id=\"attachment_500\" aria-describedby=\"caption-attachment-500\" style=\"width: 1043px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/10\/Alex-Ray\u00f3n-Jerez-alrayon-Twitter.png\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-500\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/10\/Alex-Ray\u00f3n-Jerez-alrayon-Twitter.png\" alt=\"big data industria 4.0\" width=\"1043\" height=\"586\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/10\/Alex-Ray\u00f3n-Jerez-alrayon-Twitter.png 1043w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/10\/Alex-Ray\u00f3n-Jerez-alrayon-Twitter-300x169.png 300w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/10\/Alex-Ray\u00f3n-Jerez-alrayon-Twitter-1024x575.png 1024w\" sizes=\"(max-width: 1043px) 100vw, 1043px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-500\" class=\"wp-caption-text\">big data industria 4.0<\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Como coment\u00e1bamos en un art\u00edculo anterior, este pasado martes, celebramos en nuestro campus\u00a0de Donostia &#8211; San Sebasti\u00e1n el evento titulado \u00abOportunidades en la Industria 4.0 desde el sector TEIC: el Big Data\u00ab. 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