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13 de Octubre 2020

Data Analytics

Las industrias generan enormes volúmenes de datos e información que en muchas ocasiones no pueden ser explotados. Ante este desafío, Data Analytics extrae datos sobre el funcionamiento de los procesos operacionales, industriales, logísticos, de inventario, RRHH, etc. con el propósito de organizarlos, contextualizarlos y extraer valor de ellos.


En la industria, Data Analytics puede aplicarse a la mejora continua en diferentes áreas, entre las cuales podemos mencionar:


  • Conocimiento del cliente: es útil para el análisis de la segmentación del mercado y la gestión del ciclo de vida del cliente, entre otros aspectos.
  • Operaciones y producción: se optimizan los procesos de negocio, se predicen los flujos de producción o la demanda. El análisis se aplica a la gestión del ciclo de vida del producto.
  • Gestión de Mantenimiento de activos: el mantenimiento de los activos operacionales es un proceso crítico, ya que impacta directamente en la producción, de manera que resulta prioritario adelantarse a potenciales eventos de fallas de los activos críticos de la Operación.
  • Productos y servicios digitales: para la monitorización remota y benchmarking de los productos digitales.
  • Gestión de riesgos: para conocer el comportamiento real de los equipos con el fin de detectar y responder a posibles ciberataques.

Las oportunidades más importantes para la industria requieren la interacción entre sistemas, procesos, personas y datos, con un impacto directo en el rendimiento del proceso de producción. Todo esto está alineado con el camino a la Transformación Digital.



Glosario de Términos

Existe una gran cantidad de términos en torno a Data Analytics, Big Data y a Data Science, los cuales muchas veces se prestan a confusión complicando la gestión de las expectativas de los clientes. El siguiente diagrama es una recopilación de conceptos relacionados entre sí de forma jerárquica:





Definición de Data Analytics

De acuerdo con Gartner, “Data Analytics” es la gestión de datos para todos los usos (operacionales y analíticos) y el análisis de los datos para impulsar los procesos comerciales y mejorar los resultados de las empresas, mediante una toma de decisiones más eficaz y la mejora de las experiencias de los clientes. Data Analytics se compone principalmente de 4 tipos de análisis, cada uno de ellos responde a las siguientes preguntas:




El análisis Descriptivo y el Inquisitivo (o Diagnóstico Analítico) se podrían resumir en lo llamado Business Intelligence, debido a que su análisis se centra en eventos pasados y sus causas, tanto para evitar que vuelva a ocurrir un evento (ejemplo, pérdida de producción) como para hacer que vuelva repetirse otro (ejemplo, aumento de producción). El siguiente diagrama representa los principales pasos para implementar un proyecto de Data Analytics - Análisis Descriptivo e Inquisitivo:





Por otro lado, el análisis Predictivo y Prescriptivo van un poco más allá, y se centran en aprender del pasado para pronosticar un futuro basado en datos. El análisis Predictivo utiliza algoritmos avanzados para pronosticar lo que podría suceder en un futuro. A menudo, estas herramientas hacen uso de la Inteligencia Artificial y la tecnología Machine Learning.


Por otro lado, el análisis Predictivo y Prescriptivo van un poco más allá, y se centran en aprender del pasado para pronosticar un futuro basado en datos. El análisis Predictivo utiliza algoritmos avanzados para pronosticar lo que podría suceder en un futuro. A menudo, estas herramientas hacen uso de la Inteligencia Artificial y la tecnología Machine Learning.


El Machine Learning o Aprendizaje Autónomo es una rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo crear sistemas capaces de aprender por ellos mismos a partir de un conjunto de datos (data set), sin ser programados de forma explícita.


El siguiente diagrama representa los pasos para implementar un proyecto de Data Analytics - Análisis Predictivo:





Synergistics Digital Solutions

Synergistics Digital Solutions apoya activamente a sus clientes en proyectos de Data Analytics, desde la toma de requerimientos hasta el consumo o explotación de los datos. Dependiendo de los requerimientos del negocio de nuestros clientes, es que proponemos un roadmap de trabajo que garantice la implementación de proyectos o iniciativas ágiles que aporten valor en el negocio.


Nuestro enfoque práctico y nuestra experiencia en múltiples viajes de transformación digital con nuestros clientes nos convierten en un socio confiable para transformar sus ideas y estrategias en acciones y beneficios.


Habilitamos a nuestros clientes a convertir sus Estrategias Corporativas de transformación digital en planes y presupuestos concretos, como también a lograr una eficiencia innovadora mediante la adopción de Tecnología Digital, alineándola con las Personas, Procesos, y Datos en las Operaciones.


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