{"id":1809,"date":"2021-10-25T17:21:00","date_gmt":"2021-10-25T17:21:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/?p=1809"},"modified":"2021-11-25T17:27:50","modified_gmt":"2021-11-25T17:27:50","slug":"big-data-analytics-para-la-toma-de-decisiones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/2021\/10\/25\/big-data-analytics-para-la-toma-de-decisiones\/","title":{"rendered":"Big Data Analytics para la toma de decisiones"},"content":{"rendered":"\n

v\u00eda: www.iti.es\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

Actualmente, todos los empresarios o altos cargos quieren una mayor velocidad y sofisticaci\u00f3n en la\u00a0toma de decisiones,<\/strong> pero en la mayor\u00eda de los casos sus organizaciones no est\u00e1n listas para ello. \u00bfC\u00f3mo se ve una empresa verdaderamente impulsada por los datos en la medida que surge una nueva era de la Transformaci\u00f3n Digital y la Inteligencia Artificial?<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Las t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas emergentes como Big Data, Deep Learning, Reinforcement Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural<\/strong> pueden crear grandes saltos de eficiencia, significado y conocimientos en las empresas y en la sociedad en general. En definitiva, supone una gran oportunidad para que las empresas respondan a los retos de competitividad.<\/p>\n\n\n\n

En este sentido, seg\u00fan una encuesta realizada en 2018 por McKinsey & Company<\/em> a empresas acerca de la adopci\u00f3n de Inteligencia Artificial, un 47% de los 2.135 participantes mencionan haberla incorporado en alg\u00fan proceso de negocio, lo que supone un incremento significativo con respecto a un estudio similar realizado en 2017 donde s\u00f3lo un 20% de participantes reportan usar este tipo de tecnolog\u00eda. La mayor\u00eda de participantes (58%) se\u00f1alan que menos del 10% de la inversi\u00f3n digital est\u00e1 destinada al desarrollo de productos que incorporan IA, pero muchos de los encuestados (78%) tienen mucha confianza de que habr\u00e1 un incremento en la inversi\u00f3n en IA en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. As\u00ed, por ejemplo, un informe publicado por PWC estima que en 2030 la contribuci\u00f3n de la Inteligencia Artificial al mercado global ser\u00e1 de unos 13.8 billones de euros.<\/p>\n\n\n\n

Esta predicci\u00f3n viene a ra\u00edz del incremento de (i) empresas que persiguen una\u00a0reducci\u00f3n de costes o de tiempos<\/strong>\u00a0en sus procesos mediante la automatizaci\u00f3n, incluyendo el uso de robots y asistentes virtuales, (ii) empresas que incorporan en sus\u00a0procesos de toma de decisiones<\/strong>\u00a0no s\u00f3lo los datos en bruto, sino el an\u00e1lisis estad\u00edstico o la b\u00fasqueda de patrones, y (iii) finalmente por el incremento de la demanda resultante de una\u00a0nueva oferta de productos y servicios<\/strong>\u00a0con IA mejorado y\/o personalizado.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

En definitiva, un n\u00famero significativo de empresas se encuentran embarcadas en su incorporaci\u00f3n a las denominadas\u00a0Data-Driven Industries<\/strong><\/em>\u00a0o empresas que utilizan los datos como v\u00eda de soporte a la toma de decisiones, mejora de sus procesos o el desarrollo de nuevos productos y\/o servicios. En todos ellos, interviene la necesidad de potenciar las capacidades en cuatro \u00e1reas o tipos de an\u00e1lisis de datos, representadas en la siguiente figura, y que en cierta forma representa el grado de madurez de una empresa en la incorporaci\u00f3n de este tipo de soluciones:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Por una parte, la descripci\u00f3n<\/strong> del comportamiento de sistemas complejos mediante el an\u00e1lisis estad\u00edstico de multitud de variables y la representaci\u00f3n de la informaci\u00f3n resultante mediante innovadores cuadros de mando. De esta forma, se procede a viajar de un escenario en el que una persona puede manejar tres o cuatro factores a otro en el que una m\u00e1quina es capaz de calcular la distribuci\u00f3n de probabilidad y la influencia no lineal de muchos factores como, por ejemplo, en el precio o la demanda de un producto. Por otra, el diagn\u00f3stico<\/strong> del comportamiento de procesos o m\u00e1quinas mediante la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas multivariantes de detecci\u00f3n de anomal\u00edas capaces de aprender del funcionamiento normal y alertar del an\u00f3malo o no deseado. Esto supera en mucho a los controles univariantes definidos de forma est\u00e1tica en los cuadros de mando. Una vez superadas las fases anteriores, la predicci\u00f3n<\/strong> del comportamiento futuro permite anticiparse y no detenerse en saber lo que ha ocurrido y el porqu\u00e9, sino en la simulaci\u00f3n de nuevos escenarios que nos permitan potenciar nuestro proceso de toma de decisiones. Por \u00faltimo, la prescripci\u00f3n<\/strong> ser\u00eda la \u00faltima etapa en la que no s\u00f3lo conocemos el futuro, sino que somos capaces de recomendar y\/o actuar de forma autom\u00e1tica hacia el resultado \u00f3ptimo.<\/p>\n\n\n\n

Tal y como indica PWC<\/em> en las conclusiones de una encuesta realizada en 2016 a 2.100 altos cargos, las empresas que raramente toman decisiones en base a los datos (8% de los encuestados) concentraban significativamente su proceso de toma de decisiones en el \u00e1rea descriptiva. Por el contrario, las empresas fuertemente ligadas a la toma de decisiones en base a los datos (39% de los encuestados) ten\u00edan una distribuci\u00f3n uniforme de en las cuatro \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n

Por todo ello, el objetivo general de la l\u00ednea de I+D en Big Data Analytics<\/strong> se centra en investigar y validar conocimientos, t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas en el dominio de Big Data, Deep Learning, Reinforcement Learning<\/em>, Procesamiento del Lenguaje Natural y Graph Mining<\/em>, necesarias para la construcci\u00f3n de Soluciones Inteligentes para el Apoyo a la Toma de Decisiones que faciliten a las empresas su transici\u00f3n al modelo actual de Data-Driven Industries (DDI)<\/em>, respondiendo as\u00ed a los retos de competitividad que impulsa la Transformaci\u00f3n Digital<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

De forma espec\u00edfica, se impulsa la creaci\u00f3n de tres actividades para alcanzar el objetivo planteado de la l\u00ednea de I+D:<\/p>\n\n\n\n

  • Inteligencia Artificial as a Service (IAaaS):<\/strong>\u00a0actividades de investigaci\u00f3n y desarrollo dirigidas a identificar y construir soluciones generalistas para la prestaci\u00f3n de servicios de Inteligencia Artificial en la nube a terceros. Para ello, se deber\u00e1 investigar y desarrollar soluciones que tengan en cuenta el ciclo de vida completo de modelos estad\u00edsticos tales como la gobernanza del dato, el empaquetado como servicio, despliegue el\u00e1stico en una infraestructura Big Data, monitorizaci\u00f3n de recursos, evaluaci\u00f3n de modelos, entrenamiento online, etc.<\/li>
  • Inteligencia Competitiva Digital:<\/strong>\u00a0actividades de investigaci\u00f3n y desarrollo dirigidas a promover la construcci\u00f3n de soluciones Big Data Analtyics para reunir, analizar y difundir la informaci\u00f3n sobre tendencias y potenciales competidores o clientes, permitiendo as\u00ed a las empresas agregar acciones de influencia, de notoriedad y de imagen. En concreto, ser\u00e1n soluciones que permitan la recolecci\u00f3n masiva de fuentes de datos heterog\u00e9neas, como redes sociales o peri\u00f3dicos digitales, representaci\u00f3n estructurada de la informaci\u00f3n, an\u00e1lisis de sentimientos, asistentes virtuales o chatbots, segmentaci\u00f3n de clientes y de influencers, fakenews, detecci\u00f3n de trolls o campa\u00f1as virales negativas, seguimiento de producto, pron\u00f3stico de indicadores de impacto, prescripci\u00f3n de comunicados, etc.<\/li>
  • Gemelos Digitales:<\/strong>\u00a0en el contexto de la Industria 4.0, actividades de investigaci\u00f3n y desarrollo dirigidas a promover la construcci\u00f3n de soluciones para la creaci\u00f3n de representaciones virtuales de dispositivos y\/o procesos industriales reales con el objetivo aplicar t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos en las \u00e1reas de descripci\u00f3n, diagn\u00f3stico, predicci\u00f3n y prescripci\u00f3n. En concreto, actividades centradas en los casos de uso del Mantenimiento Predictivo para la simulaci\u00f3n de nuevos escenarios de funcionamiento industrial, detecci\u00f3n de anomal\u00edas, predicci\u00f3n de aver\u00edas o paradas no programadas, optimizaci\u00f3n y prescripci\u00f3n de par\u00e1metros de configuraci\u00f3n o acciones correctivas. Cada uno de ellos los desarrollaremos de manera m\u00e1s detallada en siguientes post.<\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    v\u00eda: www.iti.es\/ Actualmente, todos los empresarios o altos cargos quieren una mayor velocidad y sofisticaci\u00f3n en la\u00a0toma de decisiones, pero en la mayor\u00eda de los casos sus organizaciones no est\u00e1n listas para ello. \u00bfC\u00f3mo se ve una empresa verdaderamente impulsada por los datos en la medida que surge una nueva era de la Transformaci\u00f3n Digital […]\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1813,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[27],"tags":[],"class_list":["post-1809","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1809","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1809"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1809\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1814,"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1809\/revisions\/1814"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1813"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1809"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1809"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bimworks.cl\/esp\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1809"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}