Big Data

Una transformación hacia la digitalización del sistema productivo

Entender el Big Data como una de las principales tecnologías que hacen posible la transformación digital es fundamental. Por Big Data se entiende el manejo y tratamiento de cantidades ingentes de datos desestructurados, de diversa procedencia, de los que se puede extraer valor.

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En CEDESA somos expertos en Big Data y aportamos soluciones basadas en datos para la gestión y control de las principales industrias agroalimentarias. Gracias a eso, conseguimos que nuestros clientes tomen el control de sus explotaciones maximizando su rendimiento y reduciendo sus costes de operación.

Se entiende por Big Data el tratamiento de enormes conjuntos de datos que con los métodos tradicionales de almacenamiento, acceso y análisis son inviables. Existen varias definiciones de Big Data, pero en ellas es común que aparezcan las siguientes características:

  • Volumen: implica analizar enormes cantidades de información, por lo general a partir de decenas de terabytes.
  • Velocidad: refleja la velocidad a la que se generan y cambian estos datos.
  • Variedad: los datos actualmente están en muchos formatos – desde bases de datos tradicionales a jerarquías de carpetas creadas por los usuarios finales, documentos de texto, correo electrónico, mediciones recogidas por sensores, vídeo, audio, indicadores financieros recalculados continuamente, etc.
  • Veracidad: recoge de la fiabilidad y consistencia de los datos de origen.

  • Datos estructurados. Aquellos que tienen longitud y formato (por ejemplo fechas) y que pueden ser almacenados en tablas (como las bases de datos relacionales). En esta categoría entran los que se compilan en los censos de población, los diferentes tipos de encuestas, los datos de transacciones bancarias, las compras en tiendas online, etc.
  • Datos no estructurados. Son los que carecen de un formato determinado y no pueden ser almacenados en una tabla. Pueden ser de tipo texto (los que generan los usuarios de foros, redes sociales, documentos de Word), y los de tipo no-texto(cualquier fichero de imagen, audio, vídeo). Dentro de esta categoría, podemos añadir los Datos semiestructurados, que son los que no pertenecen a bases de datos relacionales ya que no se limitan a campos determinados, aunque poseen organización interna o marcadores que facilita el tratamiento de sus elementos; estaríamos hablando de documentos XML, HTML o los datos almacenados en bases de datos NoSQL.

ANÁLISIS DE DATOS.

Es posible capturar, almacenar, gestionar y procesar de forma rápida y veraz estos datos a través de la definición de modelos. Las principales aplicaciones del Big Data son el análisis predictivo y la detección de tendencias.

Entender los datos, darles el tratamiento adecuado y extraer el valor que aportan es imprescindible en esta nueva Industria 4.0. Procesar correctamente el flujo de datos que se genera en la industria es clave para detectar errores y optimizar los procesos. Con el análisis de los datos, estos se inspeccionan, se filtran, transforma y modelan con el objeto de descubrir información útil, sugerir conclusiones y apoyar en la toma de decisiones.

VIGILANCIA INTELIGENTE.

Es posible capturar, almacenar, gestionar y procesar de forma rápida y veraz estos datos a través de la definición de modelos. Las principales aplicaciones del Big Data son el análisis predictivo y la detección de tendencias.

Entender los datos, darles el tratamiento adecuado y extraer el valor que aportan es imprescindible en esta nueva Industria 4.0. Procesar correctamente el flujo de datos que se genera en la industria es clave para detectar errores y optimizar los procesos. Con el análisis de los datos, estos se inspeccionan, se filtran, transforma y modelan con el objeto de descubrir información útil, sugerir conclusiones y apoyar en la toma de decisiones.

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