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Databricks contiene muchas funcionalidades que la hacen una solución analítica bastante completa. Aun así, depende de servicios adicionales como almacenamientos externos de datos para poder convertirse en la pieza central de un sistema analítico empresarial completo

Permite auto-escalar y dimensionar entornos de Apache Spark de forma sencilla en función de las necesidades. También es posible terminar automáticamente estos clústers. De esta forma, se facilitan los despliegues y se acelera la instalación y configuración de los entornos. Con la opción serverless se puede abstraer toda la complejidad alrededor de la infraestructura y obtener directamente acceso al servicio. Así se facilita su uso por equipos independientes que necesiten recursos volátiles y despliegues ad-hoc.

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¿Qué es Databricks?

Databricks es el nombre de la plataforma analítica de datos basada en Apache Spark desarrollada por la compañía con el mismo nombre. La empresa se fundó en 2013 con los creadores y los desarrolladores principales de Spark. Permite hacer analítica Big Data e inteligencia artificial con Spark de una forma sencilla y colaborativa.

Esta plataforma está disponible como servicio cloud en Microsoft Azure y Amazon Web Services (AWS).

Databricks contiene muchas funcionalidades que la hacen una solución analítica bastante completa. Aun así, depende de servicios adicionales como almacenamientos externos de datos para poder convertirse en la pieza central de un sistema analítico empresarial completo como Data Warehouse o Data Lake.

Es una plataforma que permite múltiples casos de uso como procesamiento batch, streaming y machine learning.

Características de Databricks

Permite auto-escalar y dimensionar entornos de Apache Spark de forma sencilla en función de las necesidades. También es posible terminar automáticamente estos clústers. De esta forma, se facilitan los despliegues y se acelera la instalación y configuración de los entornos. Con la opción serverless se puede abstraer toda la complejidad alrededor de la infraestructura y obtener directamente acceso al servicio. Así se facilita su uso por equipos independientes que necesiten recursos volátiles y despliegues ad-hoc.

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Big Data en la logística y transporte

El incremento del tráfico en carreteras, la mayor deslocalización de los almacenes, las fluctuaciones del precio de los combustibles, la internacionalización empresarial y el auge del comercio electrónico, son tendencias logísticas sobre las que Big Data interviene.

Aquí, los sistemas Big Data trabajan con información obtenida de los GPS de los vehículos, de los datos de tráfico de las instituciones oficiales, datos de movilidad de personas y materiales en almacenes, información de abastecimiento del producto por parte de los clientes, etc.

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Ventajas de aplicar Big Data en empresas industriales

Cuando estamos en entornos industriales, la información que se genera en cada uno de los procesos es inmensa. Además, esta no para de “fabricarse” mientras haya actividad. Esto, en muchas plantas, se realiza durante las 24 horas del día, los 365 (o 366) días del año.

Por tanto, la opción de detectar oportunidades para la mejora de los procesos es permanente. Y, por supuesto, es aplicable a todos los componentes de la cadena de suministro – desde materias primas, hasta el producto terminado-.

En líneas generales, podemos decir que la aplicación de Big Data en industrias optimiza los procesos, mejorando la productividad, la calidad de los productos y ampliando los márgenes de beneficios.

¿Cómo conseguimos esto? Una de las claves consiste en sensorizar los puntos críticos de la planta. Estos sensores son de diferente naturaleza en función de las variables que queramos medir:

Medidores de temperatura.

Manómetros.

Sensores para la medición de los niveles de humedad.

Medidores de la velocidad de fabricación de una pieza.

Consumo energético.

Geolocalización mediante beacons u otras tecnologías.

Etc.

Más allá de pensar en las líneas de fabricación, Big Data en industrias también es aplicable a otros aspectos más genéricos de cualquier empresa. Por ejemplo, se pueden analizar los comentarios de usuarios de redes sociales o de los emails recibidos. De esta forma, se pueden afinar las estrategias de marketing y ventas.

Aplicaciones de Big Data en la industria

Big Data es una tecnología muy versátil, por lo que pueden sacar provecho de ella muchas áreas de una empresa industrial. Sus aplicaciones más destacadas son:

Logística y transporte.

Procesos de producción.

Control de calidad.

Conocer tendencias de mercado.

Gestión de recursos humanos.

Ciberseguridad.

Optimización del consumo energético.

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¿Cómo utilizar el BIG DATA en la industria?

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Ventajas de aplicar Big Data en empresas industriales

Cuando estamos en entornos industriales, la información que se genera en cada uno de los procesos es inmensa. Además, esta no para de “fabricarse” mientras haya actividad. Esto, en muchas plantas, se realiza durante las 24 horas del día, los 365 (o 366) días del año.

Por tanto, la opción de detectar oportunidades para la mejora de los procesos es permanente. Y, por supuesto, es aplicable a todos los componentes de la cadena de suministro – desde materias primas, hasta el producto terminado-.

En líneas generales, podemos decir que la aplicación de Big Data en industrias optimiza los procesos, mejorando la productividad, la calidad de los productos y ampliando los márgenes de beneficios.

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En líneas generales, podemos decir que la aplicación de Big Data en industrias optimiza los procesos, mejorando la productividad, la calidad de los productos y ampliando los márgenes de beneficios.

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Una de sus aplicaciones mas importantes es la ciberseguridad. Muchas industrias trabajan con productos y procesos innovadores, por lo que no quieren que nadie robe sus secretos. Por otra parte, un ciberataque podría paralizar toda su actividad. De aquí que surja una necesidad de protección.

Aquí también debemos considerar el trabajo conjunto de Big Data con la tecnología Cloud Computing, ya que en la mayoría de ocasiones la información se encuentra alojada en la nube. Los sistemas Big Data analizan toda la información que se recolecta, buscando posibles vulnerabilidades e irregularidades.

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Aplicaciones del Big Data a diferentes sectores

El Big Data aplicado al Marketing

Vida personal

Salud Pública

Deporte

Ciencia e Investigación

Seguridad informática

Cumplimiento legal

Urbanismo y ciudades inteligentes

Educación

Aplicaciones financieras

Turismo

Mercado inmobiliario

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En este mismo espacio ya explicamos el BIG DATA como una de las tecnologías habilitadoras para la Industria 4.0. Se trata de una herramienta muy valiosa que puede aportar mucha información sobre el funcionamiento de los equipos de producción lo que puede favorecer la reducción de costes. Al mismo tiempo, el BIG DATA puede analizar las tendencias y evolución del mercado lo que favorece la toma de decisiones por parte de los responsables de las empresas.

El reto al que se enfrenta la industria es el de la gran cantidad de datos que generan las máquinas implicadas en un proceso productivo. Ordenar estos datos para que no se pierda su valor y que sean de uso eficaz para las empresas es el objetivo del BIG DATA. Los datos son información y la información facilita poder a la hora de prevenir posibles problemas que puedan afectar al correcto funcionamiento de una planta. Al mismo tiempo, nos encontramos con la certificación de que un correcto análisis de datos ayuda a mejorar la competitividad de las empresas.

Dos de las áreas, dentro del proceso industrial, en las que puede estar presente el BIG DATA son la producción y gestión de riesgos. El análisis de esta gran cantidad de datos va a favorecer una mejor producción con corrección de errores; lo mismo sucede con la gestión de riesgos. La recogida de datos en este ámbito facilita la anticipación a los riesgos en un determinado proceso, de tal manera, que podamos trabajar con anticipación. Además, esta capacidad facilita mejoras en las cuentas de resultados de las firmas al reducir los fallos. Una buena gestión de estos datos posibilita, también un acercamiento a las necesidades de los clientes, sus hábitos de compra y sus parámetros de calidad y exigencia.

Las "uves" de los datos

Volumen, variedad, velocidad y visualización son solo algunos de los conceptos que se relacionan con el BIG DATA. El informe "Generación de talento BIG DATA en España" realizado por la Fundación Cotec en el año 2017 apunta a que éstas con las características más importantes del análisis de los datos. Se trata de una gran volumen de datos, muy diferentes, donde hay que discriminar los datos que valen de los que no. Los datos se producen a gran velocidad y hay que desarrollar sistemas que permitan un rápido análisis de los mismos para generar respuestas inmediatas ante posibles cambios.

Alrededor del BIG DATA y de su aplicación se manejan cifras que certifican la importancia de la toma de decisiones basadas en una buena gestión del análisis de datos. Este mismo informe de la Fundación Cotec recoge el testimonio de Erik Brynjolfsson, director del MIT Initiative on the Digital Economy, quien asegura que " las empresas que adoptan decisiones basadas en datos logran entre el 5% y el 6% más en productividad y crecimiento en la producción que aquellas que no lo hacen ".

Esta cifra habla no solo de la importancia de una buena gestión de estos datos, también del peso que tiene para la economía de la empresa ya que puede suponer un incremento importante de ingresos hacer una utilización eficiente y eficaz de los datos recogidos en el proceso de producción. En este mismo informe de la Fundación Cotec se anima a las PYMES a participar en proyectos colaborativos para desarrollar e implantar el análisis de los datos de empresa y así facilitar su acceso a la economía de datos.

ITCL y BIG DATA

El ITCL Centro Tecnológico tiene una amplia experiencia en la gestión y análisis de BIG DATA. El Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial y Electrónica tiene como una de sus líneas de trabajo el diseño de algoritmos personalizados a cada caso. Estos sistemas se basan en la selección de características de los datos recogidos, optimización de procesos en función de esas mismas características, clusterización de series dinámicas de datos y predicción del modelo de salida. Así, esta área de trabajo ha desarrollado diversos software, por ejemplo, para el análisis de grandes cantidades de datos que facilitan la función óptima de la máquina o máquinas sujetas a análisis.

Este Grupo de Investigación de ITCL se encuentra inmerso en diversos proyectos con otras entidades y empresas para conseguir una mejor gestión de BIG DATA en la industria, en función lo solicitado por los distintos sectores industriales implicados, llegando a desarrollar sistemas predictivos de funcionamiento de maquinaria industrial.

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Por qué es tan importante la aplicación del Big Data en la industria? | ITCL

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En este mismo espacio ya explicamos el BIG DATA como una de las tecnologías habilitadoras para la Industria 4.0. Se trata de una herramienta muy valiosa que puede aportar mucha información sobre el funcionamiento de los equipos de producción lo que puede favorecer la reducción de costes.

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Investigar acerca de los usos y aplicaciones de Big Data en la industria.