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.

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.

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:

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:

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.

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.