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En el presente texto se introducirán los conceptos, características y fundamentos de las tecnologías disruptivas y exponenciales que se han desarrollado y están desarrollándose dentro del concepto Industria 4.0 que actualmente se viven. De modo que, al finalizar el artículo, se tengan los conocimientos fundamentales y necesarios sobre las tecnologías esenciales de la Industria 4.0 que han marcado esta Cuarta Revolución Industrial que está aconteciendo y cuya evolución definiría sin duda la quinta revolución industrial que se comenzará a vivir. Por lo tanto, se va a conocer los fundamentos de las tecnologías disruptivas esenciales de la Industria 4.0 y futuras revoluciones industriales.
Big data
El término Big Data hacer referencia a conjuntos de grandes y complejos datos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. Se pueden encontrar también referencias al término Big Data como datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala. Según la Wikipedia: El uso moderno del término «big data» tiende a referirse al análisis del comportamiento del usuario. Esto extrayendo valor de los datos almacenados, y formulando predicciones a través de los patrones observados. La disciplina dedicada a los datos masivos se enmarca en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación.
Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos. Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estos grandes volúmenes de datos, se centran en la recolección y el almacenamiento de los mismos. Además de en las búsquedas, las comparticiones, y los análisis, y en las visualizaciones y representaciones.
La tendencia a manipular enormes volúmenes de datos, se debe en muchos casos a la necesidad de incluir dicha información, para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los análisis sobre negocios, sobre publicidad, sobre enfermedades infecciosas, sobre el espionaje y el seguimiento a la población, o sobre la lucha contra el crimen organizado.
Hoy en día, se usa en la vida cotidiana todo tipo de dispositivos conectados que están generando datos e información. La cantidad de datos existentes crece y crece y va continuamente en aumento. Por dar alguna cifra ejemplo, se estima que el mundo almacenó unos 5 zettabytes en 2014.
Utilización
Ante esta situación, claramente es posible encontrarse ante distintas limitaciones como son, su almacenamiento y la capacidad de su procesado y tratamiento. Las limitaciones también afectan a los motores de búsqueda en internet, a los sistemas de finanzas y a la informática de negocios. Los data sets crecen en volumen debido en parte a la recolección masiva de información procedente de los sensores inalámbricos y los dispositivos móviles, el constante crecimiento de los históricos de aplicaciones (por ejemplo, de los registros), las cámaras (sistemas de teledetección), los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia.
Al Big Data se le han asociado una serie de características clave que lo definen, llamadas las “V” del Big Data. Inicialmente, estas características eran 3: volumen, velocidad y variedad. Posteriormente, se añadieron otras, como la veracidad de los datos y el valor de estos, generando así las denominadas 5 V del Big Data. Pasaron posteriormente a 7 Vs. y actualmente, en algunos textos ya se está hablando de las 8 V del Big Data.
Volumen de información
El volumen se refiere a la cantidad de datos. Es la característica más asociada al Big Data; ya que hace referencia a las cantidades masivas de datos que se almacenan con la finalidad de procesar dicha información. Una de las propiedades que hoy en día que van incorporando la mayoría de los productos y devices que son adquiridos, es la conectividad y la capacidad de emitir información relevante que mejora la experiencia de su uso. Por lo que las cantidades de datos que se están generando en este nuevo mundo conectado crece y crece cada día.
Valor de los datos
El dato en sí mismo no tiene valor. Tampoco lo es, el recopilar gran cantidad de datos o información. Los datos o la información adquieren valor con su estudio, análisis y transformación en conocimiento, decisiones o acciones. No todos los datos de los que se parten sirven para conseguir el objetivo de ayuda a la decisión que se quiera ejecutar, por lo que hay que estudiar y discriminar la información. Esto antes de procesarla para convertirla en algún tipo de decisión o acción.
Veracidad de los datos
Cuando se habla de veracidad se hace referencia al grado de fiabilidad de la información recibida o a la calidad de los datos. Por poner un ejemplo, se puede imaginar que está recibiendo datos de ciertos sensores. Mismos que utilizará para, a partir de la aplicación de cierto algoritmo de inteligencia artificial, ejecutar una acción. Si estos sensores no están bien calibrados, posicionados e «incluso» si en algún momento no reciben la alimentación necesaria para que funcionen, se estará introduciendo al algoritmo información o datos poco fiables y de mala calidad, por lo que el resultado que se obtenga de ese algoritmo, será malo. Es necesario asegurar datos de calidad.
Visualización de los datos
Una parte importante de los datos es el modo en que se muestra o representa la información que aportan, una vez que los se han procesado. Es necesario representarlos de forma que sean legibles y accesibles para los usuarios. Mismos que los vayan a utilizar o valerse de ellos para tomar alguna decisión. Para que los datos sean comprendidos existen herramientas de visualización que te ayudarán a comprender los datos gráficamente y en perspectiva contextual.
Variedad de los datos
La variedad se refiere a las formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos. Estos datos pueden ser datos estructurados y fáciles de gestionar, como son las bases de datos, o datos no estructurados; entre los que se incluyen documentos de texto, correos electrónicos, datos de sensores, audios, vídeos o imágenes que se tienen en dispositivos móviles, hasta publicaciones en perfiles de redes sociales, artículos que se leen en blogs, las secuencias de clic que se hacen en una misma página, formularios de registro e infinidad de acciones más que son realizadas desde algún Smartphone, Tablet y ordenador. Estos últimos datos requieren de una herramienta específica, debido a que el tratamiento de la información es totalmente diferente con respecto a los datos estructurados.
Velocidad de los datos
La velocidad se refiere a la rapidez en la que son creados, almacenados y procesados en tiempo real. Para los procesos en los que el tiempo resulta fundamental, se debe de generar sistemas que sean capaces de estudiar y procesar datos en tiempo real para que resulten útiles. Imagine la detección de un fraude de una transacción bancaria, la ejecución de alguna acción en una operación quirúrgica robotizada, etc. En estos casos, la necesidad de tomar decisiones en tiempo real adquiere capital importancia.
Tecnologías esenciales de la Industria 4.0: el proceso de desarrollo en la modernidad
Actualmente, la humanidad atraviesa una serie de cambios en diferentes aspectos de su vida que le permiten mejorar la calidad de la misma. Esto se ha producido a pasos agigantados gracias al rápido avance tecnológico que ha sucedido en los últimos años. Sin embargo, cada una de las etapas del mismo han sido construidas por mentes brillantes que han aportado su intelecto en esta maquinaria sin fin. Hoy en día aquellos que juegan un papel crucial en ello, son todos los profesionales de las nuevas tecnologías como la informática, siendo ellos la base de la tecnología.
En TECH Universidad Tecnológica actualmente se oferta un amplio portafolio educativo enfocado en el desarrollo profesional de su alumnado. En su Facultad de Informática por ejemplo, se encuentran posgrados tales como el Máster en Ingeniería de Software y Sistemas de Información y el Máster en Tecnología Específica de Telecomunicación. Por otra parte, para aquellos profesionales que buscan complementar su educación base en el ámbito del desarrollo industrial, no cabe duda que su mejor decisión será optar por tomar el Máster en Industria 4.0 y Transformación Digital.
