16 agosto, 2024Almacenamiento de datosVentajas y desafíos del uso del Big Data en la industria 4.0La industria 4.0, sinónimo de la fábrica inteligente o Smart Factory, se caracteriza por integrar en sus procesos productivos tecnologías revolucionarias como el Big Data, concepto que traducido literalmente del inglés significa Grandes Datos.

El Big Data está llamado a jugar un papel imprescindible en el desarrollo de la industria del futuro porque, según la consultora IDC, la cantidad total de datos digitales creados globalmente al año -la llamada datasfera- aumentará en 2025 hasta los 175 zettabytes desde los 33 zettabytes en 2018. Un zettabyte es el equivalente a mil trillones de bytes. Y esa estimación de crecimiento de IDC puede considerarse conservadora, pues fue hecha en 2018 y no incluía el importante aumento de datos generados por la Inteligencia Artificial Generativa que estamos viendo hoy.

Pero ¿qué significa Big Data? El Big Data consiste en la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos a través de un software específico con capacidad para transformar toda esta información, en principio desordenada y hasta caótica, en datos procesables y extremadamente útiles. El objetivo del Big Data es utilizar esta información para realizar predicciones, elevar la productividad y tomar las mejores decisiones organizativas, operacionales o financieras.

La Industria 4.0 se caracteriza por tratarse de una auténtica revolución digital de carácter global, donde los diferentes sistemas y procesos se encuentran conectados.  Esta hiperconexión convierte en mucho más importante y productivo el papel del Big Data, puesto que la información proveniente, por ejemplo, de dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) puede llegar a transformarse en sistemas de aprendizaje informático gracias a la tecnología de la Inteligencia Artificial (IA).

En definitiva, la aportación del Big Data a la industria 4.0 consiste en dotar de mucha más capacidad y utilidad a otras tecnologías incipientes como el IoT y la IA, al extraer grandes volúmenes de datos, organizarlos, analizarlos y convertirlos en información de alto valor para lograr la excelencia operativa y productiva.

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