En el sector industrial, tanto el “big data” como el ”small data” empiezan a ganar bastante importancia en la operativa diaria y se suelen utilizar para mejorar la eficiencia, la productividad y la calidad de los productos y servicios.
El “big data” se refiere a grandes conjuntos de datos que se generan a partir de múltiples fuentes, como sensores, máquinas y sistemas de información. El “big data” se utiliza en la industria para analizar los patrones y las tendencias en los datos, lo que puede ayudar a las empresas a identificar áreas de mejora y optimizar los procesos de producción. Por ejemplo, se puede utilizar el “big data” para predecir la demanda de productos, analizar el rendimiento de los equipos, y mejorar la calidad de los productos.
Por otro lado, el “small data” se refiere a conjuntos de datos más pequeños y específicos que se pueden utilizar para tomar decisiones en tiempo real. El “small data” se utiliza en la industria para monitorear el rendimiento de los equipos y prevenir fallos. Por ejemplo, se puede utilizar el “small data” para analizar los datos de sensores para identificar patrones de fallos en los equipos y tomar medidas preventivas antes de que ocurran fallos importantes.
El “big data” se utiliza para analizar los patrones y tendencias a largo plazo, y el “small data” se utiliza para tomar decisiones en tiempo real y monitorear el rendimiento de los equipos. Al combinar el análisis de “big data” y ”small data”, las empresas pueden mejorar su eficiencia y la productividad a través de la integración de información y su analítica en tiempo real, reducir los costes internos o externos de producción y de procesos, además de mejorar la calidad de los productos y servicios que ofrecen a sus mercados y clientes.
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