¡Olvídate de los macrodatos! Recopila los datos correctos

El término big data está en todas partes hoy en día, pero ¿qué significa realmente? Según una definición proporcionada por Google, el big data son ‘conjuntos de datos extremadamente grandes que se pueden analizar mediante computación para revelar patrones, tendencias y asociaciones’.’

Suena bien, ¿verdad? En teoría, sí. Mediante el big data, las empresas pueden tener una visión general de sus operaciones mayor que nunca, lo que les permite mejorar la eficiencia y su servicio. Sin embargo, en la práctica, lograr esto rara vez es el caso.

El problema es que procesar grandes volúmenes de datos es increíblemente complejo, requiere mucho tiempo y, por lo general, es costoso. Y en muchos casos, el análisis de los datos no conduce a ningún cambio. Hablamos habitualmente con empresas que recopilan enormes volúmenes de datos, pero que en realidad no los están utilizando adecuadamente. Y si los datos no se utilizan de manera eficaz o con un propósito, ¿qué sentido tiene recopilar tantos —y a un costo tan elevado— en primer lugar?

Por eso el enfoque debe cambiar de la recolección macrodatos para recoger el datos correctos, especialmente en el mundo del mantenimiento.

Ahora bien, desafortunadamente no hay una definición de Google para el término ‘datos correctos’ (¡todavía!), pero consideramos que son las ‘piezas críticas de datos que impulsan la posición competitiva’. Estamos seguros de que estará de acuerdo en que optimizar la salud de las máquinas y maximizar el tiempo de actividad es fundamental para la productividad y la rentabilidad, y por lo tanto, para la posición competitiva.

Entonces, ¿cómo son los datos correctos? Bueno, no tienen una sola forma; en su lugar, es probable que difieran de una aplicación a otra y de un sitio a otro, dependiendo de los diferentes activos y del programa de mantenimiento elegido.

Tomemos como ejemplo el control de vibraciones mediante acelerómetros. Con un volumen de datos relativamente pequeño, los equipos de mantenimiento pueden detectar fácilmente el desarrollo de problemas en sus activos gracias a que los acelerómetros captan vibraciones anormales emitidas por las piezas giratorias. En este caso, los datos recopilados que ponen de relieve las vibraciones anormales son lo que buscamos, ni más ni menos. No se necesita un software ni algoritmos complejos (y costosos); en su lugar, los ingenieros de mantenimiento pueden ponerse manos a la obra, reparando los activos o sustituyendo los componentes problemáticos antes de que se desarrolle un problema más grave.

Luchar contra la tentación de instalar sistemas y procesos para recopilar grandes volúmenes de datos es un desafío al que muchas empresas de las industrias manufactureras y de procesos probablemente se enfrentarán en 2017. Pero es importante mantenerse alerta. Confíe en los datos correctos, tome las medidas adecuadas cuando sea necesario y recuerde en todo momento que el objetivo es mejorar la posición competitiva, no simplemente recopilar la mayor cantidad de datos posible.