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Advanced Analytics

La analítica avanzada y la inteligencia artificial son clave para el éxito empresarial

Los datos industriales, una mentalidad analítica y de negocio, y la aplicación de herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning) permiten comprender por qué se producen, cuándo sucederán y cómo evitar las ineficiencias.

La importancia de la analítica avanzada y la inteligencia artificial radica en su capacidad para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real y tomar decisiones en consecuencia.

Qué entendemos por analítica avanzada

La analítica avanzada es una disciplina que emplea modelos predictivos, métodos estadísticos complejos, Machine Learning y técnicas de optimización de procesos, más allá de las capacidades de las herramientas tradicionales de analítica descriptiva (BI), para analizar datos y extraer valor de los mismos.

Dentro de la analítica de datos se reconocen estos tipos de analíticas:

  • La analítica descriptiva nos explica qué ha pasado.
  • La analítica de diagnóstico, pretende explicar por qué ha pasado algo.
  • La analítica predictiva intentará predecir qué pasará.
  • Y la analítica prescriptiva pretende dar con las claves para hacer que las cosas pasen.

La analítica predictiva y la prescriptiva engloban la analítica avanzada:

Beneficios y características

Beneficios clave de la analítica avanzada
Características clave
Beneficios clave de la analítica avanzada

Los beneficios de la analítica avanzada en entornos industriales o de infraestructuras son numerosos. Aquí destacamos los principales:

  • Mejorar la eficiencia operativa:
    La analítica avanzada permite identificar patrones y tendencias en los datos, lo que permite optimizar las operaciones, los procesos y mejorar la eficiencia en tiempo real.
  • Reducción de costes:
    Ahorrar dinero en reparaciones y mantenimiento, así como en costes de producción y energía al anticipar los problemas antes de que ocurran.
  • Mayor seguridad:
    La analítica avanzada puede ayudar a mejorar la seguridad en el lugar de trabajo y en las infraestructuras al predecir problemas antes de que ocurran.
  • Mayor productividad:
    La analítica avanzada puede mejorar la productividad y el rendimiento al ser capaz de optimizar los procesos y reducir los tiempos de inactividad.
  • Mejora de la toma de decisiones:
    Tomar decisiones basadas en datos en lugar de suposiciones.
Características clave

Para que la analítica avanzada sea efectiva, las empresas deben integrar datos contextualizados, utilizar modelos y algoritmos avanzados, analizar en tiempo real, utilizar aprendizaje automático y visualizar los datos de manera clara fácil e interactiva:

  • Integración de datos:
    La analítica avanzada requiere una gran cantidad de datos para funcionar correctamente y las empresas deben asegurarse de que sus datos estén integrados y contextualizados.
  • Aprendizaje automático:
    La analítica avanzada debe ser capaz de aprender y mejorar con el tiempo para proporcionar información cada vez más precisa y valiosa.
  • Modelos y algoritmos avanzados:
    La analítica avanzada utiliza modelos y algoritmos avanzados para analizar y predecir eventos futuros.
  • Visualización de datos:
    La analítica avanzada debe proporcionar información clara y fácil de entender a través de visualizaciones de datos interactivas y fáciles de usar.

Soluciones de Analítica Avanzada

En Becolve Digital ofrecemos un conjunto de soluciones industriales diseñadas específicamente para realizar tareas de analítica avanzada, que engloban las tareas de de analítica específica para la industria, tales como AVEVA Insight y AVEVA Predictive Analytics.

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Nuestras soluciones y productos son herramientas complejas que requieren amplios conocimientos, a menudo desde aproximaciones y áreas diferentes. Puedes contar con nosotros.

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