El Big Data se ha establecido como una herramienta fundamental para el control de calidad y las pruebas en el desarrollo de productos y la fabricación. Sin estos aspectos, productos defectuosos podrían llegar al mercado y causar daño a la reputación de la empresa, costos excesivos e incluso poner en riesgo vidas debido a las posibles consecuencias peligrosas.
Sin embargo, el Big Data está demostrando ser una tecnología esencial para hacer que el control de calidad y las pruebas sean más eficientes y efectivas. A través de la aceleración del tiempo de lanzamiento al mercado, el análisis de los hallazgos de Big Data permite a las empresas reducir significativamente el tiempo necesario para realizar pruebas de validación antes de lanzar un producto al mercado.
Un ejemplo de esto es Intel, que ha combinado el Big Data con la inteligencia artificial (IA) para capturar grandes cantidades de datos y procesarlos más rápidamente que los humanos. En el caso de la validación de las nuevas características de los chips de computadora, los equipos de validación de Intel recopilan hasta 250 GB de nuevos datos cada semana mientras trabajan con pruebas que pueden tener más de 1,000 parámetros. La solución de IA de Intel analiza los datos históricos y encuentra patrones para crear pruebas. Este proceso solo lleva unas pocas horas, pero si los humanos lo intentaran, requeriría miles de horas. Además, al depender de la IA para la ejecución de pruebas, Intel puede localizar errores de manera más eficiente y eliminar pruebas que no son relevantes. Según Intel, este enfoque reduce el número de pruebas realizadas en un 70%, lo que ayuda a que los productos lleguen al mercado más rápido sin sacrificar la calidad.
Otra forma en que el Big Data impacta en el control de calidad y las pruebas es a través de la recopilación de información que informa sobre el diseño y las pruebas de productos mejorados. Antes de que el Big Data se hiciera prominente, recopilar información de pruebas era un proceso que consumía mucho tiempo y a menudo requería localizar a los usuarios para obtener comentarios sobre el producto. Sin embargo, las plataformas de Big Data actuales pueden analizar rápidamente las opiniones expresadas en las redes sociales o, en el caso de dispositivos conectados a Internet, monitorear cómo las personas usan los productos en desarrollo sin necesidad de contactarlos explícitamente para obtener sus comentarios.
Por ejemplo, el Big Data puede descubrir qué características de los rastreadores de actividad física utiliza más frecuentemente un probador y los pasos que sigue para hacerlo. La recopilación de datos a lo largo del tiempo y la extracción de los sentimientos significativos de ellos también pueden aumentar la probabilidad de éxito de un nuevo producto. El análisis predictivo puede examinar varios aspectos del proceso de desarrollo del producto y encontrar los factores que resaltan las cosas que más gustan a las personas, así como las cosas que les frustran. El Big Data también es capaz de crear modelos predictivos, lo que permite a las marcas crear miles de versiones de un producto en cuestión de segundos. Proctor & Gamble utilizó este enfoque al diseñar pañales y también lo utilizó para determinar cuándo un detergente para lavar platos liberaría notas de fragancia particulares.
En resumen, el Big Data está revolucionando el control de calidad y las pruebas al acelerar el tiempo de lanzamiento al mercado y proporcionar información valiosa para mejorar el diseño y las pruebas de productos. Esta tecnología permite a las empresas reducir costos, mejorar la eficiencia y garantizar la calidad de sus productos, lo que a su vez se traduce en una mayor satisfacción del cliente y una ventaja competitiva en el mercado.
