En la era de la tecnología y la conectividad, los productos inteligentes se han convertido en una realidad. La adición de sensores a los productos y su conexión a internet nos brinda la capacidad de capturar todo lo que sucede con ellos. Esta información detallada resulta útil y motiva a las empresas a recopilar y almacenar diferentes tipos de datos. Sin embargo, la cantidad de información generada es tan grande que las herramientas analíticas tradicionales ya no son suficientes. Es aquí donde surge el concepto de Big Data y un nuevo enfoque para el análisis de datos.

El Big Data utiliza algoritmos analíticos para responder a cuatro preguntas críticas sobre los productos a partir de los datos recopilados. La primera pregunta que se puede responder es: ¿Qué pasó? Esto se conoce como “análisis descriptivo” y, como su nombre lo indica, los resultados del análisis describen los sucesos. Un ejemplo clásico de recopilación y análisis de datos para determinar qué sucedió es la caja negra de los aviones comerciales. En el pasado, este dispositivo registraba información básica como velocidad, altitud, posición de las partes móviles del avión y combustible. Hoy en día, estos dispositivos registran mucha más información y con mayor frecuencia, lo que nos brinda respuestas más precisas sobre lo que ocurrió.

La siguiente pregunta que el Big Data puede responder es: ¿Por qué pasó? Gracias a la gran cantidad de datos y la información más precisa, los investigadores pueden determinar las causas de un evento, lo que se conoce como “análisis diagnóstico”. Esto puede aplicarse tanto a eventos catastróficos, como el fallo de una máquina, como a aspectos más simples, como el uso de una función específica de un producto. Por ejemplo, un termostato inteligente puede registrar que un usuario aumentó la temperatura interior debido a la entrada de aire frío a través de una ventana abierta.

La pregunta más interesante para las empresas que fabrican productos es: ¿Qué pasará? La aplicación del análisis predictivo es excelente en este sentido, ya que permite realizar cambios en el sistema para evitar eventos no deseados o mejorar aspectos del mismo. Un ejemplo claro de esto es un sensor simple en el eje de transmisión de un automóvil que mide las vibraciones. Si el sensor detecta una gran cantidad de vibración, el análisis predictivo puede determinar que esto suele ocurrir justo antes de que el cojinete que sostiene el eje falle. El propietario es informado y el cojinete puede ser reemplazado a tiempo.

En resumen, el Big Data nos brinda la capacidad de comprender lo que sucedió en el pasado, por qué sucedió y qué sucederá en el futuro. Esta información es invaluable para las empresas, ya que les permite tomar decisiones informadas, mejorar la calidad de sus productos y brindar un mejor servicio a sus clientes. El Big Data es una herramienta poderosa que está transformando la forma en que las empresas operan y se relacionan con sus productos y clientes.