INDUSTRIA 4.0 ¿Qué entiendes por Industria 4.0? Es la actual revolución industrial, consiste en la digitalización de los procesos industriales por medio de la interacción de la inteligencia artificial con las máquinas y la optimización de recursos enfocada en la creación de efectivas metodologías comerciales. La industria 4.0 fusiona digitalmente diversas disciplinas garantizando la satisfacción del cliente y la personalización de servicios. ¿Qué es Inteligencia Artificial? La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como hacen los humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial de los que usted escucha hoy día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles que se conducen por sí solos – se sustentan mayormente en aprendizaje a fondo (deep learning) y procesamiento del lenguaje natural. Mediante el uso de estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos. ¿Qué es Big Data? El Big Data es el análisis masivo de datos. Una cuantía de datos, tan sumamente grande, que las aplicaciones de software de procesamiento de datos que tradicionalmente se venían usando no son capaces de capturar, tratar y poner en valor en un tiempo razonable. Igualmente, el mismo término se refiere a las nuevas tecnologías que hacen posible el almacenamiento y procesamiento, además de al uso que se hace de la información obtenida a través de dichas tecnologías. Características: Velocidad: nuestro concepto de inmediatez ha cambiado en los últimos tiempos y se busca información que llegue prácticamente al instante. Volumen: La cantidad de datos generados está aumentando. Según crecen las bases de datos, también lo han de hacer las aplicaciones y arquitectura construida para soportar la recogida y almacenamiento de datos cada vez más variados. Variedad: los datos sobre los que trabajan las técnicas de macrodatos son diversos pues, como hemos visto, proceden de numerosas fuentes y se encuentran en distintos formatos. Veracidad: saber la fiabilidad de la información recogida es importante para obtener unos datos de calidad e, incluso, dependiendo de las aplicaciones que se le vaya a dar a misma, se convierte en fundamental. Valor: una gran cuantía de datos frecuentemente extrae pequeñas informaciones de valor. Cómo conseguir dicha información de manera eficiente es uno de los retos que afronta día a día el área de la inteligencia de datos. Visualización: Convertir cientos de hojas de información en un único gráfico que muestre claramente unas conclusiones predictivas es un ejemplo de cómo mostrar los resultados de forma clara y sencilla en un evidente ejercicio de sintetización. Variabilidad: en un entorno tan cambiante como el de los macrodatos, la información varía mucho. Y también han de hacerlo los modelos o tratamientos que se aplican en torno a esta, pues no son fijos en el tiempo y requieren de un control periódico.
