Era del Big-Data: predicción y prescripción | Universidad UNADE
La era del Big-Data: desde la analítica predictiva hasta la prescriptiva
marzo 2, 2020 10:47 am Publicado por Universidad UNADE

Primer Congreso Internacional Virtual de Ingeniería Industrial e Innovación y la Industria 4.0

El profesor Richard de Jesús Gil Herrera, doctor en Ciencias de la computación y Tecnología Informática por la Universidad de Granada (España) y doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Simón Bolívar de Venezuela. Actualmente, profesor en la Universidad Americana de Europa, participó como invitado-conferencista el pasado 25 de octubre en el Congreso Virtual Internacional de Ingeniería Industrial y la Industria 4.0 organizado por UNIMINUTO (Corporación Universitaria Minuto de Dios) y la Universidad Militar Nueva Granada.

El doctor Richard de Jesús realizó una ponencia bajo el título “La era del Big-Data: desde la analítica predictiva hasta la prescriptiva”, donde trató los temas relativos a la Era del Big Data y la Inteligencia Artificial como fundamentos a las tendencias modernas de la datificación y la sociedad del conocimiento.

Se persigue con la charla, ilustrar cómo los procesos de toma de decisiones pueden mejorar y potenciar a las empresas en la Industria 4.0. En la práctica, significa que, a través de la Analítica, los decisores puedenaprovechar los ingente volúmenes de datos, no sólo para revisar lo que ha pasado (Descriptiva), o responderse por qué ha pasado (Diagnóstica), sino lograr también, una buena estimación de los que pudiese pasar (Predictiva), a fin de identificar y exhortarlos cursos de acción alternativos (Prescriptiva).

Se avizoran también pilares fundamentales a nivel de las TICs, que vienen impactando la Industria 4.0 (ej.IoT y Cloud computing); donde se explica cómo,la Minería de Datos(ej. Machine learning y clustering) a manerade recurso del Big-data,viene dando en la última década, un impulso significativo a estas analíticas. De hecho, en la charla se citan también, algunos de los métodos, técnicas, y herramientas de software usadas recientes para dar soporte a estas dos analíticas (ej. Rapidminer y Ayata).

Para sintetizar ya través de un caso real, se presenta una empresa desarrolladora de Robots auto dirigidos (OTTO), dondese ilustra, cómo ellos han incorporado la analíticaa tiempo real (visualización), para hacerle seguimiento a sus robots (self-driving),en y desde las instalaciones de los clientes, tomando decisiones sobre la marcha, con una cobertura a nivel mundial (más de 40 países). Como colofón, se comentan las tendencias, retos y proyectos de I+D en Analítica prescriptiva.