Big Data en la Manufactura
En los últimos años una de las tendencias más comunes en diversas industrias ha sido el concepto de Big Data. En efecto, ha aparecido profusamente en las más prestigiosas revistas de alta dirección; se han ofrecido diversos seminarios impartidos por las más grandes compañías de consultoría IT e incluso, varias de las mejores universidades del mundo, ofrecen cursos relativos a este nuevo tópico. Aun cuando el real impacto de las soluciones Big Data sean un tanto desconocidas, es indudable que su ubicuidad como concepto, ha sido un gran éxito del marketing.
De acuerdo a Gartner, Big Data impulsará la inversión en IT a 3.8 trillones de dólares en 2014 y cerca de 4.4 millones de puestos de trabajo serán creados como consecuencia. Esto por supuesto, se está moviendo a una mucho mayor velocidad en países desarrollados y del este asiático. En lo inmediato, será en extremo oneroso y difícil para los países latinoamericanos, el contar con estos llamados “data scientists” y por ende las posibilidades de adquirir estas competencias y desarrollarlas como ventajas competitivas permanentes será casi nula, lo que dificultará muchísimo el despliegue de esta práctica en la región.
Pero, antes de enfrentarnos a las dificultades: ¿qué es Big Data?. El Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT, señala que este concepto corresponde a aquellos problemas de manejo de datos que se caracterizan por ser de gran volumen, que requieren gran velocidad de procesamiento informático para obtener una respuesta a tiempo y que provienen de una gran variedad de fuentes diversas.
Aquí estamos hablando de Petabytes de información, cuya única oportunidad de ser analizada en un tiempo razonable es mediante el uso simultaneo de una extensa red de servidores (paralelismo), operando bajo sofisticados mecanismos de cálculo orientados a simplificar y en algunos casos aproximar respuestas (algoritmos rápidos).
Este nuevo concepto se hará imprescindible en la medida que la proliferación de sensores y la captura de datos se haga cada vez más masiva en la vida cotidiana. En efecto, la data adquirida por smatphones, GPS y en lo inmediato gafas como las ofrecidas por goggle u otros widgets incrementarán dramáticamente la tasa de generación de data en el mundo. El desarrollo del llamado Internet of Things (IoT) generará data potencial de capturar aún inimaginable.
Si bien su aplicación se ha dado principalmente asociada a redes sociales, motores de búsqueda y análisis de sentimiento u opinión de marca, quizá el mayor potencial del Big Data pueda venir dado en la industria manufacturera.
En efecto, la posibilidad de capturar datos de muy diversas fuentes y procesarlos en tiempo real, brindará la oportunidad de ofrecer nuevas luces a problemas que tradicionalmente han sido muy complicados de resolver y que residen en el core del negocio manufacturero. Las mejoras en la planeación de la demanda y la estimación de venta perdida podrían tener un impacto mayúsculo en la reducción de los niveles de inventario y el aumento de las ventas gracias al conocimiento masivo que Big Data pueda traer al negocio. En efecto, aquellos que puedan gozar de este nivel de comprensión del comportamiento del dato masivo podrán tener una ventaja competitiva que difícilmente podrá ser superada por medios tradicionales.
Los principales desafíos serán entonces la captura, análisis e integración de la información en tiempo real (o próximos a tiempo real). En la actualidad, las compañías mantienen su información en múltiples soluciones ERP, CRM, Data Warehouses y una multiplicidad abismal de hojas de cálculo; la necesidad de unificar toda esta información para explotarla analíticamente plantea un desafío de por sí complejo, el cual se agrava con el deseo de explotar datos de manera masiva. El procesar toda esta información a tiempo real requerirá un esfuerzo especial de hardware y quizás más importante, de una arquitectura superior que permita dar soluciones cuando sea requerida.
En la industria manufacturera, el foco debiera para el Big Data debería ser tanto para el apoyo a la toma de decisiones como para la búsqueda de excelencia operacional. Respecto de la toma informada de decisiones, se requerirá en primera instancia el contar con una cultura fuertemente basada en la generación y explotación de datos, en oposición a la toma de decisiones basada en intuiciones; si no se tiene esta cultura, es muy probable que la inversión en Big Data sea sólo Big Capex. Por otro lado, la jornada hacia la excelencia operacional se ha basado fundamentalmente en el mundo físico a través de prácticas lean manufacturing, con foco claro en la reducción de costos y la eliminación de despilfarros; pero la explotación de Big Data puede traer generación de valor adicional, pues traerá acceso a nuevos análisis e instancias de descubrimiento que potencien las ventas brindando mejores márgenes.
Hoy en día, sólo un puñado de compañías manufactureras hace uso intensivo de Big Data. En el futuro, su uso será sólo el costo de entrada y tanto tecnología como herramientas estarán disponibles para un gran número de compañías a bajo coste. La diferencia competitiva fundamental, la clave del éxito en la utilización de estos datos será la inteligencia en su tratamiento, los modelos analíticos (confirmatorios o predictivos) así como la unión entre los diferentes perfiles de la compañía sean de corte científico, tecnológico o de productividad y mejora.
*Por Felipe Bustos es Gerente del sector Industria para la firma Everis
