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12/1/18

Primero Arquitectura de Datos, después Minería Inteligente.


Hace mucho tiempo atrás la industria minera era considerada uno de los trabajos más sucios y más agotadores; tan solo pensar en los trabajadores mineros cubiertos de suciedad con el taladro en mano haciendo perforaciones o volando túneles inhalando aire contaminado; pues en realidad esta es la situación que aún viven muchas minas en el interior del país; por lo tanto, las tecnologías son un gran aliado para cambiar esta realidad. En los últimos años, con la expansión continua en el campo de la explotación de recursos minerales en el mundo, la dificultad de explotación aumenta continuamente y se fortalece aún más la conciencia de protección de los recursos naturales y de la seguridad de los trabajadores mineros; estos son motivos suficientes para resaltar una vez más la importancia de la integración de la industria minera con la ciencia y la tecnología.

La Minería Inteligente es la denominación que se le ha dado a la adopción de tecnologías y herramientas que hagan posible una minería autónoma a través de la automatización, monitoreo de procesos productivos en tiempo real, el uso permanente de la robótica para los procesos de exploración, perforación, carga y transporte del mineral, entre otras tantas actividades a fines. La Robótica, El internet de las Cosas (IoT), Big Data, La Inteligencia Artificial (AI) son los principales aliados de la Minería Inteligente; dependiendo el tipo de solución tecnológica tanto IoT como AI terminan siendo el motor o el “cerebro” que permitirá la acción, el análisis y la toma de decisiones a partir de los datos recopilados que fue capaz de almacenar nuestra organización, dicho de otro modo, estas tecnologías procesan los datos para darles sentido y manifestarlo a través de autonomía tecnológica.
Todos los datos que ha logrado almacenar nuestra organización son muy importantes a la hora de implementar soluciones de Minería Inteligente; si bien es cierto, tanto la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas generarán aún más datos propios, todo partirá de los datos origen que se tiene como línea base, es decir, los datos que fueron almacenados por nuestra organización a través de los diversos sistemas informáticos que se ha utilizado a lo largo de los años.
Si bien es cierto, existen procesos y algoritmos que nos pueden ayudar a identificar los datos, pero será más valioso (tiempo y costos) contar desde un inicio con calidad de datosrobustos que nos permitan identificar con mayor precisión y agilidad el origen de información valiosa para luego darles un sentido más humano para la toma de decisiones.
La Arquitectura de Datos es la disciplina que se encarga de diseñar los modelos, las políticas y los estándares que permitirá obtener datos útiles, además de mostrar cómo es que fluyen estos datos al alrededor de la organización, desde su origen hasta el resultado (información/conocimiento/sabiduría).
Un dato por si mismo no tiene mucho valor, un dato se vuelve valioso cuando es integrado con otros datos a través de sistemas de almacenamiento, modelado de arquitectura de datos, estandarización de datos, gestión de datos maestros, etc.; previamente es importante resaltar la calidad de los datos que va a ser integrado contra otros datos, pues un dato se vuelve más valioso aun cuando es de calidad, es decir: confiable y exacto, libre de duplicidad e incoherencia; y esto se logra solo a través de la arquitectura de datos.
“Los datos son la línea base para la Minería Inteligente.”
Para la adopción de Minería Inteligente, cualquiera sea la solución de ciencia o tecnología a utilizar, el punto de partida siempre serán los datos. En la siguiente imagen se muestra un ejemplo de analogía de la pirámide informacional versus algunas soluciones tecnológicas.

Si bien es cierto, las organizaciones ya cuentan con sus clásicas aplicaciones legacy de toda la vida, aplicaciones que han almacenado información en bases de datos que probablemente no fueron pensadas para soluciones tecnológicas de Inteligencia artificial, big data, etc.; para esto existe una solución denominada “limpieza de datos” que se encarga de la corrección o eliminación de datos erróneos albergada en la base de datos; el proceso de limpieza de datos permite identificar datos incompletos, incorrectos, inexactos, etc. para luego substituir, modificar o eliminar los “datos sucios”.
“Las organizaciones con arquitectura de datos robusta estarán más preparadas para adoptar Minería Inteligente.”
De hecho, contar desde un inicio con una arquitectura de datos robusta y normalizada traerá a las organizaciones grandes ahorros en tiempo y dinero; pues la calidad de datosproducto de una buena arquitectura de datos acelerará el tratamiento de los mismos ayudando en gran medida a soluciones tecnológicas más humanizadas.
Ante la implementación de una nueva solución tecnológica de software en su organización, por ejemplo, un ERP, los responsables del proyecto deberían exigir a sus proveedores que los datos generados por dicho ERP podrán ser reutilizados para cualquier otra finalidad, y para esto los proveedores deben demostrar que los datos son coherentes, exactos y serán flexiblemente manipulables.
César Espinoza Callo
Experto en Soluciones Tecnológicas.

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