Guía de Opciones de Plataformas de Datos para la Industria Minera
¿Qué puede hacer una operación minera para identificar y seleccionar de manera efectiva la plataforma de datos que se adapte mejor a sus necesidades y requisitos específicos?
Navegar el vasto universo de las plataformas de Big Data (Grandes Datos) puede plantear un gran desafío para las organizaciones que buscan optimizar sus operaciones. Para facilitar este proceso, es importante comprender claramente cuáles son las distintas opciones disponibles, así como los factores a considerar al seleccionar una opción. Este documento sirve como un recurso educativo, proporcionando información sobre las principales diferencias entre varias plataformas de Big Data, y guiando a los usuarios en la toma de decisiones bien informadas que resulten consistentes con sus necesidades y requisitos específicos.
¿Cuáles son las principales características que diferencian una opción de otra, y cómo afectan estas diferencias al proceso de selección cuando se trata de elegir una plataforma de datos para su operación?
En el ámbito de las plataformas de Big Data, existen varias opciones disponibles, cada una con sus propias características y capacidades. Han surgido tres categorías principales de productos: los Almacenes de Datos (Data Warehouses), los Lagos de Datos (Data Lakes) y las Casas de Lagos de Datos (Data Lakehouses). Cada una de estas categorías puede ofrecer la capacidad de utilizar los datos que se almacenan en motores de Aprendizaje Automático (ML) o Inteligencia Artificial (AI), y es posible que algunas utilicen tecnología de código abierto para minimizar los costos. Sin embargo, a pesar de tales similitudes, estas plataformas pueden diferir en su capacidad de proporcionar perspectivas valiosas en materia de negocios, lo cual es un factor crucial al momento de realizar una selección. Resulta entonces esencial comprender las características y peculiaridades únicas de cada categoría de plataforma de Big Data y evaluar cómo se coordinan con las necesidades y requisitos específicos de su organización para poder llegar a una decisión informada.
Sinopsis de las Características y Capacidades de las Plataformas de Datos
Definiendo las Categorías de Plataformas de Datos:
- Un Almacén de Datos es un repositorio centralizado que almacena datos operativos estructurados y que se puede utilizar para ejecutar tanto informes predefinidos como consultas puntuales (ad hoc). Es importante tener en cuenta que, para ser almacenados en un almacén de datos, los datos deben ser capturados de distintas fuentes utilizando métodos detallados, y deben ser de un tipo de datos predefinido.
- Un Lago de Datos almacena tanto datos operativos estructurados como no estructurados en un repositorio central, y se puede utilizar para ejecutar tanto consultas predefinidas como consultas ad hoc. A diferencia del almacén de datos, el lago de datos almacena los datos en su formato original y no requiere una lista preestablecida de tipos de datos que pueden ser almacenados.
- Una Casa de Lagos de Datos es un repositorio centralizado que almacena tanto datos estructurados como no estructurados y proporciona gobernanza, preservación y acceso seguro a los datos. Se puede utilizar para ejecutar consultas predefinidas y ad hoc, y facilita el intercambio de información entre plataformas de almacenamiento de datos separadas. Es importante tener en cuenta que las Casas de Lagos de Datos son una combinación de los Lagos de Datos y los Almacenes de Datos.
Explorando las Aplicaciones y Usos de las Plataformas de Datos
¿Cuáles son los usos más apropiados para cada una de las opciones de plataformas de datos disponibles?
Un almacén de datos es especialmente adecuado para realizar análisis de datos y desarrollar casos de uso y aplicaciones de inteligencia empresarial basadas en fuentes de datos estructuradas. Por ejemplo, cuando se tienen varias bases de datos con información de hojas de cálculo, archivos de procesamiento de texto y sistemas contables, que necesitan ser consolidadas para generar informes programados o puntuales, el almacén de datos puede ser una solución adecuada. Es importante recordar que, para poder ser almacenados en un almacén de datos, los datos tienen que estar estructurados y ser recabados de las distintas fuentes utilizando métodos específicos.
Un lago de datos es una solución ideal para almacenar y analizar tanto datos estructurados como no estructurados en su formato nativo, sin necesidad procesos adicionales de extracción y carga. Esta característica lo hace especialmente adecuado para utilizar motores de aprendizaje automático o inteligencia artificial para analizar datos de una amplia gama de fuentes estructuradas y no estructuradas, como hojas de cálculo, sistemas contables y bibliotecas de imágenes. Al utilizar un lago de datos, una organización puede obtener una visión más holística de los datos y adquirir una perspectiva que de otra manera podría haberse perdido. Es importante tener en cuenta que los lagos de datos no requieren tipos de datos predefinidos para el almacenamiento.
La casa de lagos de datos resulta una opción adecuada cuando se desea realizar el análisis de los datos y el desarrollo de aplicaciones de inteligencia empresarial (business intelligence) que utilicen tanto datos estructurados como no estructurados. Es posible que los datos estructurados deban pasar por un proceso previo de extracción y carga, mientras que los datos no estructurados se pueden almacenar directamente. A modo de ejemplo, si la finalidad es generar, de manera regular, reportes que incluyan fotos, videos, archivos de audio, al igual que hojas de cálculo o datos financieros, entonces la casa de lagos de datos podría ser la solución óptima.
Cómo Implementar una Plataforma de Datos: Mejores Prácticas y Consideraciones
Para sacar el máximo provecho de cada plataforma de datos, resulta esencial definir mecanismos efectivos para crear, administrar, asegurar, respaldar y acceder a los datos. Esto generalmente requiere contar con la experiencia de un profesional, o hasta de un equipo experto, en la administración de bases de datos, para garantizar una implementación y mantenimiento adecuados. Además, cada plataforma requiere un sistema de servidores host y espacio de almacenamiento, lo que a su vez implica la participación de profesionales de TI para su configuración y administración. Es importante tener en cuenta que una configuración y mantenimiento adecuados son cruciales para que la plataforma funcione de manera óptima.
Al implementar una plataforma de datos, las organizaciones tienen la opción de contratar ya sea a profesionales a nivel interno o a terceros proveedores a efectos de la implementación y gestión correspondiente. Con la creciente tendencia de trasladar la infraestructura de TI a la nube, muchas compañías como Google, Amazon y Microsoft ofrecen soluciones basadas en la nube para la implementación y gestión de plataformas de datos. Sin embargo, independientemente del enfoque elegido, es esencial que los usuarios finales definan claramente sus necesidades específicas y prueben exhaustivamente el sistema para asegurar que se adapte a la funcionalidad y rendimiento deseados.
Análisis de las Implicaciones Financieras de la Implementación de una Plataforma de Datos
Al momento de decidir qué plataforma de datos implementar, es importante considerar los diferentes costos directos e indirectos asociados con cada opción. Cada plataforma puede tener distintos costos relacionados con la adquisición del hardware, software e infraestructura necesarios, además de los costos asociados con el mantenimiento, las actualizaciones y la gestión de los datos. Además, es importante tener en cuenta que para utilizar cualquiera de estas plataformas de datos es necesario contar con un sistema de gestión de bases de datos (DBMS, por su sigla en inglés) de un proveedor comercial como Microsoft, Oracle o un proveedor de código abierto como MySQL o Altibase. Resulta esencial evaluar los costos asociados con las diferentes opciones de plataforma y considerar cómo se adaptan a los recursos y al presupuesto con los que cuenta la organización.
Un almacén de datos requiere un método para capturar datos de las distintas fuentes de datos existentes, transformarlos en los tipos de datos necesarios para el almacén de datos, y finalmente cargarlos al almacén. Este proceso se conoce como ETL (por su sigla en inglés: Extraer, Transformar, Cargar) y se puede obtener ya sea de proveedores externos, o ser desarrollado a nivel interno por profesionales de gestión de datos.
Un lago de datos permite el uso de soluciones de almacenamiento en la nube o en el propio sitio. A diferencia de un almacén de datos, el uso de un proceso ETL (Extraer, Transformar, Cargar) no es estrictamente necesario. Sin embargo, sigue siendo necesario que el lago de datos sea administrado adecuadamente por profesionales de gestión de datos para garantizar la disponibilidad de los datos. Es importante tener en cuenta que los lagos de datos están optimizados para almacenar y procesar grandes cantidades de datos no procesados y diversos, que pueden ser estructurados, semi estructurados o no estructurados, pero se deben tener los controles de gestión y acceso de datos apropiados para que el sistema funcione de manera óptima.
Al implementar una casa de lagos de datos, se recomienda utilizar un sistema de almacenamiento basado en la nube para minimizar los gastos de almacenamiento y maximizar la flexibilidad y accesibilidad para los usuarios autorizados. Aunque la gestión del sistema por parte de profesionales de gestión de datos es beneficiosa, no es estrictamente necesaria ya que el proveedor en la nube suele garantizar la disponibilidad de los datos como parte de su acuerdo de nivel de servicio (SLA, por su sigla en inglés) con los clientes. Es importante tener en cuenta que una casa de lagos de datos es una combinación de un lago de datos y un almacén de datos, y el contar con un sistema optimizado de almacenamiento basado en la nube proporcionará mejores características de escalabilidad y gobernanza de datos para la organización.
Analizando los Desafíos para la Implementación de las Plataformas de Datos en la Minería
La implementación de las plataformas de datos en las operaciones mineras puede presentar varios desafíos, los cuales resultan similares para los distintos tipos de plataformas analizadas anteriormente. Estos incluyen:
- Dificultad en la adopción rápida y eficiente de un nuevo software, lo que puede resultar en una implementación deficiente y en la imposibilidad de aprovechar plenamente los beneficios de la plataforma.
- Falta de procesos efectivos de gobernanza de datos, lo que puede llevar a que se comprometa la integridad de los datos.
- Ausencia de procesos estandarizados para la creación de los datos, lo que puede dificultar la eficiencia de los empleados.
- Las plataformas de datos no tienen características de colaboración, cooperación y comunicación incorporadas, y éstas deberán ser definidas, desarrolladas e integradas a la plataforma por la gerencia de la empresa.
Es importante tener en cuenta que los desafíos detallados anteriormente radican en que la gestión de datos no es una competencia principal para la mayoría de las empresas mineras, y requieren un enfoque integral para que el resultado sea una implementación exitosa.
Explorando una Mejor Manera de Seleccionar una Plataforma de Datos Óptima
Innovation in the field of data management has led to the development of a new system, known as an Enterprise Knowledge Performance System (EKPS) that aims to maximize the benefits of data for companies. This new platform falls under a fourth category and is designed to provide the right data to the right people whenever they need it. The EKPS stores data from all sources in a single system, enabling the conversion of data into actionable information and ultimately knowledge, to facilitate informed decision-making and enhance the profitability of a mining operation. It’s important to note that the EKPS is an innovative solution that addresses the challenges faced by traditional data platforms and provides a comprehensive approach to data management.
Adicionalmente, el EKPS:
- Fomenta la colaboración multifuncional, reduciendo los silos de información entre distintos departamentos o funciones de la organización.
- Permite el seguimiento y medición de la información a lo largo de toda la cadena de valor de la operación minera.
- Estandariza los procesos de negocios en toda la mina, aumentando la eficiencia y la consistencia.
- Permite la toma de decisiones en tiempo real y una mejor gestión del tiempo para alcanzar tanto las metas de producción como las de negocios.
- Mejora la agilidad en la gestión de proyectos y de la producción gracias a una mayor comunicación, colaboración y cooperación entre los miembros del equipo.
- Eleva la productividad de los empleados al centralizar el acceso a la información de bases de datos separadas.
- Reduce los costos operativos al proporcionar acceso a la información en tiempo real para la toma de decisiones en el campo.
- Mejora la eficiencia de los usuarios al permitirles enfocarse en la innovación y las mejoras continuas a través de capacidades avanzadas de analítica.
- Asegura el acceso a datos depurados, confiables y no corruptos que están listos para el análisis mediante tecnologías de inteligencia avanzada como la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) o el Aprendizaje Profundo.
Esperamos que este análisis comparativo le haya proporcionado la información necesaria para tomar una decisión informada en lo que respecta a la plataforma adecuada para su organización. Si desea aprender más acerca de los beneficios de un EKPS, sírvase ver estos otros recursos.