DataOps
Industrial Model

Modelado de datos y procesos digitales para la nueva generación de datos y flujos de trabajo interoperables.

La nueva generación de proyectos y profesionales en producción contempla el uso dinámico de datos en todas las disciplinas y dimensiones a nuestro alcance. El gran volumen de información que generan los activos equivale a un modelo exponencial donde se pueden perder datos. Para ello, ayudamos a nuestros clientes a adoptar prácticas en DataOps, para modelar la forma en que se utilizarán los flujos de información en el futuro sin tener que preocuparse por el crecimiento y manejo del contexto necesario.

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Industrial DataOps con tecnología HighByte.

La nueva generación de proyectos, hoy más que nunca se enfoca en construir un modelo de operaciones completamente digital, con la convergencia del mundo físico al digital, los proyectos de construcción de software requieren una guía estandarizada sobre cómo construirlos.

Es responsabilidad de la ciencia de datos ofrecer más y mejores herramientas analíticas de información para cumplir con procesos de mejora descriptivos, predictivos y prescriptivos.

Industrial DataOps permite a los científicos de datos crear estabilidad y consistencia de datos provenientes de máquinas, transformarlos en procesos de información estándar, distribuirlos y evitar pérdidas o inconsistencias.

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¿Qué entendemos por Industrial DataOps?

A la creación de procesos automatizados, metodologías y coordinación de los equipos analíticos que mejoren la calidad de los resultados y datos seleccionados. También se refiere a las mejores prácticas para interconectar equipos con sus datos, la contextualización y el apoyo de los científicos de datos para crear un ecosistema poderoso para la gestión avanzada de información industrial.

Un modelo industrial de DataOps reconoce la naturaleza de los datos, entiende que los procesos son parte de la operación y por tanto, la precisión del análisis puede convertirlo en una situación completa de procesar.

Uno de los principales objetivos de los Industrial DataOps es es dejar la canalización de datos lista, ya sea para crecer, incrementar el flujo de datos y dar soporte a nuevos modelos de decisión que apoyen la Inteligencia Artificial. Contar con este tipo de metodología y servicios facilitará mucho tus iniciativas de transformación digital.

InfoPortal puede ayudarlo a comenzar con su modelo de DataOps. Hagamos que suceda que sus activos de producción puedan responder mejor a sus necesidades y expectativas de información.

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¿Por qué es importante un modelo de DataOps para la industria?

Los proyectos de datos industriales significan un alto volumen de procesamiento y almacenamiento. Un modelo de operación de datos industrial ayuda a usar las capacidades de manera eficiente y evita generar datos oscuros, sin sentido o no contextualizados.

Si su responsabilidad en la operación pasa por renovarse tecnológicamente, aumentando la digitalización para lograr mejores rendimientos, Industrial DataOps es una pieza clave para desarrollar mejor sus proyectos de analítica.

¿Cuándo comenzar un modelo de DataOps?

La creación de proyectos de transformación digital se puede comparar con la creación de su infraestructura física. Al estar en el proceso de construir una infraestructura digital, definitivamente es un buen momento para poder crear un plano digital o una guía práctica.

Tomando un ejemplo donde, la mayoría de las veces, la información requiere varios clics o para copiar y pegar desde un Excel a otro sistema, es el momento de preguntar si la información genera valor.

Si tiene múltiples sistemas y activos industriales en funcionamiento y requiere mayor agilidad para interconectarlos entre los indicadores de negocio y los términos técnicos de operación.

¿Por qué usamos DataOps?

Iniciativas corporativas para la gestión de una información dinámica con alta dependencia de procesos y flujos de información.

Los datos funcionan en múltiples plantas, diferentes plataformas y diferentes departamentos.

Arquitecturas para pensar en el crecimiento del almacenamiento para análisis avanzados y procesos de ciencia de datos.

Cuando necesitamos una estructura para alimentar los modelos de inteligencia artificial en producción.

Cuando requerimos un modelo probado para iniciativas de ciberseguridad y estructura de dispersión de información.

Preparación para convertir manejadores de bases de datos monolíticos en bases de datos de nueva generación y alta capacidad.

Lo invitamos a hablar con nuestros asesores

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