Data Intelligence
Las tecnologías de Data Intelligence se centran en la recolección, distribución, almacenamiento y especialmente análisis de datos en contextos complejos, con el fin específico de descubrir características, tendencias, relaciones y en última instancia conocimiento no evidente que subyace en los datos. En entornos de Big Data esto es especialmente relevante, pero también en cualquier contexto en el que los datos obtenidos puedan mejorar el entendimiento de procesos críticos en un dominio particular. Algunas de las técnicas modernas de Inteligencia Artificial, como Machine Learning o Visual Analytics, son muy relevantes en ciertas aplicaciones de Data Intelligence.
Data Intelligence en industria
Tanto en la industria de producción discreta, como en la industria de procesos en continuo, hay un muy alto potencial no aprovechado de conocimiento subyacente que puede ser obtenido aplicando Data Intelligence sobre los datos ya disponibles. Tomamos escenarios históricos y series temporales de alta complejidad (en número de variables, en frecuencia de muestreo, en volumen de información, en tipo de datos, en fuentes heterogéneas), así como datos producidos en tiempo real, para evidenciar a los expertos de dominio patrones y tendencias que les permitan anticiparse a fallos (ej. mantenimiento preventivo y prescriptivo) o mejorar sus estrategias de producción.
Energía y Data Intelligence
Un ámbito importante donde se aplica Data Intelligence es el de la Energía. En aspectos de eficiencia energética, aporta una mejor comprensión de los patrones, tendencias y relaciones de las diferentes variables que afectan al consumo y a la eficiencia. Data Intelligence también tiene mucho que decir en la monitorización de variables externas como la disponibilidad y variación de precio de la energía, o incluso en el análisis de datos para optimización y mejora de los patrones de consumo en temas candentes como en el vehículo eléctrico o en la economía circular.
Fuentes de información desestructurada
El análisis de fuentes de información no estructurada, con estructuras formales inexistentes, desconocidas, incompatibles, dispersas o caóticas es una línea de trabajo importante en Data Intelligence. Trabajamos en estos entornos de alto reto para descubrir esos patrones y tendencias no evidentes, como por ejemplo en patrones de comportamiento y opinión en Internet, en escenarios de Smart City, en ataques de ciberseguridad, en entornos médicos y biosanitarios , etc.
Caso de éxito
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