Minería

Análisis de datos, el valor agregado de la información

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Análisis de datos, el valor agregado de la información. Por Efraín Mariano

El análisis de datos en la industria minera puede ayudar a identificar riesgos, gestionar capacidades y enfocar recursos que, en conjunto, pueden aumentar los rendimientos y la producción.

Las empresas mineras se están dando cuenta de la importancia de los datos generados por las tecnologías de la información y los sistemas tecnológicos de operación para asegurar la mejora y éxito de sus actividades diarias. Para mantener su ventaja competitiva, las empresas se están inclinando cada vez más a utilizar análisis de datos para generar valor.

Asimismo, las empresas mineras tienen la posibilidad de tomar decisiones mejor soportadas en todas sus operaciones, pues ante los retos que enfrenta la industria minera en materia ambiental, productiva, de seguridad y salud, existe un mayor enfoque en llevar a cabo actividades analíticas más predictivas y proactivas, que permitan reducir costos, incrementar la productividad, mejorar la seguridad y aumentar los ingresos.

Existen cinco categorías de análisis: descriptivo, que nos indica qué ocurrió; diagnóstico, que nos revela por qué ocurrió; predictivo, que no advierte qué puede ocurrir; prescriptivo, que nos sugiere, cómo se puede mejorar y adaptivo, que nos muestra cómo se puede aprender.

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Igualmente, desde una plataforma más tecnológica, se pueden analizar y explorar datos mediante la utilización de distintas técnicas y tecnologías. El objetivo es encontrar patrones, tendencias o reglas que puedan aportar valor para tomar decisiones futuras. Un reto importante es saber cómo convertir esos datos de valor.

Al respecto, las nuevas técnicas de Big Data son fundamentales porque permiten una gestión masiva de datos eficiente. Algunos analistas utilizan o algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. En ese sentido, los algoritmos de Machine Learning permiten tomar esos datos y convertirlos en información de valor. Un par de herramientas útiles en la minería de datos son: Master en Dat Sicence y Big Data de IEBS.

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