Data Lake industrial

Se trata de una solución de almacenamiento y explotación de grandes volúmenes de información de todo tipo, proceso o negocio. Nuestro sistema aglutina la información que proviene de múltiples sistemas (SCADAs, Historians, MES, ERP, logística, comercial…) en grandes lagos de datos que permiten extraer información cruzando múltiples fuentes heterogéneas.

• Nuestros Ingenieros de Datos crean la taxonomía de clasificación de datos primaria.
• Frecuentemente se utilizan múltiples bases de datos (optimizadas para series temporales en caso de sensórica, relacionales para proceso y no relacionales para otros tipos de datos).
• Estos entornos de almacenamiento se despliegan sobre un motor de Kubernetes como por ejemplo OpenShift, diseñando la arquitectura óptima de almacenamiento en servicios OnPremise, Cloud o Híbrido según requisitos del cliente.
• Sobre este despliegue se dispone de sistemas de redundancia y backup y de sistemas de acceso y explotación de la información de tipo Data Intelligence.
• Estandarizan el proceso de acceso a datos mediante sistemas de API o buses de datos.
• Crean un entorno que permita su explotación.

A menudo el cliente final exige que toda la información relacionada con la fabricación del producto se guarde durante un periodo de tiempo largo (en ocasiones hasta 10 años). Esta información ha de estar además accesible de forma rápida ante una reclamación. En sectores altamente regulados o estandarizados como el automóvil, alimentario o farma, ante una reclamación de cliente sobre una pieza unitaria se requiere extraer toda la información de trazabilidad, incluidas las variables del proceso que registran sus parámetros de fabricación. Un lago de datos correctamente organizado permite que la información se extraiga al vuelo con informes detallados que mezclan datos, fichas e incluso vídeos de su fabricación.

En segundo lugar, las compañías son cada vez más conscientes de que aplicando analítica sobre esos volúmenes de datos se puede extraer información muy valiosa y no evidente. Esos insights que se esconden entre los datos requieren de herramientas que les permitan a los técnicos que conocen el proceso poder trabajar con grandes cantidades de datos de forma sencilla.