{"id":112,"date":"2023-09-01T11:21:12","date_gmt":"2023-09-01T09:21:12","guid":{"rendered":"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/?p=112"},"modified":"2023-11-14T15:12:06","modified_gmt":"2023-11-14T14:12:06","slug":"datalake-bi-inteligencia-empresarial-porcino","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/datalake-bi-inteligencia-empresarial-porcino\/","title":{"rendered":"Libro blanco de la Inteligencia Artificial en el Sector porcino. Lagos de datos y BI (Parte 2)"},"content":{"rendered":"<p><em>Este art\u00edculo es el segundo de una serie de art\u00edculos publicados por la startup <a href=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/\">IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la <strong>Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el <a href=\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/libro-blanco-inteligencia-artificial-sector-porcino\/\">art\u00edculo anterior<\/a>, hablamos sobre la importancia de los datos y de c\u00f3mo analizar peque\u00f1os experimentos. En este, daremos un paso adelante y hablaremos de lagos de datos e inteligencia empresarial.<\/em><\/p>\n<h2>Combinando fuentes de informaci\u00f3n<\/h2>\n<p>En la <a href=\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/libro-blanco-inteligencia-artificial-sector-porcino\/\">primera parte<\/a> , vimos c\u00f3mo se pod\u00edan hacer peque\u00f1os (pero muy productivos) an\u00e1lisis con herramientas como Excel, y de la importancia de que los experimentos est\u00e9n bien dise\u00f1ados y cumplan una serie de condiciones matem\u00e1ticas. En nuestro ejemplo de <strong>experimento nutricional porcino<\/strong>, vimos que las condiciones de temperatura y humedad pod\u00edan desvirtuar completamente el experimento, e incluso que si no segu\u00edamos una metodolog\u00eda adecuada, nos llevaran a conclusiones err\u00f3neas y por lo tanto a perder mucho dinero. Una opci\u00f3n es incluir estos datos de temperatura y humedad dentro del experimento, por lo que comenzamos a tener fuentes de informaci\u00f3n diferentes:<\/p>\n<ul>\n<li>Las medidas de peso y alimentaci\u00f3n, que se recogen diariamente en hoja Excel<\/li>\n<li>Las medidas ambientales, para lo cual hemos decidido instalar dos <strong>sensores IoT\u00a0 de temperatura y humedad<\/strong>, uno en las cuadras con la nueva nutrici\u00f3n y otra en el grupo de control<\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignright size-medium wp-image-116\" src=\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/3vs-big-data-300x219.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"219\" srcset=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/3vs-big-data-300x219.png 300w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/3vs-big-data.png 659w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>Podemos apreciar lo diferentes que son estas fuentes de informaci\u00f3n. Aunque ambas son <strong>fuentes de informaci\u00f3n estructuradas<\/strong> (simplificando: n\u00fameros), los datos de peso y alimentaci\u00f3n se recogen diariamente (poca velocidad), por lo que al final del experimento tendremos unos cientos de registros (poco volumen). Sin embargo, los datos ambientales se recogen cada 5 minutos (alta velocidad), por lo que al final del experimento tendremos muchos miles de datos (mucho volumen). Hemos pasado de una fuente de informaci\u00f3n que podemos manejar en una hoja de c\u00e1lculo, a fuentes heterog\u00e9neas que es mejor analizar bajo el concepto de <strong>big data<\/strong> de las tres V (velocidad, variedad y volumen). Ahora Excel ha dejado de ser la herramienta id\u00f3nea para recoger y analizar estos datos, Si abrimos todos datos en Excel el ordenador seguramente se colgar\u00e1. Si intentamos relacionar los datos entre si dentro de Excel, o tratarlos para mejorar su calidad, vamos a tener que empezar a hacer aut\u00e9nticas virguer\u00edas que nos pueden llevar hacia un callej\u00f3n sin salida \u00bfQu\u00e9 podr\u00edamos usar en su lugar?<\/p>\n<h2>Lago de datos e ingenieros de datos<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignright size-medium wp-image-121\" src=\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/data-lake-2-300x165.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"165\" srcset=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/data-lake-2-300x165.png 300w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/data-lake-2.png 575w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>Conforme nos volvemos m\u00e1s ambiciosos respecto al valor que queremos extraer de los datos, vamos a tener que crear en nuestra organizaci\u00f3n un <strong>lago de datos<\/strong> (a veces lo ver\u00e1s llamado como datalake, datawarehouse, datamart, datalayer&#8230;). En este \u00abalmac\u00e9n\u00bb para datos, que puede estar construido en nuestros propios servidores (<strong>on premises<\/strong>) o en el <strong>cloud<\/strong>, es d\u00f3nde vamos a ir integrando todas las fuentes de informaci\u00f3n a las que deseemos sacarles partido. Si hacemos esto bien, de una manera ordenada, esos datos que integramos, como por ejemplo los de temperatura y humedad, valdr\u00e1n no s\u00f3lo para el experimento que estamos realizando sino para experimentos posteriores. Normalmente, para hacer esto nos tendremos que apoyar en otros departamentos de la empresa o proveedores. La creaci\u00f3n de un lago de datos suele involucrar a expertos en sistemas\/cloud para la creaci\u00f3n del lago en s\u00ed, y de <strong>ingenieros de datos<\/strong>, que son la gente que se encarga de traer los datos a nuestro lago de datos y nos ayuda a explotarlos mediante herramientas de <strong>inteligencia empresarial<\/strong>. Los ingenieros de datos suelen utilizar lenguajes de programaci\u00f3n como SQL, o Python, bases de datos como SQL Server, Oracle, o Mysql, y herramientas de inteligencia empresarial (<strong>business intelligence<\/strong>) como Tableau, Powerbi o Qlick.<\/p>\n<h2>Inteligencia Empresarial (business intelligence)<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignright size-medium wp-image-127\" src=\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/temperature-300x161.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"161\" srcset=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/temperature-300x161.png 300w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/temperature.png 517w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>Una vez que hemos construido nuestro lago de datos, lo siguiente que podemos hacer es sacarle partido con herramientas de inteligencia empresarial. Estas herramientas, son como una versi\u00f3n muy avanzada de Excel, y tienen unas capacidades de procesamiento de datos, visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis muy superiores. Por ejemplo, a veces nos pasa en excel que intentamos abrir un archivo demasiado grande y se queda colgado. En teor\u00eda, esto no deber\u00eda pasar con las herramientas de inteligencia empresarial que son mucho m\u00e1s potentes. Otra diferencia importante es que en excel estamos viendo es una foto fija de los datos en un momento dato. La mayor parte de las herramientas\u00a0 de inteligencia empresarial son capaces de procesar y visualizar datos en \u00abcasi\u00bb <strong>tiempo real<\/strong> (<strong>NRT:Near real time<\/strong>).<\/p>\n<h2>Digitalizaci\u00f3n<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignright size-medium wp-image-81\" src=\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/ganaderia-precision-300x196.jpg\" alt=\"Ganader\u00eda de precisi\u00f3n\" width=\"300\" height=\"196\" srcset=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/ganaderia-precision-300x196.jpg 300w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/ganaderia-precision.jpg 663w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>En estos dos art\u00edculos hemos dado pasos importantes para preparar el camino a la inteligencia artificial en nuestra organizaci\u00f3n, recapitulemos:<\/p>\n<ul>\n<li>Hemos empezado a recoger datos que nos son de utilidad, a veces dot\u00e1ndonos de herramientas, otras veces directamente en excel o incluso en una hoja de papel!<\/li>\n<li>All\u00ed donde era posible, hemos desplegado sensores IoT que completen la informaci\u00f3n que necesitamos<\/li>\n<li>Hemos creado un lago de datos para centralizar el uso de la informaci\u00f3n (Datalake)<\/li>\n<li>Nos hemos dotado de las herramientas profesionales apropiadas para manejar grandes conjuntos de informaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Todas estas acciones se pueden englobar dentro de un proceso que se llama <strong>Digitalizaci\u00f3n<\/strong>, que consiste precisamente en que la informaci\u00f3n y los procesos pasan a manejarse a trav\u00e9s de ordenadores, en vez de estar dispersas por ejemplo entre hojas de papel o en la cabeza de la gente. La digitalizaci\u00f3n es un paso importante que hemos dado para llegar a la <strong>Inteligencia Artificial<\/strong>. No podemos aplicar inteligencia artificial si no tenemos datos de calidad, y para ello es preciso digitalizar. Cuando visito a un cliente potencial, mi primer objetivo es siempre entender el grado de digitalizaci\u00f3n en el que se encuentra. Si todav\u00eda tiene todos sus datos en soporte papel, me centrar\u00e9 en ayudarle a elegir las herramientas adecuadas. Si ya tiene un moderno data lake y una <strong>cultura del dato<\/strong> establecida en la organizaci\u00f3n, con un buen aprovechamiento de las herramientas de inteligencia empresarial, el cliente est\u00e1 m\u00e1s maduro para plantear proyectos avanzados de Inteligencia Artificial!<\/p>\n<p><em>Este art\u00edculo es el segundo de una serie de art\u00edculos publicados por la startup <a href=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/\">IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la <strong>Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el siguiente art\u00edculo, avanzaremos con firmeza hacia los primeros conceptos de Inteligencia Artificial.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone size-full wp-image-25\" src=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/optic.png\" alt=\"\" width=\"952\" height=\"110\" srcset=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/optic.png 952w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/optic-300x35.png 300w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/optic-768x89.png 768w\" sizes=\"(max-width: 952px) 100vw, 952px\" \/><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Este art\u00edculo es el segundo de una serie de art\u00edculos publicados por la startup IA Sapiens dedicada a explicar qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial en el sector porcino. 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