Los sistemas heredados y el reto de la gestión de datos en la minería

En el mundo actual, impulsado por los datos, los sistemas heredados a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo del volumen cada vez mayor de datos que comparten los socios. Este reto es especialmente relevante en el sector minero, donde la gestión eficaz de los datos es fundamental para la incorporación de nuevos socios y el intercambio de datos. Sin embargo, el aumento de la adopción de la nube ha planteado nuevos retos a las estrategias de gestión de datos, lo que exige a las empresas mineras modernizar sus sistemas e implicar a las personas en el proceso de cambio.

A menudo, los sistemas heredados ya no son adecuados para su propósito, ya que no fueron diseñados para hacer frente a grandes volúmenes de datos (por ejemplo, datos de sensores en tiempo real frente a un registro de inspección una vez a la semana) y la capacidad de comunicarse en tiempo real. En muchos casos, simplemente no son escalables.

 Además, a medida que nos orientamos más a los datos, queremos introducirlos en los procesos empresariales y en la toma de decisiones en tiempo real mediante API, y los sistemas heredados no suelen tener esta capacidad, por lo que los datos quedan encerrados en silos que impiden a las organizaciones adoptar nuevos productos, procesos y servicios.

Los retos pueden ser los de la transformación digital, en la que es necesario modernizarse a la nube, y este es un ejercicio de transformación, ya que para obtener valor se necesitan capacidades de gestión de datos que involucren a las personas en ese proceso de cambio. No se trata simplemente de una reestructuración tecnológica.

Por otro lado, la gestión eficaz y eficiente de proveedores y socios es una de las vías para que las empresas sean más eficientes y ahorren costes. La incorporación de nuevos proveedores es uno de los retos clásicos que requieren mucha mano de obra y están orientados al proceso. Una forma mejor de hacerlo es disponer de una capacidad de gestión de datos eficaz que garantice un intercambio de datos de alta calidad para evitar rechazos y fallos en el intercambio, lo que resulta costoso y genera retrasos. Gracias a la gestión de datos con IA, ahora es posible automatizar muchos de los pasos del proceso que se realizaban manualmente, lo que da como resultado una incorporación mucho más rápida de nuevos socios y proveedores que puede ayudar a las operaciones empresariales reduciendo, por ejemplo, la volatilidad de la cadena de suministro. Además, esta automatización también garantiza una vigilancia constante de la calidad de los datos que se intercambian, evitando errores innecesarios cuya corrección cuesta tiempo y dinero.

No cabe duda de que la IA tiene el potencial de automatizar muchas tareas manuales realizadas actualmente por personas, como la incorporación de los proveedores mencionados, lo que aumentará la calidad y reducirá el tiempo y los costes. Pero el potencial de la IA y la automatización va mucho más allá de la simple sustitución de los pasos manuales en un proceso empresarial. No solo reducen los costes actuales, sino que abren nuevas posibilidades que no solo reducirán los costes, sino que aumentarán el reconocimiento de la marca, ampliarán la oferta de productos de una empresa e incrementarán los ingresos.

Gracias a la IA, ahora podemos identificar automáticamente qué activos de datos tiene una organización y ponerlos a disposición para su análisis, podemos automatizar la integración y la limpieza de datos, lo que habría llevado mucho tiempo, y podemos crear una visión única e impecable de los productos, activos, empleados, clientes y datos de referencia de una empresa.

Disponer de estos datos de calidad bajo demanda impulsa la eficiencia de los procesos empresariales, pero alimentar el aprendizaje automático y facilitar su democratización y fácil análisis se traduce en más productos y servicios de mayor calidad para sus clientes, empleados y socios.