Profundizando en el thick data

Big data se está promocionando como una forma de ahorrar miles de millones a las compañías mineras, sin embargo, como la mayoría de las cosas, el contexto es importante.

Mientras que esto trae una avalancha de información, encontrando la pieza que puede desbloquear ahorros puede ser difícil. El director general de Dingo, Paul Higgins, dijo que el tipo de contexto que un ser humano podría aportar a los datos podría marcar la diferencia.

Tomemos a una compañía minera de Queensland que estaba teniendo problemas con las cajas de engranajes planetarios en su flota de bulldozer. Las unidades sufrían desgaste inexplicable. Resulta que el sitio había sido afectado inundación y, teniendo ese conocimiento, un miembro del personal de Dingo descubrió que los bulldozers estaban siendo conducidos a través del lodo y que el lodo de alguna manera estaba llegando a las cajas de engranajes planetarios.

Esto es lo que Higgins llama "Thick data". Y es agregando el entendimiento humano y el dominio que da la experiencia que aporta una nueva perspectiva y perspicacia a los datos.

Esa información tampoco tiene que venir de los sensores. Una de las herramientas más efectivas en la opinión de Higgins es un tapón magnético que se puede adaptar a las cajas de engranajes planetarios. Estos tapones simplemente se desenroscan e inspeccionan para ver qué metales ferrosos se han acumulado en ellos. Estas virutas de metal pueden indicar problemas dentro de la caja de engranjes o en otras partes vinculadas a ella.

Dingo está trabajando con Google, en una aplicación que hace uso de la herramienta API de Google; para incluir una biblioteca de imágenes para que el personal de mantenimiento pueda tomar fotos de los tapones y enviarlas a la nube. Un experto puede comparar esas imágenes con la biblioteca para identificar si hay signos de problemas existentes o inminentes.

Higgins dijo que tener un entendimiento del sector minero fue importante porque pudo ayudar con la interpretación de los datos. "Seguimos viendo a muchas de las grandes compañías mineras emitiendo estos desafíos tecnológicos", dijo. "Ellas le están dando a compañías una gran cantidad de datos y se les pregunta qué pueden hacer con ella."

Higgins dijo que las compañías que tomaron parte en los desafíos dijeron que a menudo estaban marcadas por su falta de dominio en la experiencia. "Algunos piensan que la próxima ola de progreso en la minería vendrá del big data", dijo. "Estamos de acuerdo, pero si usted no se conecta con las personas que utilizan los datos y entiende cómo se utilizarán estos conocimientos, se puede perder el barco."

"Tenemos que entender qué personas en las compañías mineras van a consumir esta información, cómo ellos trabajan y cómo nos tenemos que preparar y colocar las ideas de una manera que tengan sentido en su mundo."

"Basicamente tenemos tres clientes en cada sitio de mina. Tenemos al gerente general, que quiere ver todo en una sola gran fotografía. Quieren los datos en la forma más simple. Luego están los gerentes de mantenimeinto que trabajan con grandes grupos de personas que hacen el trabajo. Gran parte de su trabajo es la gestión de personas y el cambio. Y luego tienes a los mecánicos haciendo el trabajo y los ingenieros de confiabilidad. Y si no logras entender las necesidades de estos diferentes grupos de personas y simplemente estas generando solo resultados genéricos que pueden terminar siendo contraproducentes."

"Agregar esa capa de contexto es algo en lo que trabajamos mucho." Para hacer eso, Dingo convierte a las personas en una parte central de su modelo de prestación de servicios. "Nosotros tenemos un enfoque como el de un rayo láser", dijo Higgins.

"A menudo, los datos más valiosos son difíciles de recopilar. ¿Estás obteniendo los datos correctos? ¿Qué vas a hacer con los datos?"

Se trata de algo más que un gran volumen de datos y el poder de procesamiento de la tecnología. Se trata de saber cómo se aplicarán los datos, contar con los sistemas y procesos adecuados y mantener a las personas que utilizan la tecnologia en el centro del proceso.