ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS
Cu so 2022/2023
Au o a: Ma ina Se ano Muñoz
Di ec o a: Pa icia Abelai as E xeba ia
En Bilbao, a eb e o de 2023
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3
ÍNDICE
ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS ............................................................................................................5
ÍNDICE DE SIGLAS ...............................................................................................................................5
RESUMEN ...........................................................................................................................................6
INTRODUCCIÓN ..................................................................................................................................6
CAPÍTULO I: BIG DATA. CONCEPTOS BÁSICOS. ...................................................................................9
1.1. DEFINICIONES ..........................................................................................................................9
1.2. LOS DATOS ............................................................................................................................ 10
1.2.1. Ca ac e ís icas ................................................................................................................ 10
1.2.2. Clasi icación de los da os ................................................................................................ 11
1.2.2.1. Tipos de da os ..................................................................................................... 11
1.2.2.2. Fuen es de da os ................................................................................................. 12
1.3. UNIDADES MÉTRICAS ............................................................................................................ 14
CAPÍTULO II: EFECTOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA. ...................................................... 16
2.1. BENEFICIOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA ............................................................ 16
2.1.1. E iciencia y p oduc i idad ............................................................................................... 16
2.1.2. Cap ación de clien es y segmen ación del me cado......................................................... 17
2.1.3. Reducción de cos es........................................................................................................ 18
2.1.4. Valo emp esa ial y en aja compe i i a ......................................................................... 18
2.1.5. Mejo as sociales ............................................................................................................. 19
2.2. DESAFÍOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA ............................................................... 20
2.2.1. In e sión ......................................................................................................................... 20
2.2.2. Fal a de pe sonal capaci ado ........................................................................................... 20
2.2.3. Cambios in e nos en la emp esa ..................................................................................... 21
2.2.4. Compe encia................................................................................................................... 22
2.2.5. P o anación de la p i acidad ........................................................................................... 22
CAPÍTULO III: ESTUDIO DE IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA. VICRILA INDUSTRIAS DE VIDRIO S.L.U.
......................................................................................................................................................... 24
3.1. LA EMPRESA .......................................................................................................................... 24
3.2. USO DE LOS DATOS ............................................................................................................... 24
3.2.1. C eación de da os ........................................................................................................... 25
3.2.2. Recogida y analí ica de los da os ..................................................................................... 26
3.3. VOLUMEN DE DATOS ............................................................................................................ 27
3.4. EFECTOS DEL USO DE LOS DATOS .......................................................................................... 29
3.4.1. Bene icios ....................................................................................................................... 29
3.4.1.1. E iciencia ene gé ica ............................................................................................ 30
3.4.1.2. Agilidad y p ecisión .............................................................................................. 30
3.4.1.3. Ven aja compe i i a............................................................................................. 30
3.4.2. Desa íos .......................................................................................................................... 31
3.4.3. Impac o del uso del Big Da a en el u u o ........................................................................ 31
3.4.3.1. Es a egias y obje i os ......................................................................................... 32
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CONCLUSIÓN .................................................................................................................................... 34
REFERENCIAS .................................................................................................................................... 37
APÉNDICE ......................................................................................................................................... 39
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ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS
Tablas
Tabla 1. Tipos de uen es del Big Da a ..................................................................................12
Tabla 2. Escala de medida digi al de by es ............................................................................14
Tabla 3. Relación en e depa amen os y p og amas de c eación de da os en Vic ila
Indus ias de Vid io S.L.U. .....................................................................................................25
Tabla 4. Volúmenes de da os según uen es empleadas po Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U.
.............................................................................................................................................28
Tabla 5. Obje i os en ocados en el nue o panel de mandos o ien ado a los sis emas
in o má icos en Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U. .................................................................33
Figu as
Figu a 1. P oceso de acili ación de da os en Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U. .....................26
ÍNDICE DE SIGLAS
ABC: Ac i i y Based Cos ing
BDA: Big Da a Analy ics
BI: Business In elligence
ERP: En e p ise Resou ce Planning
GPS: Sis ema de Posicionamien o Global
IA: In eligencia A i icial
IBM: In e na ional Business Machines Co po a ion
IoT: In e ne o Things
IT: In o ma ion Technology
LOPD: Ley O gánica de P o ección de Da os
M2M: Machine o Machine
MES: Manu ac u ing Execu ion Sys em
MGI: McKinsey Global Ins i u e
ML: Machine Lea ning
RRHH: Recu sos Humanos
SGA: Sis ema de Ges ión de Almacenes
SGI: Silicon G aphics Inc
SMS: Sho Message Se ice
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RESUMEN
El p incipal obje i o de es e abajo se cen a en el es udio de los e ec os de la implemen ación
del uso de los da os masi os en las emp esas, examinando así los posibles bene icios y desa íos
que pueda conlle a .
Pa a ello, se analiza án los p incipales aspec os del mundo de los da os y del Big Da a, los
cuales se han de ene en cuen a pa a el pe ec o en endimien o del es udio. A con inuación,
se desa olla án los bene icios y desa íos más des acados que las emp esas expe imen an
du an e la aplicación de la u ilización de los da os en su ac i idad. Además, pa a pode abo da
el ema desde la pe spec i a más eal y ce cana posible, se ha analizado en conc e o la
emp esa izcaína Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U., obse ando así sus dis in as mane as de
emplea los da os. Finalmen e, el es udio concluye en una isión gene al de la implan ación
de he amien as Big Da a en las emp esas, así como en p opues as suge idas en el
uncionamien o de la emp esa analizada pa a pode alcanza una mayo e iciencia y mejo as
en sus esul ados.
LABURPENA
Lan honen helbu u nagusia enp ese an da u masiboak e abil zeaga ik e agindako ondo ioak
ike zean da za, so u ahal di en aban ailak e a e agozpenak az e uz.
Ho e a ako, da uen mundua e a Big Da a en ezauga i nagusiak analiza uko di a, zeinak
kon uan izan beha di a lana en e aba eko ule mena esku a zeko. Ondo en, enp esek haien
ja due an zeha da u masiboak e abil zea en ondo ioz espe imen a zen di uz en aban aila
e a e agozpen naba menenak ga a uko di a. Gaine a, gaia i ikuspun u e eal e a ge uene ik
ekin ahal iza eko, Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U. bizkai a enp esa az e u da, da uak
us ia zen di uz en modu ezbe dinak beha uz. Azkenik, enp ese an Big Da a e amin ak
eza zea en ikuspegi o oko a ema en da, bai a az e u ako enp esak e izien zia handi zeko
e a be e emai zan hobekun zak lo zeko ha en un zionamendu ako p oposamenak
ondo ioz a zen di a.
SUMMARY
The main objec i e o his wo k is o s udy he e ec s o he implemen a ion o he use o
mass da a in companies, by examining he possible bene i s and challenges ha i may en ail.
Fo his, he main aspec s o he wo ld o da a and Big Da a will be analyzed, which mus be
conside ed o he pe ec unde s anding o he s udy. Nex , we will de elop he mos
ou s anding bene i s and challenges ha companies expe ience du ing he applica ion o he
use o da a in hei ac i i y. In addi ion, in o de o be able o app oach he issue om he
mos eal and close possible pe spec i e, he Biscayan company Vic ila Indus ias de Vid io
S.L.U. has been speci ically analyzed, hus obse ing i s di e en ways o making use o hei
da a. Finally, he s udy concludes wi h an o e iew o he implemen a ion o Big Da a ools in
companies, as well as sugges ed p oposals in he ope a ion o he analyzed company o
achie e a g ea e e iciency and imp o emen s in i s esul s.
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INTRODUCCIÓN
La de inición del é mino “da os” es á cambiando en el mundo emp esa ial. Ya no son una
simple in o mación almacenada en bases de da os ol idadas. Hoy en día ya se habla de lo que
se ha con e ido en el ac i o más alioso de las o ganizaciones.
Las emp esas ya no pueden con o ma se con un uncionamien o adicional, debido a que la
economía deja a ás a aquellas o ganizaciones que no son capaces de adap a se a las nue as
co ien es ecnológicas. Los da os es án p opo cionando a las emp esas la opo unidad de
di e encia se en e las demás del sec o , alcanzando la máxima e iciencia g acias a su uso. Po
lo an o, cuan o más iables sean los da os, más a iedad ob engan y más ápido se adquie an,
mejo es es a egias se pod án adop a en la ac i idad, lo que p o oca á un mayo pode
emp esa ial. Aquí es donde nace el enómeno Big Da a.
Aunque la idea del análisis de da os ya su gió décadas a ás de la mano de g andes au o es,
no ha sido has a es a úl ima e olución ecnológica cuando se ha empezado a no maliza la
in oducción de dicha es a egia. Al se una he amien a que, a simple is a, pa ece es a
únicamen e al alcance de g andes mul inacionales, aún exis en muchas ba e as en e las
pequeñas y medianas emp esas al en ende la impo ancia del alo de los da os,
desencadenando así un g an núme o de o ganizaciones que pod ían es a desa ollando su
ac i idad de una mane a más e icien e y p oduc i a. Es po ello po lo que se ha elabo ado la
in es igación en o no a es e mundo, despe ando así el in e és ace ca de la búsqueda de
espues as sob e el echazo y acep ación del uso de los da os en dichas emp esas.
Pa a ello, el obje i o p incipal de inido gi a en o no al análisis de los bene icios y desa íos
expe imen ados po las emp esas a la ho a de implemen a he amien as Big Da a,
es udiando en conc e o el caso de la emp esa Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U., o eciéndoles
a su ez una solución a sus posibles di icul ades de adap ación. De es a mane a, se busca que
la emp esa pueda edi ecciona su mé odo de empleo de los da os, gene ando así una mayo
e iciencia en su ac i idad emp esa ial, y, en consecuencia, mejo es esul ados.
Al se una cues ión an no edosa, los lími es p incipales encon ados en la elabo ación e
in es igación del es udio es án cla os: la búsqueda de emp esas p edispues as a mejo a su
endimien o median e el uso de los da os, así como la aún escasa in o mación pa a indaga
p o undamen e en el ema.
Con el in de lle a a cabo la in es igación, se ha hecho uso de a ias uen es de in o mación
y me odologías, des acando en e ellas la en e is a ealizada el día 10 de no iemb e de 2022
a la emp esa p e iamen e mencionada. A su ez, cabe menciona el empleo de lib os, a ículos
cien í icos y es udios especializados en el ema, así como el o igen idiomá ico de las uen es
consul adas, el cual ha sido an o en inglés como en español.
En cuan o a la o ganización y es uc u a, la in es igación se ha di ido en es capí ulos
p incipales. El p ime o, “Big Da a. Concep os básicos.” iene como obje i o pone en si uación
al lec o , in o mando ace ca de las p incipales ca ac e ís icas en o no al Big Da a. En él se
pueden encon a dis in as de iniciones, así como in o mación ace ca de su ma e ia p ima, los
da os, inalizando con las unidades olumé icas de es os. En el segundo capí ulo, “E ec os de
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la implemen ación del Big Da a.”, nos aden amos en la p incipal cues ión del es udio,
hallando así los bene icios y desa íos más ca ac e ís icos que las emp esas expe imen an
du an e la in oducción de dicha he amien a. Po úl imo, en el capí ulo “Es udio de
implemen ación del Big Da a. Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U.” se mues a el análisis
ealizado sob e la si uación ac ual de la emp esa en lo que se e ie e al empleo de los da os,
así como su u u a isión en el ámbi o.
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CAPÍTULO I: BIG DATA. CONCEPTOS BÁSICOS.
1.1. DEFINICIONES
An es de aden a se en el mundo del Big Da a, es necesa io en ende el concep o de una
mane a eó ica. Al no exis i una de inición p ecisa pa a el é mino, se analiza án dis in as
desc ipciones lle adas a cabo po au o es que han es udiado y abajado el Big Da a desde
dis in os pun os de is a.
Desde hace ya más de una década, se esc ibie on de iniciones comple as y con semejanzas
ieles a lo que es el enómeno Big Da a hoy día. Dependiendo del au o , la de inición se
en oca á en dis in as ca ac e ís icas del Big Da a, al y como se analiza á a con inuación.
En e los años 2011 y 2012, son a ios los au o es que p esen aban el Big Da a cen ándose
en la incapacidad de almacenamien o de da os que exis ía en aquel en onces. Se pueden lee
de iniciones ealizadas po p o esionales de g andes consul o as como Ga ne , McKinsey e
IDC, o de la audi o ía Deloi e. Se des aca en e ellas la explicación de McKinsey Global
Ins i u e (MGI): “Big Da a se e ie e a los conjun os de da os cuyo amaño es a más allá de las
capacidades de las he amien as ípicas de so wa e de bases de da os pa a cap u a ,
almacena , ges iona y analiza ” (Joyanes, 2013).
Rica do Ba anco F agoso, In o ma ion Technology (IT) Specialis pa a In o ma ion
Managemen de In e na ional Business Machines Co po a ion (IBM) So wa e G oup México,
de inió en 2012 que el Big Da a es:
“La endencia en el a ance de la ecnología que ha abie o las pue as hacia un nue o en oque
de en endimien o y oma de decisiones, la cual es u ilizada pa a desc ibi eno mes can idades
de da os […] que oma ía demasiado iempo y se ía muy cos oso ca ga los a una base de da os
elacional pa a su análisis. De al mane a que, el concep o de Big Da a aplica pa a oda aquella
in o mación que no puede se p ocesada o analizada u ilizando p ocesos o he amien as
adicionales” (Ba anco, 2012).
Tal y como indican Cowls y Sch oede (2015), el Big Da a es una he amien a implemen ada y
u ilizada po las emp esas que analizan g andes olúmenes de da os, con el obje i o de
implan a pau as en la ac i idad, emplea la es adís ica y alo a las opo unidades que
puedan su gi . De es a mane a, se pod á op a po las decisiones más adecuadas pa a la
emp esa en iempo eal. A di e encia de las de iniciones an e io es, se puede obse a que
es os au o es des acan la impo ancia de la analí ica de los da os ecopilados y la calidad del
esul ado ob enido a pa i de ellos, lo que es imp escindible hoy día pa a lle a a cabo es e
p oceso.
O a de inición, es a ez cen ándose en la e acidad de los da os, una de las ca ac e ís icas
p imo diales del Big Da a, es: “El Big Da a es una inno ación que pe mi e la disponibilidad de
da os p ecisos y comple os pa a basa decisiones” (Baillie, 2016, como se ci ó en Duque-
Ja amillo y Villa-Enciso, 2016).
Una de las explicaciones más ac uales es la de To o y Laniado (2019):
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CAPÍTULO II: EFECTOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA.
Po p ime a ez en la his o ia exis e la capacidad de analiza y accede a olúmenes masi os
de in o mación que se gene an en la ac ualidad día as día. Es o puede con e i se an o en
opo unidad como en iesgo pa a las emp esas e ins i uciones, dependiendo de la si uación
en la que se encuen e cada una (O ega, 2017).
Pa a analiza la u ilidad y endimien o del Big Da a, se es udia á la implemen ación desde un
pun o de is a emp esa ial y social, de mane a que in luya an o en la ac i idad de las
emp esas como en la sociedad.
2.1. BENEFICIOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA
“Jun o con el capi al y la ue za de abajo, los da os se han con e ido en un alo añadido
pa a la economía que e leja un u u o con un pa adigma e oluciona io en el que la sociedad
se á di igida po los da os. El u u o es a en la in es igación, a amien o y aplicación de los
da os que apo a án p ospe idad a nues a sociedad” (Monleon-Ge ino, 2015).
Es a nue a e a de a ances ecnológicos condiciona a las emp esas a la ho a de ealiza su
ac i idad, debido especialmen e a dos enómenos. Po una pa e, la elocidad de la
ans o mación ecnológica de la in o mación y comunicación nunca an es expe imen ada a
la que se exponen las o ganizaciones, y que supone cambios en sus unciones. Po o a pa e,
el g an olumen de in o mación al que las emp esas ienen acceso, ocasionado po écnicas
inno ado as que hacen posible una mayo p ecisión a la ho a de oma decisiones y de ini
es a egias. Po ello, la ob ención de he amien as y écnicas pa a ges iona ambos
enómenos y el conocimien o y empleo del Big Da a se han uel o de g an impo ancia pa a
aquellas emp esas que quie an sob e i i en es e nue o ambien e ecnológico (O ega, 2017).
2.1.1. E iciencia y p oduc i idad
Ba is ič y an de Laken (2019) se cen an especialmen e en la analí ica de da os. Los au o es
explican que eniendo en cuen a el con ex o ex e no e in e no de las o ganizaciones, el Big
Da a Analy ics (BDA) puede llega a se un ecu so capaz de conduci a la emp esa a la
e iciencia median e el uso ap opiado de es e. La analí ica de da os puede se la di e encia
en e emp esas de al o y bajo endimien o, ya que es una he amien a que o ien a a la
o ganización hacia el u u o, a la ez que p o oca la educción de cos es y el inc emen o de
ing esos.
En la in es igación de Joyanes (2013) se menciona un es udio ealizado po los p o eso es
McA ee y B ynjol sson, en el que asegu an que las o ganizaciones que hacen uso del p oceso
Big Da a, son un 5 % más p oduc i as y un 6 % más en ables que su compe encia o emp esas
simila es a es as.
Figue es (2017) ambién hace e e encia al Big Da a como una he amien a capaz de
minimiza el iesgo a la ho a de descub i opo unidades y amenazas. A su ez, se des aca la
e icacia y complegidad log ada en la ac i idad emp esa ial debido a la mejo a en la di isión
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del abajo y del conocimien o, pudiendo así mejo a la elación an o in e na como ex e na
de la o ganización.
La e iciencia de los esul ados del Big Da a ambién puede se pe cibida en la mejo a y
desa ollo de p oduc os y se icios, en la o e a a clien es de una in o mación más cla a y
ápida pa a su oma de decisiones, y en la ob ención de in o mación ace ca de p oduc os y
se icios de la compe encia, pudiendo así ajus a el p opio a las p e e encias del comp ado
(Claici, 2018).
Po lo an o, “el Big Da a se i á como apoyo, sopo e y undamen ación pa a decidi cómo
ac ua bajo cie as ci cuns ancias” (Mix News Colombia, 2015, como se ci ó en Duque-
Ja amillo y Villa-Enciso, 2016).
2.1.2. Cap ación de clien es y segmen ación del me cado
En la in es igación de To o y Laniado (2019) el Big Da a se en oca en la cap ación de clien es.
Se ha de ene en cuen a que los usua ios de la ed u ilizan dis in os medios a los cuales las
emp esas pueden accede , ecopilando así in o mación ace ca de ellos. Dicha in o mación
hace e e encia a gus os, compo amien os, u inas, p e e encias y endencias. A a és del
análisis de es as ac i idades, el analis a de da os se á capaz de selecciona las al e na i as que
más con engan a la emp esa median e la c eación de es a egias, pa a así pode lle a a cabo
los obje i os de e minados po la o ganización.
Po lo an o, la in es igación explica que pa a aquellas emp esas que se dediquen a la
cap ación de clien es y publicidad, o engan un sec o en ocado a ello, las edes sociales son
una de las más pode osas uen es de in o mación. Median e ellas, las emp esas se án capaces
de c ea el con enido que más in e ese a sus po enciales clien es, pa a así pode lanza las
campañas de publicidad más uc osas posibles (To o y Laniado, 2019).
Po o o lado, los au o es mencionan dos opo unidades consecuen es que o ece el Big Da a
en el p oceso de cap ación de clien es: “la segmen ación au omá ica de me cados, y el
encon a co elaciones en los compo amien os de los consumido es que puedan se
u ilizados pa a c ea nue as es a egias de me cadeo” (To o y Laniado, 2019).
Las au o as Miquel y Aced (2020) ambién se cen an en el ámbi o de la comunicación,
especialmen e en el análisis de públicos. En su in es igación se menciona la capacidad del Big
Da a pa a ija obje i os especí icos, elabo a la mic osegmen ación de públicos, de ini el
posicionamien o de la emp esa, y es udia el desempeño de las elaciones públicas.
Median e el Big Da a, los p o esionales de la comunicación co po a i a ienen la posibilidad
de “conoce en p o undidad las ca ac e ís icas, p e e encias e inquie udes de los g upos de
in e és, así como la capacidad de an icipa se a las eacciones de compo amien o y a las
necesidades del público” (Miquel y Aced, 2020). El g an impac o que el Big Da a gene a á en
el ámbi o de la comunicación es debido a la con igu ación de es a egias y c eación de
mensajes pe sonalizados basados en dis in os pe iles. En cuan o la impo ancia de la
he amien a, las au o as hacen e e encia a la accesibilidad a la in o mación de los usua ios y
18
el conocimien o de sus p e e encias e in e eses, así como a la adap ación de los mensajes a
cada pe il median e la “ul asegman ación” (Miquel y Aced, 2020).
Po lo an o, a a és del análisis de los da os masi os almacenados po las g andes emp esas
ecnológicas, las acciones come ciales ealizadas con el in de obse a el compo amien o de
los clien es se án más e ec i as, y, a su ez, la publicidad ambién puede se mejo
edi eccionada hacia los comp ado es (Monleon-Ge ino, 2015).
2.1.3. Reducción de cos es
Como se ha mencionado p e iamen e, el Big Da a ambién es una écnica aplicable en el á ea
con able de la emp esa. Es a he amien a se mani ies a en es e ámbi o median e la educción
de cos es, debido al descub imien o más di ec o y ápido de las es a egias adecuadas a
implemen a , y de una oma de decisiones más e icaz (Ba is ič y an de Laken, 2019). Además,
el Big Da a ambién gene a una educción en los cos es de p oducción, al emplea máquinas
au oma izadas más in eligen es y e icien es (Figue es, 2017).
Un ejemplo de una de las écnicas en la que se emplea el Big Da a en el ámbi o con able es el
“Ac i i y Based Cos ing” (ABC) ambién conocido como “Sis ema de Cos eo Basado en
Ac i idades”. El Big Da a se enca ga de analiza y clasi ica los da os necesa ios, ya sean de
nomina, ac i os o adminis ación académica, pa a así pode c ea el modelo de cos es ABC.
Es e sis ema pe mi e a las emp esas asigna p ecios adecuados a sus p oduc os o se icios, de
al mane a que puedan ene en cuen a los p ecios indi ec os de una mane a más p ecisa
(Quin e o e al., 2018).
Po o a pa e, se ha de ene en cuen a que los da os de los usua ios pueden se ecogidos
sin cos e alguno po cualquie emp esa, po lo que el Big Da a se denomina como “no i al”,
y, además, las ecnologías empleadas en la inges a de da os son económicamen e cada ez
más accesibles (Claici, 2018).
2.1.4. Valo emp esa ial y en aja compe i i a
A consecuencia de los bene icios mencionados an e io men e que gene a el Big Da a en las
emp esas, se c ea una opo unidad más pa a aquellas o ganizaciones que ponen en ma cha
dicha he amien a en su ac i idad: el aumen o del alo de la emp esa en el me cado y su
en aja compe i i a en e a las demás.
Al es imula la capacidad de decisión basada en da os, el BDA añade alo a la emp esa, ya
que de es a mane a los c i e ios a segui pa a la oma de decisiones son más p ecisos que en
una emp esa que se basa únicamen e en la in uición y la expe iencia (Ba is ič y an de Laken,
2019). Además, los da os apo an un alo indudable a las emp esas. Hoy día, los da os han
llegado a con e i se en un ac i o económico c ucial, inno ando de es a mane a la ecnología
emp esa ial, posibili ando así el uso de nue as écnicas de desa ollo económico (Monleon-
Ge ino, 2015).
“No cabe ninguna duda de que los da os son un ac i o alioso y un pa áme o cada ez más
impo an e desde el pun o de is a de un análisis compe i i o del pode de me cado de una
19
emp esa” (Claici, 2018). En la in es igación se mencionan dis in as o mas en las que una
emp esa puede aumen a su pode de me cado en e a la compe encia. En e ellas se
encuen an el inc emen o de la anspa encia y ci culación de la in o mación del me cado, la
educción de cos es en búsquedas, acilidades de en ada y expansión en el me cado,
aumen o de la e iciencia, y un mayo empode amien o de los comp ado es.
Po o a pa e, median e la compa ición de da os en e emp esas compe en es, se puede
log a una educción de la decan ación del me cado, ambién denominado “ ipping”. Pa a
ello, es necesa io que las polí icas de compe encia obliguen a las emp esas a colabo a en e
ellas, disminuyendo así las ba e as de en ada al me cado y e i ando el pode dominan e de
una o un núme o educido de emp esas en un mismo sec o (Claici, 2018).
2.1.5. Mejo as sociales
El Big Da a puede u iliza se como ecu so pa a ac ua en si uaciones de eme gencia. A dia io
se ecogen da os masi os ace ca de u gencias sani a ias, ca ás o es na u ales o ac os de
iolencia, po lo que es necesa io ac ua con apidez y e ec ua un análisis de esos da os lo
an es posible. Es po ello po lo que se han c eado modelos de asis encia humani a ia capaces
de comba i dichas desg acias, median e el empleo de he amien as que analizan los da os
masi os. También se hace uso del ML en si uaciones de c isis humani a ias, como puede se
la pob eza, la hamb una o la gue a, ayudando así a la población más des a o ecida (Figue es,
2017).
Uno de los sec o es con mayo p ospe idad en el ámbi o del Big Da a es el de la salud. La
he amien a Big Da a posibili a la educción de cos es en las in es igaciones sani a ias, lo que
conduce a una aplicación más p ecisa de las medidas a emplea , una mayo apidez a la ho a
de encon a soluciones, así como una mejo a en las decisiones a oma po pa e de los
sani a ios (Monleon-Ge ino, 2015).
En la in es igación de Monleon-Ge ino (2015) se habla de la “E a ómica”, e i iéndose a la
época en la cual el uso del Big Da a es undamen al pa a la ob ención de “una isión global de
los p ocesos biológicos”, a consecuencia del desa ollo ecnológico en el campo de la biología.
El Big Da a log a c ea análisis de o ganismos median e la gené ica, e olucionando así ámbi os
an impo an es como pueden se la bio ecnología y la biomedicina. Un ejemplo de es e
a ance es el es udio de las p obabilidades de padece una en e medad, pudiendo an icipa se
así a sus cu as y p e enciones (Monleon-Ge ino, 2015). O os de los ejemplos de los g andes
a ances ealizados debido a la implemen ación de ML es el uso de señales del ce eb o
median e disposi i os ecnológicos pa a con ola unciones mo ices, el descub imien o
emp ano de umo es, a ezas en el i mo de ca diog amas, y apidez de diagnós icos
(Figue es, 2017).
Po o a pa e, uno de los ámbi os más inno ado es en lo que espec a a la pues a en ma cha
del uso del Big Da a es la mode nización median e el empleo de la ecnología en las ciudades.
El mayo obje i o de implemen a es a inno ación es consegui una mayo sos enibilidad,
desa ollando así las denominadas “sma ci ies”. Pa a ello es necesa io emplea un ML
in e conec ado median e senso es y medido es in eligen es. Uno de los ejemplos más
comunes es el de la a iación de la du ación de las señales lumínicas de los semá o os, la cual
20
cada ez depende más del mo imien o ealizado a iempo eal en espacios conc e os, g acias
a in o mación ecogida median e ecnologías Big Da a (Monleon-Ge ino, 2015).
2.2. DESAFÍOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA
La necesidad de adap a se a la e olución ecnológica emp esa ial es cada ez mayo . Sin
emba go, a pesa de los bene icios que el Big Da a pueda gene a , aún exis en lími es y e os
en el p oceso de su pues a en ma cha, siendo muchas emp esas incapaces de adop a e
implemen a cambios en su ac i idad, o acasando en el in en o (Can alapied a y Sole , 2017).
Además, exis e una g an descon ianza en e los usua ios gene ada po el uso de sus da os
p i ados po las o ganizaciones (Monleon-Ge ino, 2015).
2.2.1. In e sión
Uno de los e os más mencionados po los au o es es el de los cos es que equie e la in e sión
del p oceso Big Da a. En e los gas os que conlle a la implemen ación de las écnicas
necesa ias pa a lle a a cabo el p oceso se encuen an la ins alación de so wa e y ha dwa e,
y el ap endizaje y cambio de men alidad de la o ma de abaja que el pe sonal debe asumi
(Duque-Ja amillo y Villa-Enciso, 2016).
Al se el Big Da a una he amien a p ác icamen e no edosa en la mayo ía de las
o ganizaciones, la ob ención de las pla a o mas necesa ias pa a su pues a en ma cha equie e
una g an in e sión po pa e de la emp esa. Además, el desa ollo y e olución de la ecnología
equie e que las emp esas se adap en ápidamen e al cambio, lo que p oduce nue as
in e siones en pla a o mas más inno ado as que las empleadas an e io men e. Es o puede
se un g an p oblema pa a las o ganizaciones, ya que aún pueden no habe amo izado los
p og amas empleados con an e io idad (Can alapied a y Sole , 2017).
O a de las g andes in e siones es la búsqueda y con a ación del pe sonal adecuado pa a
abaja en el p oceso. Dichos p o esionales son los a qui ec os Big Da a, quienes se enca gan
de la ins alación y uso de las pla a o mas, los p og amado es, quienes cons uyen la
pla a o ma y son especialmen e escasos en España, y los cien í icos y analis as de da os
enca gados de ges iona p oyec os median e las ecnologías con las que se lle a a cabo el Big
Da a. Todos es os pues os gene an gas os en su p oceso de búsqueda, a la ez que equie en
un sueldo conside able, y, en consecuencia, un cos e muy ele ado pa a la emp esa
(Can alapied a y Sole , 2017).
O o ejemplo de es e obs áculo es la pues a en ma cha de los modelos de ABC, ya que es a
écnica equie e de un g an olumen an o de in o mación como de ecu sos in o má icos, los
cuales son más di íciles de consegui po pequeñas y medianas emp esas (Quin e o e al.,
2018).
2.2.2. Fal a de pe sonal capaci ado
Exis e una ca encia de p o esionales capaces de lle a a cabo los dis in os p ocesos que
conlle a la pues a en ma cha del Big Da a, especialmen e en lo que se e ie e al diseño,
21
cons ucción, ins alación y análisis de las pla a o mas empleadas (Can alapied a y Sole ,
2017).
En la in es igación de Miquel y Aced (2020) se nomb a la p eocupación po la al a de
implicación en lo que espec a a la o mación en el ámbi o del Big Da a. Es e p oblema se
puede pe cibi especialmen e en la ca encia de analis as de da os, p o esionales dedicados a
la ges ión e in e p e ación de los da os masi os. A su ez, ambién se des aca la escasez de la
educación de los uni e si a ios y demás es udian es en cuan o al ap endizaje de es a écnica.
En la in es igación de Joyanes (2013) se mencionan a ios elemen os cla e pa a log a la
e ec i idad del cambio emp esa ial p oducido po el Big Da a, en e los que des aca ambién
la necesidad de pe sonal capaci ado. Se nomb a la ges ión del alen o como un e o
emp esa ial, ya que es a inno ación ecnológica po encia la c eación de nue os pues os de
abajo, los cuales son muy escasos en la o e a labo al. Dichos empleos son, en e o os, los
nue os analis as de Big Da a, y, sob e odo, los cien í icos de da os.
2.2.3. Cambios in e nos en la emp esa
Al implemen a el Big Da a en la ac i idad emp esa ial, es impo an e asegu a se de que la
inno ación no des íe los obje i os de la emp esa, y de que la he amien a pueda inco po a se
adecuadamen e en la cul u a emp esa ial. Pa a ello, es necesa io ealiza cambios en el
pensamien o de los abajado es, di igiendo su men alidad hacia una ob ención de es a egias
más obje i as e impac an es basadas en los da os masi os (Ba is ič y an de Laken, 2019).
Tan o en la in es igación de Can alapied a y Sole (2017) como en la de Joyanes (2013), los
au o es explican que pa a in eg a la he amien a Big Da a las compañías deben ealiza dos
ipos de cambios en sus emp esas. Po una pa e, cambios o ganiza i os a la ho a de c ea
nue os depa amen os y sec o es de negocio, así como nue os pues os de abajo. Po o a
pa e, cambios ecnológicos debido a la implemen ación de las ecnologías adecuadas.
Una emp esa que hace un buen uso de he amien as Big Da a conlle a abajo de un equipo
de pe sonas que hayan sido lide adas con el in de ob ene los mejo es esul ados posibles.
Pa a ello, es os empleados debe án ija obje i os, da con las mé icas más aliosas y e icaces
pa a el análisis de la in o mación p o enien e de los da os, y desa olla se p o esionalmen e
en su ac i idad. Además, odo el conjun o de empleados de una emp esa debe in e io iza la
impo ancia del uso de los da os. Hoy día es a unción no se ciñe a un solo sec o emp esa ial,
po lo que odos los depa amen os de una emp esa end án su papel en el p oceso del uso
de los da os masi os. Po lo an o, la cul u a emp esa ial debe oma un nue o en oque,
di igiendo la men alidad de los empleados a nue os ap endizajes ecnológicos capaces de
maneja y en ende las he amien as Big Da a (Joyanes, 2013).
Po o a pa e, el au o des aca es elemen os ele an es en las que el cambio de la cul u a
emp esa ial debe ejecu a se:
1. Desa ollo de analí icas capaces de mos a con sencillez la e olución del negocio.
2. C eación de he amien as analí icas sencillas de emplea po los abajado es de la
o ganización.
22
3. Desa ollo de las capacidades necesa ias pa a la ob ención de la mayo p oduc i idad
posible.
Es os cambios an signi ica i os pueden gene a echazo a las emp esas, ya que pueden no
es a dispues as a hace en e a es e e o.
Además, al pone en ma cha es e cambio cul u al en la emp esa, se gene an o os iesgos
consecuen es debido a un empeño excesi o en el desa ollo ecnológico. Po una pa e, exis e
el pelig o de pé dida del obje i o p incipal de la o ganización, y, po o a pa e, la pues a en
segundo plano de la impo ancia humana, especialmen e en aspec os de c ea i idad y oma
de decisiones (Miquel y Aced, 2020).
2.2.4. Compe encia
Gene almen e, son las g andes emp esas quienes pueden hace en e a al os cos es y
posibles di icul ades que puedan su gi a aíz de la pues a en ma cha del Big Da a. En
consecuencia, al se las g andes o ganizaciones quienes ienen mayo acceso a es a écnica,
su ge un nue o desa ío emp esa ial: el aumen o de pode y en aja compe i i a de las g andes
mul inacionales (Figue es, 2017).
El Big Da a es una inno ado a inco po ación al me cado la cual es á indudablemen e
cambiando la na u aleza de la compe encia de es e. Los e ec os más pe judiciales que es a
nue a écnica es á gene ando son si uaciones de colusión en e emp esas, mé odos
disc imina o ios de p ecios, y excesi o pode de me cado concen ado debido al con ol y
apode amien o de una mayo y más aliosa in o mación de los usua ios po pocas
mul inacionales (Claici, 2018).
Po lo an o, es as ci cuns ancias c ean un g an desequilib io en el pode emp esa ial,
di icul ando de es a mane a el paso a nue as emp esas a la ho a de inco po a se al me cado,
así como minimizando las opo unidades de c ecimien o a pequeñas y medianas emp esas.
2.2.5. P o anación de la p i acidad
Median e el uso del Big Da a se desa ollan algo i mos inc eíblemen e p ecisos capaces de
p edeci de una mane a casi inequí oca el u u o de una pe sona o si uación. Es po ello po
lo que su implemen ación c ea descon ianza en la sociedad, de mane a que una de las
p incipales cues iones que su ge es si e dade amen e puede gene a mejo as, o sin emba go
es una he amien a que las emp esas u ilizan pa a man ene a los ciudadanos bajo con ol
(Monleon-Ge ino, 2015).
Al hace uso de los se icios de la ed, ya sea a la ho a de desca ga aplicaciones, al c ea un
pe il en las edes sociales o al ealiza búsquedas en se ido es, los usua ios acep an
condiciones con las que pe mi en a las emp esas hace uso de su in o mación pe sonal. Pa a
accede a dicha in o mación, las emp esas deben c ea su polí ica de p i acidad y solici a
pe miso (Duque-Ja amillo y Villa-Enciso, 2016). Pa a que es o sea posible, al isi a una página
web se mues a un “banne ” en pan alla, un indicado que in o ma ace ca de las “cookies”, es
deci , la ecogida de in o mación de la ac i idad ealizada en dicha página. Sin emba go, es as
cookies únicamen e in o man de la ecogida, omi iendo el uso que se le da á a los da os
23
compa idos, al y como ecoge la Legislación Española. Po lo an o, La Ley O gánica de
P o ección de Da os (LOPD) asegu a que únicamen e se puede abaja con da os es adís icos
median e ca ác e anónimo. Además, es impo an e des aca que los da os únicamen e
pueden se analizados indi idualmen e po la emp esa del se icio con a ado, es deci , el
manejo de da os solamen e se puede ceñi al se icio o ecido po la emp esa. Po ejemplo,
al p es a da os a una en idad inancie a, es a únicamen e pod á hace uso de la in o mación
con ines banca ios (Monleon-Ge ino, 2015).
En la in es igación de Miquel y Aced (2020) se mencionan cua o limi aciones necesa ias en
lo que se e ie e al uso de los da os p i ados po las emp esas:
1. Especi icación de la inalidad y uso de los da os ecogidos
2. Limi ación del olumen de da os ecogidos
3. T anspa encia con los da os empleados
4. Leyes que asegu en la p i acidad
Tal y como comen ó Ma g e he Ves age , comisa ia de Compe encia de la Unión Eu opea,
pa a que las pe sonas con íen en el Big Da a y en su u ilidad, es necesa io que se desa olle
una polí ica de p i acidad que asegu e el de echo a la p o ección de su in o mación, así como
la de ensa an e la compe encia emp esa ial (Claici, 2018).
24
CAPÍTULO III: ESTUDIO DE IMPLEMENTACIÓN DEL BIG DATA. VICRILA
INDUSTRIAS DE VIDRIO S.L.U.
Con el obje i o de a e igua si el uso de las he amien as Big Da a son adecuadas pa a el
desa ollo de la ac i idad emp esa ial, se analiza á el caso de una alo ación de
implemen ación en la emp esa Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U.
Pa a lle a a cabo el es udio, se ealizó una eunión en la cual se en e is ó al esponsable de
IT, al di ec o de Ingenie ía, a la di ec o a Financie a, y al di ec o de Comp as y Logís ica el
día 10 de no iemb e de 2022. Además, se man u ie on con e saciones ía email con los
en e is ados. Cabe des aca que la emp esa se encuen a en el País Vasco, lo que pe mi i á
abo da la cues ión desde una pe spec i a más ce cana.
3.1. LA EMPRESA
Vic ila es una emp esa que se dedica al diseño, p oducción y en a de p oduc os de id io,
especialmen e de asos y copas, los cuales son come cializados an o en e i o io nacional
como in e nacional. La emp esa se encuen a en el ba io de Lamiaco, en Leioa, y hoy en día
es una de las mayo es p oduc o as nacionales de id io de mesa, o eciendo empleo di ec o
a 240 pe sonas, así como un g an núme o de pues os indi ec os (Vic ila Indus ias del Vid io
S.L.U., s. .).
La emp esa se undó en el año 1890, siendo una de las emp esas con más an igüedad aún
ac i a del País Vasco. A pesa de su emp ana apa ición en el me cado, la emp esa ha
con inuado inno ando an o su mecanización como su equipo de abajo, ajus ándose a las
nue as necesidades del sec o , pa a así pode ob ene la p esencia que iene en el me cado
hoy día (Vic ila Indus ias del Vid io S.L.U., s. .).
Una de las écnicas que han implemen ado en su ac i idad es la ecogida y el análisis de los
da os gene ados en dis in os sec o es de la emp esa. A pesa de su ue e in luencia come cial,
la emp esa aún no alcanza un olumen su icien emen e ex enso pa a pode in oduci el
é mino Big Da a en su desa ollo labo al. Sin emb ago, la emp esa cuen a con un g an núme o
de bases de da os di ididas y analizadas indi idualmen e po sec o es. Además, es cues ión
de iempo que la emp esa deba pone en ma cha u u os a ances ecnológicos capaces de
gene a olúmenes más ap oximados al Big Da a, pa a pode desa olla es a egias más
a anzadas y mejo a la e ec i idad de la emp esa. Es po ello po lo que Vic ila es una emp esa
po encial pa a ealiza la in es igación ace ca de la en abilidad y los bene icios y desa íos que
la o ganización pueda expe imen a en su u u a pues a en ma cha del p oceso Big Da a.
3.2. USO DE LOS DATOS
Pa a que el uncionamien o de la emp esa se lle e a cabo, es imp escindible inclui el p oceso
de c eación, ecogida y análisis de da os en su ac i idad.
La emp esa se ciñe únicamen e al uso y análisis de sus da os in e nos, es deci , los da os que
la emp esa misma gene a. Es o quie e deci que la emp esa no cuen a con un sis ema que
analice da os ex e nos, como pueden se aquellos en elación con la cap ación de clien es, o
25
es udios de me cado y opo unidades. Sin emba go, como se ha comen ado p e iamen e,
Vic ila es una emp esa que se dedica an o a la ab icación como a la en a de su p oduc o,
po lo que exis e una g an can idad de ocos de c eación de da os in e nos p o enien es de
los dis in os ámbi os emp esa iales.
En cuan o al p oceso del uso de los da os ecogidos po la emp esa, se puede di idi en las
siguien es ases.
3.2.1. C eación de da os
Cada sec o emp esa ial c ea cie os da os espec o a su ac i idad median e dis in as uen es.
Las á eas más nomb adas po los en e is ados han sido las de p oducción (diseño y c eación
del p oduc o), come cialización (logís ica del p oduc o) y ac u ación (comp as y en as del
p oduc o).
Se des aca la c eación de da os en base al Business In elligence (BI)
5
, ambién conocido como
In eligencia A i icial (IA), la cual se ha mode nizado en unción de las nue as necesidades de
la emp esa. Los ac o es en los cuales el BI iene mayo impac o en Vic ila son el de
p oducción, e iciencia ene gé ica y man enimien o, aunque ambién se ha implemen ado en
p ocesos de come cialización y ac u ación.
Du an e la en e is a se mencionaban dis in os p ocesos y o mas de c eación de da os:
- Regis os an icipados y ealizados de en adas y salidas de camiones en el ecin o.
Es os da os elacionan la ca ga de los ehículos con la de los alba anes, y ecoge
in o mación ace ca de la can idad de ehículos y los ho a ios de ci culación.
- Recogida de la in o mación de los con ado es de consumos y luidos, en ocada a la
ges ión de la e iciencia ene gé ica.
- Senso es y medido es in eligen es ins alados a lo la go de la línea de p oducción, los
cuales ealizan un con eo de las piezas de ec uosas y o ecen in o mación sob e el ipo
de despe ec o de ec ado.
- Cáma as en el p oceso de con ol de calidad del p oduc o.
- Ope aciones de en a en línea de a ículos.
- Sis ema IT de es uc u a au omá ica y dia ia de odos los da os en elación con la
in o mación ace ca de la ac u ación y pedidos u u os y ya ealizados.
Uniendo los dis in os depa amen os de la emp esa con los so wa es IT que u ilizan pa a la
ecogida de da os en Vic ila, ob enemos la siguien e abla.
Tabla 3. Relación en e depa amen os y p og amas de c eación de da os en Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U.
Sec o
P og amas
In aes uc u a de la emp esa
- BI, Qlicksense
- Dynamics NAV
- He amien a de cos es
5
Business In elligence es la écnica emp esa ial que, median e el uso de los da os masi os, busca la ob ención
de es a egias e icien es y mejo as en las omas de decisiones.
32
Po una pa e, se menciona una mejo a en cuan o a la agilidad. Es o sucede ía ya que, al
ob ene un mayo olumen de da os, le esul a ía muy di ícil a la emp esa segui c uzando
da os y ealiza los análisis manualmen e, po lo que la implemen ación de écnicas Big Da a
ha ía necesa ia una au oma ización de dichas ac i idades. De es a mane a, las islas de
in o mación que pe manecen aisladas hoy día se pod ían in eg a más ácilmen e, e i ando
así la pé dida de iempo en el abajo de alida da os e in o mes, c uza in o mación, e c.
Además, es a mejo a desencadena ía una mayo implicación en la búsqueda de es a egias y
apo e de alo po los di ec o es que ges ionan la in o mación de cada isla. Es o es debido a
que no se cues iona á an o la e acidad del da o, ni se necesi a á emplea an o iempo en
la o ganización de la in o mación. De es a mane a, se gene a ía una mejo a en la in eg idad
de los da os, así como en el p oceso de la localización de es os.
Po úl imo, en cuan o a la p oducción, asegu an que el mayo e ec o se ía pode isualiza po
adelan ado el impac o de los cambios ealizados du an e el p oceso de p oducción. La
emp esa ya cuen a con la he amien a capaz de de ec a los allos du an e el p oceso de
p oducción, pe o no con aquella que pe mi a ene una simulación de escena ios po
adelan ado ace ca de la p obabilidad de e ec i idad del esul ado, an icipándose así al e o y
consiguiendo una e icacia de la p oducción del 100 %.
3.4.3.1. Es a egias y obje i os
También cabe menciona que la emp esa ya es á en ocando el uso de los da os hacia u u as
es a egias más mode nas y desa olladas, las cuales se ap oximan más a un modelo de uso
del Big Da a.
Vic ila ac ualmen e dispone de un panel de mando en ocado en la medición y seguimien o del
desempeño de la o ganización. Es e panel ecoge los da os ob enidos du an e el mes an e io
y el ac ual, el cual es alimen ado po el esponsable de cada depa amen o de mane a que se
pueda hace uso de dicha in o mación en o ma de análisis.
Con el in de adap a se a es os nue os iempos, la emp esa es á diseñando un nue o plan
hacia un panel de mandos que apo e in o mación de calidad a la oma de decisiones
ins an áneas, pa a pode gene a así un mayo alo a la emp esa. El plan consis e en
implemen a la indus ia 4.0
11
. Ya han comenzado con las in e siones, y ac ualmen e es án
abajando en la as o mación digi al de los p ocesos in e nos de la emp esa, implemen ando
ecnologías como, po ejemplo, CAPTOR. A i man que una ez que la emp esa implemen e
odos los so wa es e IoT espe ados y conec e los da os en e ellos, los clasi ique, y los analice,
log a án pone en ma cha el nue o panel de mandos basado en los sis emas de in o mación.
De es a mane a, la emp esa consegui á educi la edundancia y las anomalías que puedan
su gi en el p oceso del análisis de da os en sus di e en es depa amen os.
La siguien e igu a mues a los obje i os de los di e en es sec o es que la emp esa lle a á a
cabo pa a la implan ación del nue o p oceso en ocado en los sis emas in o má icos.
11
También conocida como La Cua a Re olución Indus ial.
33
Tabla 5. Obje i os en ocados en el nue o panel de mandos o ien ado a los sis emas in o má icos en Vic ila
Indus ias de Vid io S.L.U.
Pe spec i a
Financie a
Come cial
(clien e)
Emp esa ial
(in e na)
Ap endizaje y
c ecimien o
- Aumen a los
ing esos
- Aumen a la
p esencia en el
me cado
- Reduci cos es
- Mejo a el
endimien o
- Mejo a la oma
de decisiones
- Reduci el iesgo
- Ga an iza la
calidad de los
da os
- Cons ui una
in aes uc u a de
da os
- P es a se icios
de da os
- In oluc a a las
pe sonas
- Consegui que los
p ocesos de da os
sean co ec os
- Au oma ización
del es ue zo
- Aumen o de
o mación en
habilidades
- Acceso a las
he amien as de
da os
- Cul i a una
men alidad
inquisi i a
Obje i os
Fuen e: Elabo ación del di ec o de Ingenie ía de Vic ila Indus ias de Vid io S.L.U.
34
CONCLUSIÓN
Es innegable que el Big Da a gene a los su icien es bene icios como pa a implemen a dicha
ecnología en cualquie sec o emp esa ial. Sin emba go, una de las conclusiones ob enidas a
pa i de es e abajo es el no able echazo aún ocasionado po las emp esas hacia la pues a
en ma cha del uso de los da os. Es po ello po lo que oda ía exis e la g an necesidad de
en ende la impo ancia y las mejo as que se pueden ob ene g acias a su u ilización,
especialmen e en dos si uaciones. Po una pa e, cuando se habla de Big Da a, lo p ime o en
lo que gene almen e se piensa es en la cap ación de clien es y la segmen ación del me cado,
pudiendo hace c ee que no es algo necesa io a implemen a en cie os negocios. Sin
emba go, el Big Da a a más allá. Es impo an e comp ende que ambién se puede emplea
du an e odo el p oceso del desa ollo emp esa ial, des acando en e ellos las mejo as
ob enidas en la e iciencia y p oduc i idad de los p ocesos écnicos median e el uso del
Machine Lea ning. Po o a pa e, ambién se ha de ene en cuen a el cambio de la cul u a
emp esa ial. Las emp esas que quie an adop a es e nue o modelo de ges ión de da os deben
inculca en sus empleados la impo ancia del a amien o de es os. Todos y cada uno de los
abajado es deben de en ende que los da os son un ac i o más en la emp esa, y que las
en ajas que gene an en la o ganización son lo su icien emen e impo an es pa a ene que
ealiza cambios en su mane a de abaja , adap ándose así a nue os p ocesos.
Po lo que a las conclusiones ob enidas a pa i del es udio sob e Vic ila Indus ias de Vid io
S.L.U. espec a, podemos sabe que los da os que la emp esa c ea y analiza son de o ma o
es uc u ado, semies uc u ado y no es uc u ado. Además, los da os se c ean a pa i de
a ias uen es, des acando en e ellas el ML empleado en el p oceso de p oducción, sin ol ida
los da os gene ados po el se humano. O o pun o po des aca es que la emp esa emplea
da os pa a pode co egi posibles p oblemas a muy co o plazo, analizando en iempo eal
qué es á sucediendo en el p oceso de p oducción. Es o quie e deci que la emp esa se
p egun a: “¿qué es á pasando?”, así como “¿po qué ha pasado?”, haciendo de es a mane a
un buen uso de una analí ica an o desc ip i a, como diagnós ica. Todo ello apun a a que
Vic ila es á empleando da os pe enecien es a la amilia del Big Da a, ya que compa en las
ca ac e ís icas de a iedad, elocidad, alo , e acidad y olumen, aunque es a úl ima no
alcance la can idad mínima no malizada aún. Es po ello po lo que, an es de aden a se en
es e nue o o ma o, es necesa io ealiza di e en es in e enciones en oda aquella ac i idad
que in oluc e la explo ación de los da os.
Po una pa e, conside o que la emp esa Vic ila aún debe alcanza un ni el mayo de madu ez
en su implemen ación del uso de los da os. La emp esa se p opuso en su momen o a anca
inicia i as en o no al análisis de da os, adap ándolas pos e io men e a ni el écnico. Es o
quie e deci que el depa amen o de TI comenzó a hace un uso pun ual de analí ica
explo a o ia median e la in o mación ob enida. En la ac ualidad, posiciono a la emp esa en un
es ado de madu ez en el que la u ilización de los da os se adop a a ni el de negocio, es deci ,
dis in os depa amen os de la emp esa son capaces de lide a p oyec os y desa ollos en base
a la in o mación ob enida a a és de los da os. Sin emba go, pa a que la emp esa siga
e olucionando y ap o echando las opo unidades que los da os le es án o eciendo, debe á
adop a su uso a ni el emp esa ial. Pa a ello, es necesa io c ea un gobie no del da o en la
o ganización, es deci , un nue o depa amen o en la emp esa que sea capaz de abo da el
abajo que implica la u ilización de los da os. De es a mane a, la emp esa se á capaz de
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desa olla de una mane a más e ec i a sus análisis, c eando p edicciones aún más p ecisas.
Una ez que Vic ila haya conseguido alcanza es e ni el, la emp esa debe ía desa olla un
au ose icio de los da os pa a que cada depa amen o que compone la emp esa pueda
accede a ellos de una o ma más lexible y di ec a. El esul ado de ello se ía una analí ica
colabo a i a en oda la emp esa, así como una mejo a en la e iciencia en la ase de ecogida y
analí ica de da os. Además, pod ían hace en e an o al desa ío de la homogeneización de
da os, como al de la edundancia y dependencia en e sus bases de da os.
La inse ción de un nue o depa amen o basado en el uso de los da os en la emp esa
conlle a ía a ios cambios a ni el in e no. El más des acable es sin duda la necesidad de
dis in os pe iles p o esionales que sean capaces de lle a a cabo las di e en es a eas. En e
ellos des acamos los siguien es es: el analis a de da os, quien ayuda a los esponsables de
cada depa amen o esol iendo sus pe iciones de análisis median e he amien as de
isualización; el cien í ico de da os, quien se dedica a descub i nue a in o mación a pa i de
los da os ob enidos, c eando así nue os modelos p edic i os que desencadenen mayo
endimien o y p oduc i idad a la emp esa; y el ingenie o de da os, enca gado de c ea el
en o no de p og amación necesa io pa a que an o el analis a como el cien í ico de da os
puedan accede y abaja con los da os. Es o conlle a ía una meno ca ga de abajo en el
depa amen o IT de Vic ila, p opo cionando así un mejo en oque en sus unciones.
Po lo an o, Vic ila debe elabo a una es a egia pa a pode a anza en su e apa de madu ez
del uso de los da os, en en ándose así a un cambio p o undo en la o ganización. Pa a ello, se
en oca á en aspec os an impo an es como las pe sonas, los p ocesos de abajo y la
ecnología a implemen a . En cuan o al ac o pe sonas, la emp esa debe apos a po
p omo e agilidad, mejo a y ap endizaje con inuo de los equipos de abajo median e el uso
de los da os, po lo que es necesa io que la idea de la impo ancia de los da os se en ienda y
se no malice adecuadamen e en la o ganización. Es deci , iene que habe un cambio en la
cul u a de abajo de Vic ila. Los p ocesos hacen e e encia a las nue as o mas de abaja a
las que la o ganización debe adap a se, lo que incluye, po ejemplo, la au oma ización. La
ecnología in eg ada debe acili a los p ocesos lle ados a cabo po los dis in os pe iles de la
emp esa. Pa a ello es necesa io ene en cuen a las necesidades y la usabilidad de cada
empleado, de mane a que puedan se independien es y e icien es en sus a eas.
Po o a pa e, es no able que Vic ila hace uso de sus da os lle ando a cabo una es a egia
compe i i a. Es o es debido a que basa su es a egia de negocio en la mejo a de su
uncionamien o median e los da os, ob iene in o mación y la analiza pa a en oca la en la
mejo a de los p ocesos, y basa cie as decisiones a pa i de los da os ob enidos. Po lo an o,
es impo an e des aca que Vic ila u iliza la in o mación como un g an ac i o es a égico, ya
que se conside a un elemen o cla e en su ac i idad. Sin emba go, si la emp esa quie e
po encia aún más el uso de la in o mación ob enida, debe á implemen a a su ez una
es a egia di e enciado a. Pa a ello end á que hace uso de los da os de una mane a ex e na,
analizando in o mación ace ca de su compe encia. Además, debe ía ocaliza se en el “¿qué a
a pasa ?, así como en el “¿qué amos a hace pa a que pase?”, es deci , en una analí ica
basada en an icipa se al e o , po lo que debe ía in e i en nue as he amien as de
p oducción capaces de p opo ciona le es e ipo de da os.
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En conclusión, la emp esa Vic ila iene un g an po encial pa a lle a a cabo p ocesos Big Da a
de mane a e icien e, debido a su g an capacidad de p oducción, su posición en el me cado, su
consciencia de la necesidad de a ances ecnológicos y consecuen es mejo as, y su habilidad
de adap ación a la inno ación que ha demos ado du an e su his o ia.
La mane a de gene a bene icios emp esa iales y la impo ancia de los da os es á cambiando,
y, en un u u o ce cano, el análisis de da os se con e i á en la base p incipal de oda emp esa
que quie a segui subsis iendo en el me cado.
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APÉNDICE
En e is a ealizada el 10 de no iemb e de 2022:
1. ¿Desde cuándo implemen a Vic ila Big Da a en su ac i idad?
2. ¿En qué ámbi os de la emp esa u ilizáis el Big Da a? (p oducción del p oduc o,
cap ación de clien es, …)
3. ¿Qué sec o de la emp esa se enca ga de cada p oceso que conlle a el Big Da a? Es
deci , de la ecogida, almacenamien o, análisis de da os y oma de decisiones.
4. ¿De qué mane a lo implemen áis? Es deci , ¿qué he amien as, ecnologías o
aplicaciones usáis?
5. ¿Conocéis el olumen de da os que ecoge Vic ila al día o al año? Y, ¿son odos los
da os que ecogéis ú iles, o hay pa e de ellos que echazáis a la ho a de analiza ?
6. ¿En qué obje i os se cen ó la emp esa pa a implemen a el Big Da a en su ac i idad?
¿Qué es lo que que íais log a con es a inno ación?
7. ¿Cuáles han sido los bene icios de implemen a el Big Da a en Vic ila? (e iciencia en el
p oceso de p oducción, cap ación de clien es, inc emen o de en as, aumen o de la
p oduc i idad, en aja compe i i a…) ¿Cuáles han sido las mejo as que habéis no ado
desde su pues a en ma cha?
8. ¿Cuáles han sido los mayo es desa íos o e os que os habéis encon ado? (económicos,
al a pe sonal capaci ado, …)
9. Y, pa a e mina , ¿qué impac o c eéis que puede llega a ene el Big Da a en Vic ila en
un u u o? (se implemen a á es a inno ación en más ámbi os de la emp esa, hab á
menos pues os de abajo y más mecanización, …)
