Hoy en el programa Economía Global (link directo al audio) de Radio Infinita, escuchaba una entrevista en la que el Ex Ministro Sr. Bitran se refería a la nueva revolución de la internet de las cosas y la irrupción de la Big Data por su impacto en la productividad. Para justificarlo, escogió un sinnúmero de ejemplos ligados a la minería, por su importancia para postular modelos matemáticos de procesos.

En general concuerdo con la apreciación general del Sr. Bitran, pero no puedo dejar de comentar un detalle de nuestra cultura; nos gusta asimilar al más breve plazo las últimas tendencias y no nos cuestionamos si estamos usando en forma eficaz, las “que fueron nuevas tendencias del ayer”.

Todos asistimos hace algunos años a la irrupción del SAP un software ERP, que nos permite entre otras bondades, tener el control de un sinnúmero de las transacciones que se hacen en una organización y que por lo tanto, generan segundo a segundo miles de datos, que con un adecuado “muestreo” de lo que buscamos entender, nos permitiría conocer el pobre desempeño de un determinado proceso que puede estar impactando fuertemente el negocio y desarrollar oportunamente los proyectos de mejora continua pertinentes.

¿Hacemos regularmente análisis de esos datos para transformarlos en información útil al negocio?

A nivel mundial en muchas empresas se utiliza el software ERP- SAP; así también nuestra minería usa SAP, Elipse o GD Edwards; sin embargo, en los procesos de planta cobra más relevancia el PI System (Plant Information Sytem) y en las áreas de minas, el sistema de gestión de flotas DISPATCH® por mencionar algunos.

¿Qué tienen en común esos sistemas? generan miles y miles de datos a la semana y muchas veces, estos poderosos sistemas -claves para la gestión- se privilegian para tomar decisiones en base a análisis de corto plazo o de la producción. Lamentablemente, muchas veces no se aprecia el gran valor que tienen para el análisis de largo plazo, dado que permiten un entendimiento del comportamiento de los procesos del negocio en el largo plazo.

En la actualidad, el valor agregado más importante de “la big data” es en el análisis de variables sociales, por ejemplo tendencias en las decisiones de compra de un determinado grupo socioeconómico y otras, en que sus relaciones no obedecen a las leyes de la física y/o de la química, como es el caso de la minería, donde la mayoría de las relaciones entre variables se intuyen o visualizan y el problema es conocer su impacto en la variable de interés del negocio.

Sin duda Sr. Bitran, llegará el día para el análisis del Big Data en la minería, pero el entendimiento de la media, la desviación estándar, el muestreo racional, las correlaciones, entre otras herramientas estadísticas conocidas desde hace casi 100 años, nos van a permitir entender los actuales procesos y mejorarlos con foco en la productividad. Potenciemos el análisis tradicional de los datos en el presente y estemos alertas para esa revolución del Big Data del mañana.