1. Diferencia entre Dato e Información (CE a)

1.1 Conceptos Fundamentales

Comprender la diferencia entre dato e información es fundamental para el análisis y gestión efectiva en entornos digitales.

📋 Datos

  • Hechos brutos sin procesar
  • Números, letras, símbolos
  • Sin contexto o significado
  • Ejemplo: 25, 30, 35, 40

📈 Información

  • Datos procesados y contextualizados
  • Con significado y utilidad
  • Permite tomar decisiones
  • Ejemplo: "Las temperaturas aumentaron 15°C en 4 horas"

1.2 Transformación de Datos a Información

🔄 Proceso de Transformación

  1. Recolección: Obtención de datos brutos
  2. Procesamiento: Análisis y organización
  3. Contextualización: Añadir significado
  4. Presentación: Formato comprensible

1.3 Ejemplos en Mantenimiento Electrónico

🔧 Datos de Sensores

Datos: 45.2, 46.1, 47.8, 49.3
Información: "Temperatura del motor aumentando, posible sobrecalentamiento"

📊 Historial de Mantenimiento

Datos: Fechas, códigos, tiempos
Información: "Patrón de fallos cada 3 meses, mantenimiento preventivo recomendado"

2. Ciclo de Vida del Dato (CE b)

2.1 Fases del Ciclo de Vida

🔄 Etapas del Ciclo de Vida

  1. Creación: Generación o captura de datos
  2. Almacenamiento: Guardado en sistemas
  3. Procesamiento: Análisis y transformación
  4. Distribución: Compartir con usuarios
  5. Uso: Aplicación para decisiones
  6. Archivo: Almacenamiento a largo plazo
  7. Destrucción: Eliminación segura

2.2 Gestión en Cada Fase

📥 Creación y Captura

  • Validación de calidad
  • Formato estándar
  • Metadatos asociados
  • Control de acceso

💾 Almacenamiento

  • Backup y redundancia
  • Seguridad y encriptación
  • Indexación para búsqueda
  • Retención según políticas

2.3 Retención y Destrucción

⚠️ Consideraciones Legales

  • RGPD: Derecho al olvido
  • Políticas de retención: Tiempos definidos
  • Destrucción segura: Eliminación completa
  • Auditoría: Trazabilidad de procesos

3. Relación Big Data, Análisis, ML/DL e IA (CE c)

3.1 Ecosistema de Datos

🔗 Interconexión de Tecnologías

  • Big Data: Volumen masivo de datos
  • Análisis de Datos: Procesamiento y extracción de insights
  • Machine Learning: Algoritmos que aprenden de datos
  • Deep Learning: Redes neuronales profundas
  • IA: Sistemas inteligentes que toman decisiones

3.2 Flujo de Procesamiento

📊 Big Data → Análisis

  • Procesamiento distribuido
  • Herramientas como Hadoop
  • Análisis exploratorio
  • Identificación de patrones

🤖 Análisis → ML/DL

  • Entrenamiento de modelos
  • Validación y testing
  • Optimización de parámetros
  • Predicción y clasificación

3.3 Aplicaciones en Mantenimiento

🔧 Mantenimiento Predictivo

Big Data de sensores → ML para predecir fallos

📈 Optimización de Procesos

Análisis de datos históricos → IA para optimizar

4. Características de Big Data (CE d)

4.1 Las 5 V's del Big Data

📊 Dimensiones del Big Data

  • Volumen: Cantidad masiva de datos
  • Velocidad: Generación y procesamiento en tiempo real
  • Variedad: Diferentes tipos y formatos
  • Veracidad: Calidad y confiabilidad
  • Valor: Utilidad para la toma de decisiones

4.2 Características Técnicas

📈 Volumen

  • Terabytes a Petabytes
  • Millones de registros
  • Almacenamiento distribuido
  • Escalabilidad horizontal

⚡ Velocidad

  • Streaming en tiempo real
  • Procesamiento de eventos
  • Latencia baja
  • Throughput alto

4.3 Desafíos del Big Data

⚠️ Retos Técnicos

  • Almacenamiento: Costos y capacidad
  • Procesamiento: Tiempo y recursos
  • Calidad: Datos incompletos o erróneos
  • Seguridad: Protección de datos masivos

5. Etapas de la Ciencia de Datos (CE e)

5.1 Proceso CRISP-DM

🔄 Metodología Estándar

  1. Comprensión del Negocio: Definir objetivos
  2. Comprensión de Datos: Explorar y evaluar
  3. Preparación de Datos: Limpiar y transformar
  4. Modelado: Aplicar algoritmos
  5. Evaluación: Validar resultados
  6. Despliegue: Implementar soluciones

5.2 Herramientas por Etapa

📊 Análisis Exploratorio

  • Python (Pandas, NumPy)
  • R (ggplot2, dplyr)
  • SQL para consultas
  • Visualización (Matplotlib, Seaborn)

🤖 Modelado

  • Scikit-learn
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • XGBoost

5.3 Aplicación en Mantenimiento

🔧 Análisis de Fallos

Identificación de patrones en datos históricos

📈 Optimización de Recursos

Modelos predictivos para asignación de técnicos

6. Almacenamiento en la Nube (CE f)

6.1 Modelos de Almacenamiento

🗄️ Almacenamiento de Objetos

  • Amazon S3
  • Azure Blob Storage
  • Google Cloud Storage
  • Escalabilidad ilimitada

📊 Bases de Datos

  • SQL: Amazon RDS, Azure SQL
  • NoSQL: MongoDB Atlas, DynamoDB
  • Data Warehouses: Redshift, BigQuery
  • Bases de datos en memoria

6.2 Estrategias de Almacenamiento

💾 Arquitecturas de Datos

  • Data Lake: Almacenamiento de datos brutos
  • Data Warehouse: Datos estructurados para análisis
  • Data Mart: Subconjuntos especializados
  • Data Mesh: Arquitectura distribuida

6.3 Consideraciones de Seguridad

🔒 Protección de Datos

  • Encriptación: En tránsito y en reposo
  • Control de acceso: IAM y permisos
  • Backup: Redundancia y recuperación
  • Compliance: Cumplimiento normativo

7. Importancia del Cloud Computing (CE g)

7.1 Beneficios del Cloud

☁️ Ventajas del Cloud Computing

  • Escalabilidad: Ajuste automático de recursos
  • Costos: Modelo de pago por uso
  • Accesibilidad: Disponible desde cualquier lugar
  • Mantenimiento: Gestión por el proveedor

7.2 Impacto en la Gestión de Datos

📈 Escalabilidad

  • Recursos elásticos
  • Auto-scaling
  • Picos de demanda
  • Optimización de costos

🔄 Integración

  • APIs y servicios
  • Conectividad global
  • Ecosistemas integrados
  • Interoperabilidad

7.3 Casos de Uso en Mantenimiento

🔧 Monitoreo Remoto

Datos de equipos en tiempo real desde múltiples ubicaciones

📊 Análisis Centralizado

Procesamiento de datos de todas las plantas en un centro

8. Objetivos de la Ciencia de Datos (CE h)

8.1 Objetivos Empresariales

🎯 Metas Comunes

  • Optimización: Mejorar procesos y eficiencia
  • Predicción: Anticipar tendencias y eventos
  • Personalización: Adaptar servicios a clientes
  • Automatización: Reducir intervención humana

8.2 Objetivos por Sector

🏭 Manufactura

  • Mantenimiento predictivo
  • Control de calidad
  • Optimización de producción
  • Gestión de inventarios

🏥 Salud

  • Diagnóstico médico
  • Tratamientos personalizados
  • Predicción de epidemias
  • Optimización de recursos

8.3 Métricas de Éxito

📊 KPIs de Ciencia de Datos

  • Precisión: Exactitud de predicciones
  • ROI: Retorno de inversión
  • Tiempo de implementación: Velocidad de despliegue
  • Adopción: Uso por parte de usuarios

9. Seguridad y Regulación de Datos (CE i)

9.1 Marco Regulatorio

⚖️ Regulaciones Importantes

  • RGPD (UE): Protección de datos personales
  • CCPA (California): Privacidad del consumidor
  • HIPAA (EE.UU.): Datos de salud
  • SOX: Transparencia financiera

9.2 Principios de Seguridad

🔒 Confidencialidad

  • Encriptación de datos
  • Control de acceso
  • Autenticación fuerte
  • Segmentación de redes

✅ Integridad

  • Validación de datos
  • Firmas digitales
  • Auditoría de cambios
  • Backup y recuperación

9.3 Mejores Prácticas

🛡️ Estrategias de Seguridad

  • Principio de menor privilegio: Acceso mínimo necesario
  • Defensa en profundidad: Múltiples capas de seguridad
  • Monitoreo continuo: Detección de amenazas
  • Formación del personal: Concienciación en seguridad

9.4 Incidentes y Respuesta

🚨 Plan de Respuesta

Procedimientos para manejar brechas de seguridad

📋 Auditoría

Evaluación regular de controles de seguridad