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Webinar 'Del Egde al Cloud: El nuevo paradigma de los datos de series temporales en la industria' de Isa

10/06/2020

El próximo miércoles 17 de junio a las 16:30 horas tendrá lugar el webinar 'Del Egde al Cloud: El nuevo paradigma de los datos de series temporales en la industria' de Isa. Con la evolución tecnológica actual (edge computing, fog computing, cloud computing) la capacidad para recopilar datos de series temporales ha aumentado. Al igual que la facilidad para realizar análisis de datos más sofisticados gracias a tecnologías del Internet de las Cosas Industrial (IIOT), algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) y la disponibilidad de herramientas de Big Data.

Cabría pensar que, con la disponibilidad de todo este tipo de tecnologías, acceder cualquier tipo de combinación de datos, realizar análisis avanzados y visualizar los resultados con la frecuencia y en herramientas comprensibles para cada usuario es sencillo.

Sin embargo, cuando hablamos de datos de series temporales en el entorno industrial, se plantean retos cómo la diversidad en el origen de los datos, la latencia y confiabilidad de la red, la latencia del propio dato, la sincronización entre distintos flujos de datos o el establecimiento de relaciones entre los datos.

Objetivos del webinar

Durante la ponencia se analizará el nuevo paradigma de los datos de series temporales: distintas tecnologías disponibles para la captura de datos, estrategias y arquitecturas para su gestión y las necesidades de explotación de la información para la toma de decisiones.

Participantes

  • La reunión será coordinada por Ricardo Fernández Vocal de Actividades de Isa.
  • El webinar comenzará con una presentación a cargo de Carlos Villanúa Fernández (OSIsoft España S.L.).

Ponente: Carlos Villanúa (OSIsoft)

Horario

16:30 – 17:15 Ponencia

17:15 – 17:30 Preguntas

Contenido de la reunión

Primera parte

  • Datos de series temporales en el entorno tecnológico actual (características, fuentes, tecnologías).
  • Retos para la explotación de los datos de series temporales (necesidades analíticas, calidad y fiabilidad del dato).
  • Arquitecturas para gestión de datos de series temporales (retos, alternativas, integración).

Segunda parte

  • Turno de preguntas por parte de los asistentes

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