La minería es una de las actividades económicas más importantes para el país por las divisas que genera y el efecto arrastre que tiene sobre el PBI. Si bien el éxito de los grandes proyectos mineros depende de varios factores, existe uno en particular que resulta determinante en su éxito o fracaso: el muestreo.

Según el ingeniero Rodrigo Carneiro, Especialista Global Técnico Senior en la división de servicios de mina y planta de SGS Minerals, el muestreo minero es un paso clave antes de la realización de un proyecto. “Un buen o mal muestreo puede dar información falsa para alguien que quiere invertir cientos de millones de dólares en una mina”, manifestó el experto durante el primer Congreso Internacional de Muestreo de minerales desarrollado en Lima.

Asimismo, el ingeniero de proyectos de SGS Canadá, Yann Camus opinó que el muestreo es importante para tomar decisiones, pues si no se tiene una buena muestra se pueden tomar decisiones erróneas que pueden terminar afectando gravemente a la minera. Dicho muestreo es para saber si el proyecto va a ser factible o no.

Gaby Yacila, Jefe de geología de SGS Perú, indica que los sistemas o protocolos de muestreo va depender del tipo de yacimiento, es decir en donde se concentran los minerales, ya que existe una gran variedad del tipo de proceso. Puede existir muestreo por canales, por chips, de testigos para determinar una densidad, etc. Todo esto también considerando el tipo de perforación a realizar. Asimismo, Rodrigo Carneiro, señala que existen muestreos de exploración, como también para realizar un estudio de factibilidad y pre factibilidad, además de la existencia de muestreos durante la etapa de producción. Cabe destacar que a pesar de que todos ellos sean diferentes, requieren del conocimiento de lo que es aceptable y no aceptable para las personas y herramientas.

Dichos métodos han tenido una evolución a lo largo del tiempo, puesto que se han desarrollado diversos tipos para el beneficio de las mineras que ayudan que el muestreo sea realmente más representativo y confiable.

Durante el evento también se habló de la contabilidad metalúrgica. El ingeniero Rodrigo Carneiro explicó que la contabilidad metalúrgica permite contabilizar la entrada de los metales que ingresan al proceso y los metales contenido en los productos finales. También detalló el concepto mediante un muestreo realizado en la alimentación de planta, en donde se proyectaba producir en el mes un aproximado de 100 000 onzas. Sin embargo, al finalizar el tiempo establecido solo se producía un total de 80 000 onzas, sin saber qué fue lo que pasó. Sucesos como estos conllevaron a un estudio de auditoria de la contabilidad metalúrgica de la planta por parte de la división de SGS, en donde encontraron la causa del problema radicaba en sesgo en el muestreo que se realizó en la alimentación durante ese mes.

“Las minas o centros mineros quieren saber el contenido neto de los metales que están entrando en el proceso, así como también saber el contenido neto de los metales que salieron en los productos finales y/o quedaron en inventario al final del mes, lo cual ha sido solucionado por la contabilidad metalúrgica de planta, quienes abastecen esta función mencionada mediante un trabajo arduo y a detalle. Es decir, con un sistema automatizado de contabilidad metalúrgica, las empresas pueden detectan si hay sesgo en el muestreo del proceso integral de planta y en base a la información recopilada durante el mes determinan de donde viene el error para brindar recomendaciones con acciones correctivas”, señaló el ingeniero Carneiro.

Durante el año 2001 grandes corporaciones le tomaron importancia a este tipo de problemas que se presentaban, por lo que se unieron diferentes directivas para saber cuál de donde radicaba el problema. A partir de ello, se decidió nombrar un comité que investigara el tema, en donde una empresa australiana realizo un proyecto que generó un manual llamado contabilidad de metalúrgica (Código AMIRA P754), en la cual se menciona 10 principios útiles y recomendables para las empresas.

Un sistema de contabilidad metalúrgica correctamente diseñado es una poderosa herramienta que proporcionar información eficiente del proceso, ayudar a monitorear y abordar medidas correctivas en la variabilidad de la producción, pérdidas y ganancias de metales no contabilizados, ineficiencias de proceso y problemas en los pronósticos de producción.

Cabe destacar que, existen empresas mineras que ya vienen aplicando esta contabilidad metalúrgica en Perú, sin embargo hay empresas que no están explotando bien este método, puesto que no cuentan con sistema automatizado de contabilidad metalúrgica.

Asimismo, es importante precisar que una buena contabilidad metalúrgica, permite a la organización o empresa minera hacer pronósticos de producción a futuro, ya que posee un sistema confiable y se puede predecir con una alta probabilidad que se podría producir por un tiempo establecido.

Hoy en Transform 2.0, Lenovo anunció a sus principales clientes, socios de negocios y medios de tecnología, las novedades en su renovado portafolio de productos para Centro de Datos.  Los nuevos productos y alianzas demuestran la sólida estrategia de “Transformación Inteligente” que ha emprendido la compañía desde hace ya varios años y la cual se refleja en la perspectiva de Lenovo para construir soluciones completas, funcionales e inteligentes, que ayuden a las empresas a transformar sus negocios mejorando la experiencia de sus usuarios y clientes.

La Transformación Inteligente permite reinventar y reestructurar los sistemas de producción y gestión impulsada por el lanzamiento de nuevos productos y por la asociación con nuevos partners -como el anunciado con NetApp, líder mundial en soluciones de Almacenamiento; y por la adopción de tecnologías emergentes entre las que se incluye la inteligencia artificial, la realidad aumentada, el IoT, blockchain y la conectividad 5G. Lenovo acerca a los clientes todas ellas en forma de infraestructura, incluyendo las redes y los dispositivos conectados.

En este sentido, las innovaciones anunciadas por Lenovo pretenden dar respuesta a la necesidad de nuevas soluciones que estén enfocadas en satisfacer las demandas de sus clientes aprovechando el potencial de los datos, el Cloud Computing y el machine learning.

José Luis Fernández, Presidente de Lenovo en Latinoamérica, ha afirmado: “Hoy estamos anunciando en el país alianzas estratégicas con los líderes en la industria que van de la mano con nuevos productos desarrollados desde Lenovo. Esto demuestra nuestro foco en la Transformación Inteligente.

Lenovo tiene el mayor catálogo de dispositivos del mundo, un portafolio completo para el centro de datos y sólidas alianzas construidas durante décadas. Lenovo es una compañía preparada para el futuro, y somos el socio clave para ayudar a nuestros clientes en su transformación.”

Lenovo Data Center Group anuncia alianza estratégica

En el evento Transform 2.0 en Perú, Lenovo anunció una nueva alianza con NetApp, líder mundial y referente en materia de datos para nubes híbridas.

Esta alianza global y estratégica nace con el propósito de ayudar a los clientes a modernizar sus arquitecturas tecnológicas y acelerar su transformación digital.

Así pues, las dos empresas desarrollarán y comercializarán nuevos productos y soluciones de almacenamiento flash de alto rendimiento y de última generación que abarcan los sistemas de entrada, sistemas de misión crítica y sistemas para la prestación de servicios de nube. Además, esta asociación incluye un Joint Venture con sede en China que ofrecerá soluciones específicas para el mercado de datos y almacenamiento de información de más rápido crecimiento en el mundo.

“Lenovo continúa irrumpiendo en el mercado del centro de datos con nuestras soluciones centradas en el cliente. El anuncio con NetApp demuestra nuestro compromiso de ofrecer las mejores ofertas de almacenamiento y administración de datos para nuestros clientes. Nuestro enfoque, demuestra que trabajamos con los mejores socios de la industria para proporcionar la tecnología adecuada para nuestros clientes que quieren hacer realidad su propia transformación inteligente”, explicó José Luis Fernández, Presidente de Lenovo en Latinoamérica.

Durante el evento también se destacaron las nuevas soluciones de hiperconvergencia certificadas para ambientes de SAP HANA, las cuales se suman al portafolio hiperconvergente con el que cuenta Lenovo desde hace un par de años.  Con la nueva solución Lenovo ThinkAgile (HX7820) las empresas podrán implementar soluciones de SAP HANA aprovechando las facilidades de una plataforma basada en Nutanix que ofrece Lenovo.

Esta solución se destaca dentro de la categoría de misión crítica de la gama de productos hiperconvergentes ThinkAgile HX de Lenovo y que además incluyen los servicios de implementación que son ejecutados por un equipo especializado de Servicios Profesionales de Lenovo que proporcionan soporte integral de la solución SAP HANA.

Estas soluciones permiten a los clientes aprovechar las ventajas de la hiperconvergencia con la tercera parte del costo total de propiedad (TCO), un ahorro del 57% en el costo de instalación y más de 300% de retorno sobre la inversión, según la publicación técnica de ESG de enero de 2018.

Transform 2.0 es un evento anual que reúne a profesionales de la tecnología con los últimos y más novedosos productos de Lenovo para el Centro de Datos.

Por: Monica Angeles Santiago

Chief: Marketing Officer en Velogig

Harvard Business Review describió la Data Science como el “Trabajo más sexy del siglo XXI” en 2012, causando una explosión masiva de oportunidades en este espacio.

Hoy, la Data Science se ha extendido por el panorama del marketing digital.

Particularmente para el marketing en redes sociales, la Data Science promete mucho.

Desde un análisis avanzado de la actividad de las redes sociales en campañas de contenido de marca para crear personas perspicaces a través de la escucha en redes sociales, hasta complejos patrones de datos fáciles de entender a través de visualizaciones, para superar el perenne problema del fraude publicitario en ecosistemas publicitarios, la Data Science tiene aplicaciones potenciales que mejoran significativamente las redes sociales para las marcas.

En este artículo, cubriremos 4 formas en que las marcas pueden aprovechar la Data Science para obtener mejores resultados de marketing en redes sociales en 2019:

1.- Avanzando más allá de la “nube de palabras” con herramientas basadas en Data Science

Las “nubes de palabras” han sido herramientas de confianza para los vendedores de redes sociales para analizar las conversaciones sociales y entender lo que se está discutiendo.

Aunque las marcas a menudo pueden tropezar con un patrón importante, las nubes de palabras son, en realidad, herramientas bastante contundentes.

A menos que tenga un gran volumen de actividad, las nubes de palabras pueden ser tergiversativas, lo que exige que los especialistas en marketing eviten las palabras irrelevantes.

Afortunadamente, los especialistas en marketing tienen acceso a herramientas que aprovechan el poder de la Data Science junto con algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para contextualizar el uso de palabras y brindar información significativa.

BuzzGraphs, por ejemplo, le muestra cómo se vinculan las palabras y qué palabras se usan con mayor frecuencia.

El análisis de entidades también ayuda, asociando palabras y pequeños grupos de palabras con sus tipos semánticos, como una marca, una persona, un sitio web, etc.

Es posible bucear profundamente en BuzzGraphs y el análisis de entidades para obtener más información.

2.- Data Science para grupos

 Los resultados de las campañas de marketing en redes sociales deben medirse y mejorarse continuamente.

Dirigirse a grupos fuertemente conectados, naturalmente, amplifica la efectividad de la campaña.

Primero, identifique las áreas temáticas que reciben buenas respuestas como punto de partida para su campaña de grupos.

La Data Science tiene enormes aplicaciones aquí. En función de la frecuencia de las palabras clave observadas, los especialistas en marketing pueden identificar los temas más discutidos en las conversaciones sociales.

Los temas se pueden analizar en las plataformas sociales para clasificarlos.

En 2015, las revistas de investigación publicaron una gran cantidad de contenido sobre el uso del aprendizaje automático en la clasificación de mensajes en las redes sociales.

Hoy en día, los especialistas en marketing pueden usar herramientas para ejecutar el mismo.

A continuación, aproveche el análisis de clúster para identificar cómo las personas que participan, por ejemplo, en una conversación de Twitter están asociadas entre sí.

Tal análisis puede agrupar a las personas, separando a los grupos débilmente conectados.

3.- Visualizaciones para mayores perspectivas

La explosión de las redes sociales ha sido una de las razones por las que el volumen de datos globales aumenta cada año.

La línea de tiempo de cada usuario de redes sociales es potencialmente la historia de su vida.

Las visualizaciones hacen que sea práctico para los profesionales del marketing entender estas historias y generar ideas que pueden mejorar masivamente el marketing en redes sociales.

Las visualizaciones de gráficos sociales, por ejemplo, muestran la dinámica social que se desarrolla a nuestro alrededor.

SociLab, por ejemplo, le permite visualizar su red de LinkedIn y evaluar su “calidad”.

Los patrones de relación complejos y las agrupaciones sociales pueden volverse más claras que nunca a través de visualizaciones.

Las herramientas de redes sociales basadas en Data Science lo ayudan a crear visualizaciones como gráficas de dispersión para presentar correlaciones, gráficos circulares para mostrar proporciones, gráficos de líneas para mostrar tendencias y tablas para mostrar valores exactos.

Hootsuite Analytics, por ejemplo, puede tomar sus métricas de redes sociales y transformarlas en visualizaciones que los hacen mucho más perspicaces.

4.- Investigación avanzada de Redes Social por medio del Social Listening

Las personas están destinadas a humanizar, aunque tradicionalmente han estado llenas de jerga de marketing que finalmente acaba con la efectividad de las campañas de segmentación.

Las herramientas respaldadas por Data Science pueden transformar la forma en que las marcas realizan estudios de mercado utilizando los datos de las redes sociales.

Las plataformas de social listening en los medios sociales pueden permitir a los especialistas en marketing acceder a conversaciones globales, reunir grandes volúmenes de datos, capturar las opiniones y tendencias de los clientes.

Además de alimentar los datos a la campaña de investigación de mercado específica de una marca:

• Comience con las redes sociales escuchando para investigar un tema central.
• A partir de los datos generales, construya mapas de las conversaciones más importantes con los consumidores.
• Exporte los datos a una hoja de cálculo y límpielos.
• Desarrolle un tablero de escucha para monitorear las discusiones.
• Estudie el lenguaje natural del mercado y compárelo con las personas de sus clientes, ayudando a los redactores a crear contenido social que se convierta con mayor frecuencia.

Los datos son los combustibles del presente y del futuro. Su análisis de redes sociales necesita golpear a toda marcha, impulsado por la Data Science.