Predictive Maintenance in Smart Factory – Aggity
Predictive maintenance is an advanced technique used in Industry 4.0 and, specifically, in the Smart Factory, which uses data, sensors and analysis in order to predict errors and failures that may occur in machinery and industrial equipment so that the factory can anticipate their solution. Discover how predictive maintenance increases efficiency and reduces costs in the Smart Factory. aggity is one of the most experienced companies in the Smart Factory environment. It specializes in the modernization of traditional factories, guiding them towards Industry 4.0 with innovative solutions, such as Smart Factory by aggity that, thanks to their use of the Internet of Things (IoT)Big Data or Artificial Intelligence, provides a complete, modern, configurable and modular system to manage and control the activities of production, quality, materials and, of course, the smart factory maintenance. This maximizes productivity and provides optimal industrial asset management. These types of solutions are essential in industrial environments to improve their operational efficiency and also to increase the useful life of the equipment, which translates into reduced maintenance costs. In addition, implementing predictive maintenance in a production plant has other advantages such as reducing downtime and improving production and energy efficiency. But how does predictive maintenance work in the Smart Factory and what benefits does it provide? Data collection In order for a predictive maintenance process or predictive maintenance predictive maintenance process to be successful, it is necessary to nurture it with data. The equipment and machines that make up a Smart Factory are equipped with a countless number of industrial sensors that constantly monitor their operation. The monitoring of industrial assets provides relevant data such as the temperature at which industrial machinery is working , energy consumption or the loss of operating efficiency of a machine. All this data is transmitted in real time to a data management platform that stores and processes the information. Data analysis From this moment on, and with the use of algorithms, a real-time data analysis is performed to identify patterns and anomalies that may occur in industrial machinery, many of which would go unnoticed by a worker. These algorithms can detect subtle changes that a human operator might miss, such as an increase in the temperature of an engine. Anomaly detection Anomaly detection is therefore one of the main values of a predictive maintenance system. Thanks to the ability of smart factory monitoring systems to identify unusual patterns and data, managers can uncover problems that are affecting machines or equipment. In this case, the platform will send an alert to the maintenance managers to take preventive measures before a serious machine failure occurs. Predictive models One of the keys to the predictive analytics needed to develop predictive maintenance lies in the creation of models based on historical data and recurring patterns. For example, based on the use of big data in maintenance and advanced analytics technologies, the algorithms that make up the platform know when it is necessary to change a part on a given machine. Thanks to this predictive diagnosis, Smart Factory operators can plan and schedule maintenance more efficiently and at the most appropriate times, avoiding unscheduled downtime. In addition, all asset maintenance interventions are controlled and managed through the platform. Improved productivity Incorporating a predictive maintenance system in a Smart Factory drives productivity improvement by reducing downtime, improves planning and enables production optimization. All this translates into an increase in manufacturing ratios and a greater capacity to adapt to demand and market circumstances, which has an impact on improving the factory’s profitability.
La manutenzione predittiva nella fabbrica intelligente – Aggity
La manutenzione predittiva è una tecnica avanzata utilizzata nell’Industria 4.0 e, nello specifico, nella Smart Factory, che utilizza dati, sensori e analisi per prevedere gli errori e i guasti che possono verificarsi nei macchinari e nelle attrezzature industriali, in modo che la fabbrica possa anticipare la loro soluzione. Scopri come la manutenzione predittiva aumenta l’efficienza e riduce i costi nella Smart Factory. aggity è una delle aziende con maggiore esperienza negli ambienti Smart Factory. È specializzata nell’ammodernamento delle fabbriche tradizionali, guidandole verso l’Industria 4.0 con soluzioni innovative quali Fabbrica intelligente di aggity che, grazie all’uso del Internet delle cose (IoT)Big Data o Intelligenza Artificiale, fornisce un sistema completo, moderno, configurabile e modulare per gestire e controllare le attività di produzione, la qualità, i materiali e, ovviamente, la manutenzione intelligente della fabbrica. Questo massimizza la produttività e ottimizza la gestione degli asset industriali. Queste soluzioni sono essenziali negli ambienti industriali per migliorare l’efficienza operativa e aumentare la durata delle apparecchiature, il che si traduce in una riduzione dei costi di manutenzione. Inoltre, l’implementazione della manutenzione predittiva in un impianto di produzione presenta altri vantaggi, come la riduzione dei tempi di fermo e il miglioramento della produzione e dell’efficienza energetica. Ma come funziona la manutenzione predittiva nella Smart Factory e quali vantaggi offre? Raccolta dati Per far sì che un processo di manutenzione predittiva o una manutenzione predittiva per avere successo, è necessario alimentarlo con i dati. Le attrezzature e le macchine che compongono una Smart Factory sono dotate di innumerevoli sensori industriali che ne monitorano costantemente il funzionamento. Il monitoraggio degli asset industriali fornisce dati rilevanti come la temperatura di funzionamento dei macchinari industriali, il consumo energetico o la perdita di efficienza operativa di una macchina. Tutti questi dati vengono trasmessi in tempo reale a una piattaforma di gestione dei dati che archivia ed elabora le informazioni. Analisi dei dati Da questo momento in poi, grazie all’uso di algoritmi, viene effettuata un’analisi dei dati in tempo reale per identificare schemi e anomalie che possono verificarsi nei macchinari industriali, molti dei quali passerebbero inosservati a un lavoratore. Questi algoritmi possono rilevare cambiamenti impercettibili che un operatore umano potrebbe non notare, come ad esempio un aumento della temperatura di un motore. Rilevamento delle anomalie Il rilevamento delle anomalie è quindi uno dei principali punti di forza di un sistema di manutenzione predittiva. Grazie alla capacità dei sistemi intelligenti di monitoraggio della fabbrica di identificare modelli e dati insoliti, i manager possono scoprire i problemi che interessano le macchine o le attrezzature. In questo caso, la piattaforma avviserà i responsabili della manutenzione affinché adottino misure preventive prima che si verifichi un guasto grave alla macchina. Modelli predittivi Una delle chiavi dell’analisi predittiva necessaria per sviluppare la manutenzione predittiva risiede nella creazione di modelli basati su dati storici e modelli ricorrenti. Ad esempio, grazie all’uso dei big data nella manutenzione e alle tecnologie di analisi avanzate, gli algoritmi che compongono la piattaforma sanno quando un pezzo di una determinata macchina deve essere sostituito. Grazie a questa diagnosi predittiva, gli operatori della Smart Factory possono pianificare e programmare la manutenzione in modo più efficiente e nei momenti più opportuni, evitando fermi macchina non programmati. Inoltre, tutti gli interventi di manutenzione degli asset sono controllati e gestiti attraverso la piattaforma. Miglioramento della produttività L’integrazione di un sistema di manutenzione predittiva in una Smart Factory consente di aumentare la produttività riducendo i tempi di fermo, migliorando la pianificazione e ottimizzando la produzione. Questo si traduce in un aumento dei rapporti di produzione e in una maggiore capacità di adattarsi alla domanda e alle circostanze del mercato, con conseguente miglioramento della redditività della fabbrica.
Mantenimiento Predictivo en Smart Factory – Aggity
El mantenimiento predictivo es una técnica avanzada empleada en la Industria 4.0 y, concretamente, en la Smart Factory, que utiliza datos, sensores y análisis con el fin de predecir errores y fallos que puedan producirse en la maquinaria y los equipos industriales para que la fábrica pueda anticipar su solución. Descubre cómo el mantenimiento predictivo aumenta la eficiencia y reduce costes en la Smart Factory. aggity es una de las compañías que más experiencia posee en los entornos de la Smart Factory. Es especialista en la modernización de las fábricas tradicionales guiándolas hacia la Industria 4.0 con soluciones innovadoras como Smart Factory by aggity que, gracias al uso que hacen del Internet de las Cosas (IoT), el Big Data o la Inteligencia Artificial, proporciona un sistema completo, moderno, configurable y modular para gestionar y controlar las actividades de producción, calidad, materiales y, por supuesto, el mantenimiento de la fábrica inteligente. De esta forma se maximiza la productividad y se lleva a cabo una óptima gestión de activos industriales. Este tipo de soluciones son imprescindibles en los entornos industriales para mejorar su eficiencia operativa y también aumentar la vida útil de los equipos, lo que se traduce en una reducción de los costes de mantenimiento. Además, implementar el mantenimiento predictivo en una planta de producción tiene otras ventajas como la reducción de los tiempos de inactividad y la mejora de la eficiencia productiva y energética. Pero ¿cómo funciona el mantenimiento predictivo en la Smart Factory y que beneficios proporciona? Recopilación de datos Para que un proceso de mantenimiento predictivo o de predictive maintenance, por su denominación anglosajona, tenga éxito es necesario nutrirle de datos. Los equipos y máquinas que conforman una Smart Factory están equipados con una innumerable cantidad de sensores industriales que monitorizan de forma constante su funcionamiento. Con la monitorización de los activos industriales se obtienen datos relevantes como la temperatura a la que trabaja la maquinaria industrial, el consumo de energía o la pérdida de eficiencia operativa de una máquina. Todos esos datos son transmitidos en tiempo real a una plataforma de gestión de datos que almacena y procesa la información. Análisis de datos A partir de este momento, y con el uso de algoritmos se realiza un análisis de datos en tiempo real para identificar patrones y anomalías que se pueda producir en la maquinaria industrial, muchos de los cuales pasarían desapercibidos para un trabajador. Estos algoritmos pueden detectar sutiles cambios que un operador humano podría pasar por alto como, por ejemplo, el aumento de la temperatura de un motor. Detección de anomalías La detección de anomalías es, por tanto, uno de los principales valores de un sistema de mantenimiento predictivo. Gracias a la capacidad de que tienen los sistemas de monitorización de la fábrica inteligente para identificar patrones y datos inusuales, los gestores pueden descubrir problemas que estén afectando a las máquinas o equipos. En este caso, la plataforma lanzará una alerta a los responsables de mantenimiento para tomar medidas preventivas antes de que ocurra un fallo grave en la máquina. Modelos predictivos Una de las claves del análisis predictivo necesario para desarrollar un mantenimiento predictivo se encuentra en la creación de modelos basados en datos históricos y en patrones recurrentes. Por ejemplo, basándose en el uso del big data en mantenimiento y en tecnologías de análisis avanzado, los algoritmos que componen la plataforma saben en qué momento es necesario cambiar una pieza de una máquina determinada. Gracias a este diagnóstico predictivo los operarios de una Smart Factory pueden planificar y programar el mantenimiento de manera más eficiente y en los momentos más adecuados, evitando paradas no programadas. Además, a través de la plataforma se controlan y gestionan todas las intervenciones de mantenimiento de los activos. Mejora de la productividad La incorporación de un sistema de mantenimiento predictivo en una Smart Factory impulsa una mejora de la productividad al reducir los tiempos de inactividad, mejora la planificación y permite una optimización de la producción. Todo ello se traduce en un incremento de las ratios de fabricación y una mayor capacidad para adaptarse a la demanda y las circunstancias del mercado, lo que repercute en la mejora de la rentabilidad de la fábrica.
Maria Patricia Sinisterra, Market Research Director of Grupo BIMBO, present at the aggity event at GLOVO.
aggity organized last September 27th 2023 an event to share with attendees the vision and strategy of how digital solutions can improve the competitiveness of companies not only for recruitment, but also for knowledge and personalization of the experience with their users and consumers. The event, under the title or presentation of « How to Improve Competitiveness through Digital Customer Insights in an inflationary environment. The Hyperindustry«Maria Patricia Sinisterra, Director of Market Research at Grupo BIMBO, explained how BIMBO has improved its consumer knowledge through innovative advanced analytics-IA solutions and how it has increased competitiveness and grown its business by implementing a pioneering technological solution in the sector. With our solution, Grupo BIMBO has achieved 99% reliability and a 2% margin of error in the information obtained from its consumer community. Similarly, in one month they have conducted studies and made decisions on innovation, market research, campaign evaluation and packaging evaluation, with operational savings of 96% and presentation of results 95% faster (in less than three days). The event was held in the Auditorium of Glovo’s new offices, and therefore it was also an opportunity for all attendees to get to know Glovo’s spectacular offices in the so-called «Yellow Park» in Barcelona’s 22@.
Maria Patricia Sinisterra, Direttore delle Ricerche di Mercato del Grupo BIMBO, presente all’evento aggity presso GLOVO.
aggity ha organizzato il 27 settembre 2023 un evento per condividere con i partecipanti la visione e la strategia di come le soluzioni digitali possano migliorare la competitività delle aziende non solo per l’acquisizione, ma anche per la conoscenza e la personalizzazione dell’esperienza con i loro utenti e consumatori. L’evento, dal titolo o presentazione «Come migliorare la competitività attraverso il Digital Customer Insight», si terrà il giorno seguente. Come migliorare la competitività attraverso l’analisi digitale dei clienti in un ambiente inflazionistico. L’iperindustria«Maria Patricia Sinisterra, Direttore delle Ricerche di Mercato del Grupo BIMBO, ha spiegato come BIMBO abbia migliorato la conoscenza dei consumatori grazie a soluzioni innovative di analisi-IA avanzate e come abbia aumentato la competitività e fatto crescere il proprio business implementando una soluzione tecnologica all’avanguardia nel settore. Con la nostra soluzione, Grupo BIMBO ha raggiunto un’affidabilità del 99% e un margine di errore del 2% nelle informazioni ottenute dalla sua comunità di consumatori. Allo stesso modo, in un mese hanno condotto ricerche e preso decisioni su innovazione, ricerche di mercato, valutazione delle campagne e valutazione del packaging, con un risparmio operativo del 96% e una consegna dei risultati più rapida del 95% (in meno di tre giorni). L’evento si è tenuto nell’Auditorium dei nuovi uffici di Glovo ed è stato quindi anche un’occasione per tutti i partecipanti di conoscere gli spettacolari uffici di Glovo nel cosiddetto «Parco Giallo» nella zona 22@ di Barcellona.
Maria Patricia Sinisterra, Directora de Investigación de Mercados del Grupo BIMBO, presente en el evento de aggity en GLOVO.
aggity organizó el pasado 27 de Septiembre 2023 un evento para compartir con los asistentes la visión y estrategia de cómo las soluciones digitales pueden mejorar la competitividad de las empresas para no solo la captación, sino también para conocimiento y la personalización de la experiencia con sus usuarios y consumidores. El evento, bajo el titulo o presentación de “Como Mejorar la Competitividad a través del Conocimiento Digital del Cliente en un entorno inflacionista. La Hiperindustria”, contó con la presencia de Maria Patricia Sinisterra, Directora de Investigación de Mercados del Grupo BIMBO, que explicó cómo ha mejorado el conocimiento de su consumidor a través de soluciones innovadoras de analítica avanzada-IA y cómo ha incrementado la competitividad y ha crecido su negocio al implementar una solución tecnológica pionera en el sector. Con nuestra solución, el Grupo BIMBO ha conseguido que la información obtenida de su comunidad de consumidores tenga una fiabilidad del 99% y un margen de error del 2%. Del mismo modo, en un mes han realizado estudios y tomado decisiones en innovación, sondeo de mercado, evaluación de campañas y evaluación de empaquetado, con ahorros operativos del 96% y presentación de resultados un 95% más rápido (en menos de tres días). El evento se celebró en el Auditorio de las nuevas oficinas de Glovo, y por la tanto también fue una oportunidad para que todos los asistentes pudieran conocer las espectaculares oficinas de Glovo en el denominado “Yellow Park” en el 22@ de Barcelona.
Difference between Business Intelligence & Business Analytics – Aggity
In this content we will show the difference between Business Intelligence (BI) and Business Analytics (BA), highlighting their objectives, methodologies and approaches. aggity helps companies make the most of both disciplines to improve operational efficiency, identify growth opportunities and move toward a sustainable future. Discover the difference between Business Intelligence and Business Analytics and how both drive your company’s success. Companies have in their data the fundamental pillar on which to sustain the organization’s strategy. Its treatment and analysis is essential, and there are different methodologies to take advantage of the information contained in business data. Among these techniques are the Business Intelligence (BI) and the Business Analytics (BA), two methodologies that tend to be confused, but which are two different approaches used to take advantage of the business data. In brief, BI tools focus on providing a retrospective view and presentation of historical datawhile the Business Analytics focuses primarily on predicting future scenarios. to enable organizations to make decisions based on predictive data. It is therefore not a question of choosing between one or the other data analytics model, as both are complementary. BI and BA work together to provide a complete and strategic view of the data. Focus and objective BI focuses on the collection, organization and presentation of business data to provide a retrospective view of an organization’s operations. Among its main objectives is the creation of reports and dashboards that present historical and current data in a clear and understandable way so that the organization’s managers can better understand how the company has performed in the past and its current state. When it comes to data processing, BI solutions centralize data in an accessible warehouse for users to perform data extraction without difficulty. In addition, the main focus of BI is descriptive data analysis, which focuses on answering questions about what has happened in the past. In this way, users can identify trends and patterns for informed decision making. informed decision making . On the other hand, BA tools focus on their ability to predict future events and make decisions based on the information provided by the data. In this way, the organization can, for example, analyze sales trends, market demand or customer behavior. In other words, Business Analytics has a predictive analytics approach, which allows companies to optimize processes and resources using predictive models to minimize costs and maximize profits. Depth of analysis and level of detail One of the differences between one technology and another lies in the depth of the analysis they perform. While BI focuses on providing a retrospective view, BA delves into much deeper predictive analytics. much deeper predictive analysis . In other words, BI analyses are more basic and will only serve to understand past events and evaluate historical performance. On the contrary, the business reports extracted from the BA will be much more comprehensive and complex, enabling forward-looking decision making. Tools and techniques BI uses tools such as reports, dashboards and scorecards to present data in a clear and understandable way so that data interpretation is as simple as possible. BA, on the other hand, employs more advanced tools, such as statistical analysis, data mining and machine learning. machine learning to extract the most meaningful information. In this regard, aggity’ s Analytics approach provides the advantages of both worlds. Thanks to the use of disruptive technologies such as artificial intelligence in BI and BA, aggity’s solutions allow any department of the company, from marketing, finance, production or HR, to anticipate or predict what is going to happen in the future. Focus on the future In short, the BI focuses on the past while the BA focuses on a look into the future. That is why the vast majority of companies are adopting BA solutions, in order to anticipate and stand out from their competitors. However, the advantages of BI solutions should not be forgotten. Knowing a company’s past will allow you to correct mistakes that have been made or to bet on strategies that have already proven to be successful. This can only be achieved with BI solutions.
Differenza tra Business Intelligence e Business Analytics – Aggity
In questo contenuto mostreremo la differenza tra Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA), evidenziandone gli obiettivi, le metodologie e gli approcci. aggity aiuta le aziende a sfruttare al meglio entrambe le discipline per migliorare l’efficienza operativa, individuare le opportunità di crescita e orientarsi verso un futuro sostenibile. Scopri la differenza tra Business Intelligence e Business Analytics e come entrambi possono contribuire al successo della tua azienda. Le aziende hanno nei loro dati il pilastro fondamentale su cui sostenere la strategia dell’organizzazione. La loro elaborazione e analisi è fondamentale ed esistono diverse metodologie per sfruttare le informazioni contenute nei dati aziendali. Queste tecniche includono Business Intelligence (BI) e il Analitica aziendale (BA), due metodologie che tendono ad essere confuse, ma che sono due approcci diversi utilizzati per trarre vantaggio dalla dati aziendali. In breve, Gli strumenti di BI si concentrano sulla visualizzazione retrospettiva e sulla presentazione dei dati storici.mentre il La Business Analytics si concentra principalmente sulla previsione degli scenari futuri. per consentire alle organizzazioni di prendere decisioni basate su dati predittivi. Non si tratta quindi di scegliere tra uno o l’altro modello di analisi dei dati, perché i due sono complementari. BI e BA lavorano insieme per fornire una visione completa e strategica dei dati. Focus e obiettivo La BI si concentra sulla raccolta, l’organizzazione e la presentazione dei dati aziendali per fornire una visione retrospettiva delle operazioni di un’organizzazione. Tra i suoi obiettivi principali c’è la creazione di report e cruscotti che presentino i dati storici e attuali in modo chiaro e comprensibile, in modo che i manager dell’organizzazione possano capire meglio come si è comportata l’azienda in passato e il suo stato attuale. Per quanto riguarda l’elaborazione dei dati, le soluzioni di BI centralizzano i dati in un magazzino accessibile in modo che gli utenti possano eseguire l’estrazione dei dati senza difficoltà. Inoltre, l’obiettivo principale della BI è l’analisi descrittiva dei dati, che si concentra sulla risposta a domande su ciò che è accaduto in passato. In questo modo, gli utenti possono identificare tendenze e modelli, per prendere decisioni informate. processo decisionale informato . Gli strumenti di BA, invece, si concentrano sulla capacità di prevedere gli eventi futuri e di prendere decisioni in base alle informazioni fornite dai dati. In questo modo, l’organizzazione può, ad esempio, analizzare le tendenze di vendita, la domanda del mercato o il comportamento dei clienti. In altre parole, la Business Analytics adotta un approccio di analisi predittiva, consentendo alle aziende di ottimizzare i processi e le risorse utilizzando modelli predittivi per ridurre al minimo i costi e massimizzare i profitti. Profondità di analisi e livello di dettaglio Una delle differenze tra una tecnologia e l’altra risiede nella profondità dell’analisi che viene eseguita. Mentre la BI si concentra sul fornire una visione retrospettiva, la BA si occupa di un’analisi predittiva molto più profonda analisi predittiva molto più approfondita . In altre parole, le analisi di BI sono più elementari e servono solo a comprendere gli eventi passati e a valutare le performance storiche. Al contrario, i report aziendali che verranno estratti dal BA saranno molto più completi e complessi, consentendo di prendere decisioni lungimiranti. Strumenti e tecniche La BI utilizza strumenti come report, dashboard e scorecard per presentare i dati in modo chiaro e comprensibile, in modo che l’ interpretazione dei dati sia il più semplice possibile. Il BA utilizza strumenti più avanzati, come l’analisi statistica, il data mining e il machine learning. apprendimento automatico per estrarre le informazioni più significative. In questo senso, l’approccio Analytics di aggity offre i vantaggi di entrambi i mondi. Grazie all’utilizzo di tecnologie dirompenti come l’ intelligenza artificiale nella BI e nella BA, le soluzioni di aggity permettono a qualsiasi reparto dell’azienda, dal marketing, alla finanza, alla produzione o alle risorse umane, di anticipare o prevedere ciò che accadrà in futuro. Concentrati sul futuro In breve, la BI si concentra sul passato mentre la BA si concentra su uno sguardo al futuro. Per questo motivo la maggior parte delle aziende sta adottando soluzioni BA, per anticipare e distinguersi dalla concorrenza. Tuttavia, è importante non dimenticare i vantaggi offerti dalle soluzioni di BI. Conoscere il passato di un’azienda ti permetterà di correggere gli errori commessi o di puntare su strategie che hanno già dimostrato di avere successo. Questo obiettivo può essere raggiunto solo con le soluzioni di BI.
Diferencia entre Business Intelligence & Business Analytics – Aggity
En este contenido vamos a mostrar la diferencia entre Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA), destacando sus objetivos, metodologías y enfoques. aggity ayuda a las empresas a aprovechar al máximo ambas disciplinas para mejorar la eficiencia operativa, identificar oportunidades de crecimiento y avanzar hacia un futuro sostenible. Descubre la diferencia entre Business Intelligence y Business Analytics y cómo ambas impulsan el éxito de tu empresa. Las empresas tienen en sus datos el pilar fundamental sobre el que sostener la estrategia de la organización. Su tratamiento y análisis es esencial, y existen diferentes metodologías para aprovechar la información que tienen los datos empresariales. Entre estas técnicas se encuentran el Business Intelligence (BI) y el Business Analytics (BA), dos metodologías que tienden a confundirse, pero que son dos enfoques diferentes que se emplean para aprovechar los datos empresariales. De forma resumida, las herramientas de BI se centran en proporcionar una visión retrospectiva y en la presentación de datos históricos, mientras que el Business Analytics se centra fundamentalmente en predecir escenarios futuros para que las organizaciones puedan tomar decisiones basándose en datos predictivos. No se trata, por tanto, de elegir entre uno u otro modelo de analítica de datos ya que ambos son complementarios. BI y BA trabajan conjuntamente para proporcionar una visión completa y estratégica de los datos. Enfoque y objetivo El BI se centra en la recopilación, organización y presentación de datos empresariales para proporcionar una visión retrospectiva de las operaciones de una organización. Entre sus objetivos principales se encuentra la creación de informes y paneles de control que presentan datos históricos y actuales de manera clara y comprensible para que los responsables de la organización puedan comprender mejor cómo ha funcionado la empresa en el pasado y su estado actual. A la hora de llevar a cabo el procesamiento de datos, las soluciones de BI centralizan los datos en un almacén accesible para que los usuarios realicen la extracción de datos sin dificultad. Además, el enfoque principal del BI es el análisis de datos descriptivo, que se centra en responder preguntas sobre lo que ha sucedido en el pasado. De esta manera los usuarios pueden identificar tendencias y patrones, para una toma de decisiones informada. Por su parte, las herramientas de BA se centran en su capacidad para predecir eventos futuros y tomar decisiones basadas la información proporcionada por los datos. De esta forma, la organización puede, por ejemplo, realizar análisis de tendencias de ventas, demanda del mercado o comportamientos del cliente. Es decir, el Business Analytics tiene un enfoque de análisis predictivo, lo que permite a las empresas ejecutar una optimización de procesos y recursos utilizando modelos predictivos para minimizar costos y maximizar beneficios. Profundidad del análisis y nivel de detalle Una de las diferencias entre una tecnología y otra se encuentra en la profundidad del análisis que realizan. Mientras que el BI se enfoca en proporcionar una visión retrospectiva, el BA se adentra en un análisis predictivo mucho más profundo. Es decir, los análisis del BI son más básicos y sólo servirán para comprender hechos pasados y evaluar el rendimiento histórico. Por el contrario, los informes empresariales que se extraigan del BA serán mucho más completos y complejos, lo que permitirá una toma de decisiones a futuro. Herramientas y técnicas El BI utiliza herramientas como reportes, dashboards y cuadros de mando para presentar datos de manera clara y comprensible de tal forma que la interpretación de datos sea lo más sencilla posible. Por su parte, el BA emplea herramientas más avanzadas, como análisis estadísticos, minería de datos y aprendizaje automático, para extraer la información más significativa. En este sentido, la propuesta Analytics de aggity proporciona las ventajas de ambos mundos. Gracias al uso de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial en BI y BA, las soluciones de aggity permiten a cualquier departamento de la empresa, desde el área de marketing, finanzas, producción o RRHH, anticiparse o predecir lo que va a suceder en el futuro. Enfoque en el futuro En resumen, el BI se centra en el pasado mientras que el BA se enfoca en una mirada al futuro. Por eso la gran mayoría de las empresas están adoptando soluciones de BA, para poder anticiparse y destacar sobre sus competidores. Sin embargo, no conviene olvidar las ventajas que proporcionan las soluciones de BI. Y es que conocer el pasado de una compañía permitirá corregir errores que se hayan cometido o apostar por estrategias que ya han demostrado su éxito. Esto solo se consigue con soluciones de BI.
Web Security Audit: Protect your Company with Aggity
Through detailed analysis, aggity evaluates the robustness of systems and applications, identifying potential vulnerabilities and weaknesses. aggity’s team of cybersecurity experts provides organizations with customized recommendations to strengthen their defenses and safeguard the integrity of your information and assets. Find out how to protect your company with our web security audit. When establishing and implementing any type of cybersecurity strategy, it is necessary to have the right partner to guide, orient and help the organization to implement the appropriate cybersecurity measures, as well as to detect the company’s vulnerabilities. aggity is the perfect partner that guarantees the company the peace of mind of having a solid protection against cyber-attacks and ensures the continuity of operations. In this context, aggity’ s web security audit is a comprehensive solution for assessing and improving the protection of companies against any type of cyber threat. What is a web security audit Before listing the advantages provided by aggity’s solution, it is necessary to explain what an aggity solution consists of. web security auditThis is an essential process in any process cybersecurity strategy and aims to assess and analyze the security of a website by identifying vulnerabilities that can be exploited by cybercriminals. This practice is essential to ensure data protection, online security, perform a cyber risk assessment cyber risk assessment or discover if there is any deficit in security compliance, among others. The importance of performing a web security audit by an expert partner such as aggity is vital for any organization because during a web security audit a comprehensive review of the technological infrastructure underlying the website, including its code, server configurations, databases and other relevant layers. aggity’s audit proposal proposes different actions: Review server security settings This process verifies that the server has a secure configuration, which includes a security scan including firewalls, access restrictions and appropriate SSL/TLS configurations. Update software and plugins By doing so, aggity’s experts ensure that all software used on the organization’s website, including the CMS and plugins, is updated to the latest versions with security patches. The updates are intended to address security vulnerabilities, improve stability and add new features to prevent the web from being exposed to cyber-attacks. In addition, a vulnerability scan is also performed to identify possible weaknesses and security holes in the site. Protection against brute force attacks One of the most common web vulnerabilities is usually related to the access forms and passwords used. In this case cybercriminals try to crack passwords by trying multiple combinations, so to mitigate these attacks it is important to implement measures such as temporary blocks on the website after several failed attempts and to use robust password policies. It is also important to establish security measures for forms and sensitive data. The web security audit provided by aggity reviews the security of forms that collect sensitive data and ensures that data is transmitted and stored securely. In this sense, aggity’s experts also guarantee network security by preventing malware from circulating through them. Authentication and authorization tests This is another element of aggity’s web security audit. Authentication and authorization testing is an essential part of IT security as it allows to verify that the authentication and authorization of users on the website are working correctly and that only authorized users have access to certain functions or areas. Penetration testing In systems auditing , penetration penetration testing are becoming increasingly important in system auditing. Also known as pentesting, these are controlled computer security assessments that simulate real cyber attacks to identify vulnerabilities in systems, networks or applications and assess cyber risks. The goal is to reveal potential weaknesses before cybercriminals can exploit them. These are just some of the actions performed in aggity’s web security audit. However, the proposal Cloud & Cybersecurity by aggity also includes code security validation, session management, content security policies, code injection protection, database access security, resource access control, backup and recovery, as well as continuous monitoring.