MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / ENERO 2024 / EDICIÓN 556 12 sesiones de trabajo con los equipos de Planta, Geología y Despacho para precisar los datos necesarios, como las propiedades físicas y químicas de los minerales, las condiciones operativas de la maquinaria y equipos, las variables de proceso, entre otros. Este primer paso fue crucial para establecer las bases de la arquitectura de datos a desarrollar. Diseño de la arquitectura de datos Con el fin de optimizar la gestión de los datos de Antamina, se diseñó una arquitectura que cumple con las exigencias y retos propios del sector minero, adaptándose a la realidad operativa específica de la empresa y a los lineamientos de ciberseguridad. Para este propósito, se decidió trasladar todos los datos desde las instalaciones de Antamina (on-premise) hacia la nube de Amazon Web Services (AWS), en lugar de mantener un esquema híbrido. Esta decisión se basó en el deseo de aprovechar al máximo las capacidades de escalabilidad, flexibilidad y potencia de procesamiento que ofrece la nube. AWS fue seleccionado por su robustez y versatilidad, especialmente en lo que respecta al manejo de grandes volúmenes de datos y la ejecución eficiente de procesamientos complejos, para lo cual se usaron una serie de criterios en esta evaluación, que se muestran en la Tabla 2. Adicionalmente, se utilizó Databricks como plataforma para el desarrollo y ejecución de los algoritmos de Machine Learning, debido a su estrecha integración con AWS y su habilidad para manejar y procesar grandes conjuntos de datos. Databricks, es una plataforma de análisis de datos basada en la nube que combina el procesamiento distribuido de Apache Spark con herramientas de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático. Proporciona un ambiente seguro y colaborativo para científicos de datos, ingenieros de datos y analistas para unir, limpiar, analizar y modelar grandes cantidades de datos. Databricks también incluye una interfaz de usuario fácil de usar, integración con una variedad de almacenes de datos, y capacidades de automatización y escalabilidad. Permite el despliegue de modelos de Machine Learning en producción. Se estableció una conexión segura para el envío de datos desde las instalaciones de Antamina a la nube vía VPN, asegurando la integridad y confidencialidad de la información durante su tránsito. Para ello, se implementaron protocolos de cifrado y autenticación que garantizan la se- Figura 9. Resultados Data Lake – Criterio. Figura 10. Databricks.
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