En la industria minera, donde la gestión eficiente de datos es esencial para impulsar operaciones seguras y productivas, las bases de datos juegan un papel insustituible. Desde el seguimiento de la fragmentación del minerales hasta la disponibilidad de equipos y la planificación estratégica, el acceso a información precisa y oportuna es la clave del éxito. En este contexto, las consultas y subconsultas en SQL son una herramientas fundamental que permiten a los profesionales de la minería acceder a datos específicos que pueden ser enlazados con visualizados como Power BI para realizar análisis detallados para identificar tendencias y tomar decisiones informadas.

Las funciones en MySQL sirven para realizar operaciones específicas en los datos almacenados en la base de datos. Tienen múltiples propósitos y ventajas, entre las que se incluyen, transformación de datos, agregación de datos, manipulación de fechas y horas, evaluación condicional, optimización de consultas, generación de valores calculados. En resumen, las funciones en MySQL son herramientas poderosas que te permiten trabajar con datos de manera más efectiva y eficiente. Te ayudan a transformar, analizar y presentar la información de la base de datos de la manera que mejor se adapte a tus necesidades.

Business Intelligence y Data Warehouse son dos aspectos de la transformación digital que están estrechamente relacionados cuando se trata de cómo se almacena, protege y utiliza la información. Ambos son absolutamente cruciales para un negocio moderno, sea la industria que sea para el cual el aprovechamiento efectivo de los datos es una parte importante de las operaciones y un diferenciador competitivo clave en todas las industrias actuales.

Las operaciones de los lenguajes DDL son esenciales para el correcto funcionamiento de una base de datos, y su manejo debe ser realizado con cuidado y precisión. La elección del mejor motor de base de datos dependerá de las necesidades específicas de cada proyecto, y es importante conocer las principales instrucciones de los lenguajes DML, DDL y DCL para el correcto manejo de una base de datos.

El trigger define una acción que la base de datos debe llevar a cabo cuando se produce algún suceso relacionado con la misma.

Una base de datos relacional es un tipo de base de datos que almacena y proporciona acceso a puntos de datos relacionados. El modelo relacional fue diseñado para resolver el problema causado por estructuras de datos múltiples y arbitrarias. La principal virtud del modelo de base de datos relacional es el uso de tablas, que es una forma intuitiva, eficiente y flexible de almacenar y acceder a información estructurada.

Una base de datos incluye información masiva depositada en un marco, lo que facilita la localización y exploración de información relevante. Una base de datos bien diseñada contiene información precisa y actualizada para análisis e informes. No podemos enfatizar lo suficiente en la importancia de una base de datos para una empresa que maneja montones de datos con regularidad.

La estimación de la velocidad pico de partícula (PPV, por sus siglas en inglés) durante las voladuras en la industria minera es esencial para optimizar el proceso de voladura y garantizar la seguridad de las estructuras y las personas cercanas a las operaciones mineras. El PPV es una medida de la máxima velocidad alcanzada por las partículas en respuesta a las vibraciones generadas durante una voladura y en los últimos años, las técnicas de Machine Learning (aprendizaje automático) han surgido como una herramienta prometedora para mejorar la precisión y la eficiencia en la estimación del PPV en este contexto específico. En este artículo, nos enfocamos en la aplicación de técnicas de Machine Learning para la estimación precisa del PPV en voladuras mineras. Exploraremos las definiciones teóricas fundamentales relacionadas con el PPV en el contexto de la minería, así como las principales técnicas de Machine Learning utilizadas para optimizar el proceso de voladura y mejorar la precisión en la estimación del PPV.

Una base de datos se presenta como una herramienta esencial para reunir y estructurar información relacionada en un contexto específico, con el propósito de facilitar su posterior utilización. Dentro de estas bases de datos, es posible almacenar una amplia gama de datos, que van desde información sobre individuos y productos hasta registros de pedidos y mucho más.

En una industria global consumidora de recursos como los metales, anticipar las variaciones de sus precios ayuda directa o indirectamente a las empresas y gobiernos en la toma de decisiones de inversión y estrategias financieras. Por lo que presentamos en el artículo algunos métodos que son aplicables a la predicción de metales, pero finalmente también puede extrapolarse a predecir costos en procesos como la molienda, refinación y otros costos de minería.

En este artículo, les voy a mostrar como usar una pequeña computadora llamada Raspberry Pi para almacenar en una base de datos la información captada por un sensor que mide la humedad y temperatura. Les brindo el código de programación y los pasos para que ustedes puedan replicarlo.

Predicción de fenómenos geológicos a través de la combinación de datos múltiples