Nunca se produziu tanta informação quanto hoje. A produção massiva de dados, a Big Data, vem mudando a forma como as empresas administram seus processos e é parte importante da Indústria 4.0.
A popularização da internet é a principal causa desse fenômeno. Com uma expansão cada vez maior do acesso à rede foi necessária uma estrutura que comportasse esse fluxo de informações.
Com o passar do tempo, a estrutura elaborada para comportar a Big Data passou a se mostrar útil não apenas para a internet, mas para qualquer processo que poderia ser melhorado com a massificação de dados.
Quer entender quais os benefícios da Big Data e como implementá-lo na indústria? Então nos acompanhe nas próximas linhas.
Primeiros passos de um projeto em Big Data
Como a Big Data trata de uma quantidade muito grande de dados, é necessário antes definir o foco do seu projeto.
Sua indústria quer saber o comportamento da sua base consumidora? Quer ser capaz de fazer simulações da linha de produção? Quer que suas máquinas identifiquem padrões de produção e operem de forma autônoma?
Cada um desses processos vai exigir diferentes tipos de dados e é importante que os encarregados pelo projeto saibam onde extraí-los e com qual intuito deve prepará-los.
Data Preparation
Definido o escopo, os profissionais responsáveis vão começar uma tarefa conhecida como data preparation. É nessa etapa que vai ser feita a primeira organização dos dados e o estabelecimento da estrutura que vai recebê-los.
É aqui também que será feita a “limpeza” dos dados que não serão úteis para o projeto, assim como a conformação dos dados a um padrão. Se o escopo trata de informações sensíveis ou sigilosas, é na preparação que que esses dados serão mascarados para ser facilmente acessíveis.
Data Mining
Uma vez definida a arquitetura de dados, seus profissionais vão começar a buscar padrões e irregularidades que podem oferecer novos conhecimentos para a indústria.
A “mineração” de dados, portanto, é a etapa que vai permitir a descoberta daquilo que pode ser realmente útil em meio aos dados ou não.
Padrões de comportamento dos clientes, irregularidades na produção, comportamento esperado das máquinas, entre outras informações que podem ser mineradas a partir de uma grande base de dados.
Em outras palavras, o data mining vai ser responsável por buscar e estabelecer potenciais indicadores-chave (KPIs) em meios à diversidade de informações.
Big Data Analytics
Com todas as informações dispostas e interpretadas, chega a hora de cruzar esses dados, de forma a encontrar as correlações entre os padrões e irregularidades encontrados
A análise da Big Data (Big Data Analytics) na indústria é importantíssima, mas também é uma etapa sensível. É necessário estar ciente de falsos paralelos para evitar que a análise direcione esforços para tarefas menos produtivas.
Fazendo uma análise inteligente da Big Data, é possível encontrar os pontos chave para melhoria de seus processos e maior satisfação de seus clientes.
Machine Learning
Existe também alternativa de fazer esses dados trabalharem por você. Hoje é possível utilizar uma diversidade de instrumentos e sensores que captem os dados de desempenho das máquinas, sejam analisados pela Big Data e depois replicados de forma autônoma.
Para isso, é importante contar com sistemas inteligentes capazes de estruturar e ler esses dados. O machine learning, como o próprio nome diz, requer que a máquina “aprenda”, ou seja, seja alimentada com os dados previamente trabalhados por você. É a partir desses dados que a máquina vai saber o que fazer sem precisar de interferência humana.
“Aprendendo” os padrões requisitados, os processos passam a ser feitos de forma autônoma, corrigindo possíveis desvios ou enviando-os para análise.
Os 5Vs do Big Data
Para garantir a qualidade de um projeto de Big Data, é necessário levar em conta os 5 Vs:
- Volume: quando falamos de dados massivos, estamos falando de terabytes ou zetabytes de memória! Por isso é a estruturação é importante;
- Velocidade: a rapidez com que esses dados são gerados é igualmente altíssima. Dessa forma, é outro fator importante para estruturar Big Data;
- Variedade: os formatos dos dados são variados, podendo vir de sensores, do departamento financeiro, de vendas, de mídias sociais ou de relatórios de operadores;
- Veracidade: é essencial garantir que as fontes dos dados sejam confiáveis e estejam corretas;
- Valor: o projeto em Big Data precisa ser avaliado pela empresa. Como qualquer processo na indústria, gera custos e deve trazer retorno.
Tendo em mente os 5 Vs, a indústria garante que a Big Data vai ser aproveitada de forma eficaz e será eficiente na descoberta de gargalos, falhas e desvios que não seriam tão facilmente identificados sem uma quantidade massiva de dados.
Veja também: Big Data para vendas: como abastecer e impulsionar seu funil
Vantagens do Big Data para a indústria
O gerenciamento de dados é parte essencial de toda indústria, principalmente na aplicação de técnicas de Lean Manufacturing. Isso porque fazer escolhas sobre o que precisa melhorar ou não depende de visibilidade.
Se orientar por dados que reflitam as condições da sua indústria garante maior assertividade na tomada de decisões. Portanto, quanto maior o volume e a qualidade dos seus dados, melhor serão as suas metas e sua adoção pela equipe.
Outra etapa importante da implementação de melhorias é o acompanhamento dos resultados, o que torna a análise de Big Data em indústrias especialmente necessária. Fazer o diagnóstico de uma ação (se houve sucesso ou não) depende de informações robustas e indicadores que realmente definam aquilo que é necessário.
O monitoramento de máquinas pela manutenção também pode ser melhorado. A execução da manutenção preditiva exige o controle de dados produzidos por diversos equipamentos. Dessa forma, se houver um algoritmo que leia o estresse de certos componentes, sua equipe é avisada sempre que surgir uma irregularidade.
Além disso, ao utilizar recursos de machine learning, é possível criar processos autônomos. Deixando o sistema trabalhando por você, é possível direcionar os colaboradores para supervisão e ajuste daquilo que a máquina realiza.
Para outros setores, como vendas e marketing, a Big Data serve como forma de traçar o comportamento dos seus clientes e prever a demanda a partir da procura em redes sociais.
O crescimento do negócio depende de visibilidade
Conforme a competitividade do mercado cresce, é necessário se adaptar para atingir novos resultados. A Big Data oferece para a indústria uma forma de melhorar a manutenção e melhoria dos seus processos.
Isso só é possível com uma estrutura condizente com as necessidades do negócio. O investimento num projeto desses requer recursos que nem sempre estão em mãos e o gestor precisa avaliar bem o custo-benefício desse empreendimento.
De qualquer forma, estabelecer maneiras de adquirir maior visibilidade sobre seus processos é essencial. A tomada de decisões precisa ser orientada por dados para trazer resultados melhores e mais previsíveis.
