Quando o assunto é transformação digital, muito provavelmente as primeiras coisas a pensar são processos automatizados. E não é por menos, visto que a indústria 4.0 tem se utilizado do Big Data para promover essa automatização e melhorias contínuas. De fato, hoje os dados passaram a ter uma importância crucial para as empresas, independentemente do porte e do segmento.
Ao longo do texto, vamos explicar um pouco mais sobre essa relação entre o Big Data na Indústria 4.0. Daremos exemplos de aplicações e mostraremos como a sua empresa pode se beneficiar com o uso de dados de forma estratégica. Ficou interessado? Então, continue lendo até o final!
O que é Big Data?
Com o aumento massivo na geração de dados, surgiu a necessidade de uma tecnologia capaz de armazená-los. O Big Data é justamente isto: um meio de abrigar todo tipo de registro, desde informações sobre vendas de uma empresa até comentários de clientes em redes sociais, por exemplo.
Como aplicar o Big Data na Indústria 4.0?
A cada revolução industrial, a tecnologia tem se mostrado cada vez mais presente e decisiva, tanto em estratégias de negócios quanto em processos. Hoje, os dados precisam ser transformados em informação e conhecimento nas indústrias, sendo o Big Data um dos meios mais importantes nesse sentido.
Uma das formas de aplicar o Big Data na Indústria 4.0 é pela Inteligência Artificial. À medida que um grande volume de dados é coletado, é possível extrair padrões, de modo que estes apresentem um comportamento parecido com o cérebro humano. Na prática, isso pode ser aplicado, por exemplo, no desenvolvimento de máquinas inteligentes, capazes de produzir bens em ritmo muito mais acelerado do que os humanos.
Quais os exemplos de Big Data na Indústria 4.0?
Muitas indústrias procuram meios efetivos de maximizar sua produção. Com auxílio do Big Data, os dados coletados ajudam os gestores a obter informações e insights, que servirão de base em aprimoramentos contínuos em processos e planejamentos estratégicos.
Outra possibilidade de usar o Big Data é na manutenção programada de máquinas, visto que os dados ajudam a identificar possíveis falhas de forma proativa. Desse modo, evitam-se paradas repentinas, de modo a tornar as operações mais fluidas, eficientes e produtivas.
Dito isso, os principais exemplos práticos de Big Data na Indústria 4.0 são:
- impressão 3D;
- inteligência das máquinas;
- Machine Learning.
Como implementar o Big Data nos negócios?
A primeira coisa que deve ser considerada é se a empresa tem dificuldade em enxergar os seus dados de forma estratégica. Caso tenha, é preciso fazer um planejamento, visando o alcance de metas e objetivos da indústria, além de pesquisar por um bom software no mercado. Dentre as muitas opções nesse sentido, o ideal é procurar aquela que pode ser customizada às necessidades do negócio, bem como permitir a escalabilidade futura das operações.
O Big Data na Indústria 4.0, como vimos, é o uso de um grande volume de dados, de modo a trazer informação e conhecimento à indústria. Dessa forma, é possível aprimorar processos e maximizar a produção continuamente, com o auxílio de tecnologias cada vez mais ágeis e inteligentes.
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Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?