Sejamos todos bem-vindos à quarta revolução industrial, também conhecida como indústria 4.0. Sim, é isso mesmo que você “ouviu”: estamos entrando em uma nova era, muito mais dinâmica, enérgica e eficiente do que qualquer outro modelo produtivo que já existiu.
A imagem até então tradicional de fábricas barulhentas e com linhas de produção complexas, embora existam aos montes, será em breve substituída por um conceito amplamente tecnológico, apoiado nas automações e no controle dos dados no que se refere aos processos de manufatura.
Caso você ainda não esteja muito familiarizado com esse conceito, não se preocupe, pois elaboramos este conteúdo justamente para falar sobre ele. Portanto, continue a leitura e confira!
Mas afinal, o que é a quarta revolução industrial?
De modo claro e objetivo, a indústria 4.0 é compreendida como um proposto que engloba todas as principais inovações e tecnologias no que diz respeito aos domínios da produção fabril.
Nesse contexto, os destaques vão para os seguintes conceitos:
- Internet of Things (IoT);
- Big Data;
- Cloud Computing;
- Business Intelligence (BI);
- Business Analytics (BA);
- Machine Learning (ML);
- entre outros.
Para facilitar, entenda a quarta revolução industrial como uma concepção de fábricas inteligentes, em que tudo estará conectado a maquinas e computadores. O impacto dessa “hiperconectividade” será significativo para os mais diversos setores do mercado.
O que ela promete?
A automatização dos processos de produção, tornando as cadeias produtivas mais customizáveis e eficiente. É isso o que promete a indústria 4.0. O ponto a destacar, nesse caso, é que essa promessa já está sendo realizada.
As empresas que já estão nessa transição percebem uma menor incidência de erros ou quebras e uma maior segurança do trabalho. A primeira vantagem ocorre graças aos sensores utilizados para medir a qualidade dos operadores e/ou antecipar os problemas.
A segunda, por sua vez, é uma consequência da redução do número de colaboradores em contato com os maquinários e equipamentos tidos com perigosos de se operar.
De que formas a indústria 4.0 pode impactar os negócios?
Antes de concluirmos, vamos aos impactos da quarta revolução industrial nos negócios. Os principais são:
- aumento da produtividade da manufatura (por meio da maior flexibilidade operacional e do compartilhamento de informações);
- adaptação dos processos de produção (devido às maiores possibilidades de customização dos produtos);
- mão de obra mais qualificada e especializada (para o bom uso das tecnologias envolvidas na indústria 4.0, serão necessárias novas especializações de mercado);
- crescimento da receita (fato resultante das otimizações como um todo).
Em suma, a quarta revolução industrial não é somente um conceito, mas, sim, uma realidade que propõe o uso de máquinas e sensores por toda a fábrica. Dessa maneira, os dados relacionados aos ciclos produtivos são gerados com precisão e em tempo real, contribuindo, assim, para uma melhora significativa nas tomadas de decisão.
Para concluir, vale ressaltar que o momento de começar a se preparar para isso é agora. Como? A resposta: procurando por empresas que ofereçam soluções de BI (inteligência do negócio) para ajudar nesse processo.
Por essa razão, acesse o nosso site e fique por dentro dos nossos serviços. Temos o que é preciso para ajudá-lo!
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.