No artigo de hoje falaremos um pouco sobre Big Data, um termo muito usado no mundo da tecnologia. Cada ano que passa, mais dados são consumidos e gerados diariamente, portanto falar sobre tecnologia já virou rotina para as organizações e quanto mais familiarizados com os termos, nomenclaturas, mais se beneficiarão.
Em artigos anteriores já falamos sobre o Big Data e sua relação com a Indústria 4.0 e importância na gestão da manutenção. Hoje queremos explanar um pouco mais sobre o Big Data e apresentar como uma ferramenta CMMS pode ser um forte aliado desta tecnologia.
Mesmo que seja um assunto em alta, será que você sabe o que é, para que serve e qual impacto do Big Data?
Continue conosco que responderemos essas perguntas, traremos curiosidades e, claro, soluções para sua gestão de manutenção, que aliás, é nosso assunto favorito!
O que é Big Data?
Big Data, e sua aplicação na tecnologia, é a junção de dados maiores e mais complexos e, traduzido para o português, significa ‘grandes dados’. Tal volume de dados são usados para resolver problemas de maior complexidade que antes não era possível resolver.
O termo já era conhecido anteriormente desde 1997, mas oficialmente foi utilizado por Roger Mougalas em um de seus artigos no ano de 2005. Roger Mougalas é um diretor sênior de estratégia de dados e uma curiosidade a seu respeito é que ele se voluntariou para trabalhar como analista de dados na Força-Tarefa de Insights COVID-19. Isso mostra a importância do Big Data e como a tecnologia pode ser útil em diversas áreas de nossa vida.
Mas voltando ao nosso tema, podemos nos questionar: De onde surgem tantos dados?
Podemos afirmar que eles surgem de todos os lugares. Estes dados são gerados automaticamente através de dispositivos IoT, câmeras de segurança e é claro, gerado por todos nós que utilizamos a tecnologia no dia a dia como: uma marcação de localização de GPS, uma postagem em uma rede social, uma busca por temas específicos em plataformas, sites, ou seja, são dados que não tem fim!
O que fazer com os dados armazenados no Big Data?
Esses dados coletados podem ser utilizados em tudo! Sim, acredite, é um mundo de possibilidades! Se eles forem bem analisados, podem ser utilizados para a tomada de decisões importantes no ramo empresarial ou qualquer outro, como por exemplo, as informações obtidas pela Força-Tarefa de Insights COVID-19 provavelmente ajudaram estudiosos, cientistas ao desenvolver as vacinas contra essa doença que, infelizmente, dizimou milhares de vidas no mundo todo.
Outro exemplo da forma que esses dados são extraídos são os aplicativos de localização como o Waze ou Google Maps. Diariamente estão repletos de dados gerados por milhões de pessoas a todo momento. Através dos dados obtidos por essas ferramentas, é possível ajudar pessoas em diversos lugares do mundo a chegarem em qualquer destino.
A IDC (International Data Corporation) estima que até 2025 a análise de dados atingirá 163 zettabytes de informações. Caso não saiba, 1 zettabyte equivale a 1.000 petabytes. A IDC prevê também que neste mesmo ano, haverá aproximadamente 55 bilhões de dispositivos IoT conectados, é surreal!
Quais as características que um Big Data deve ter?
Atualmente o Big Data é conhecido pelos 5 Vs:
- Volume: está relacionado à grande quantidade de dados armazenados;
- Variedade: está relacionado aos diferentes tipos de dados comportados;
- Veracidade: está relacionado à verdade dos dados coletados, sua origem, reputação, bem como sua autenticidade.
- Velocidade: está relacionado ao tempo de processamento dos dados e retorno das informações;
- Valor: está relacionado às informações extraídas que devem ter algum valor agregado, devem ser úteis e ter correlação com a busca a que foi destinada.
Onde estes dados ficam armazenados?
Através deste resumo percebe-se a dimensão do Big Data, mas eis a questão: como usar todas essas informações e onde esses dados ficam armazenados?
O banco de dados ideal para o armazenamento do Big data são os NoSQL, que é um termo utilizado para um tipo de banco de dados não relacionais e foram criados para armazenar dados distintos como áudios, textos e vídeos. Em resumo, um banco NoSQL permite armazenar e recuperar dados em formatos diferentes das tabelas e sua principal diferença com relação aos bancos relacionais é que o NoSQL permite mais flexibilidade, velocidade e escalabilidade nas armazenagens e acessos aos dados não estruturados.
Um banco NoSQL quer dizer que não trabalha apenas com a linguagem SQL, ou seja, trabalha com outras linguagens e tecnologias, que é o caso do Java Script que é uma tecnologia Client-Side.
Mais uma curiosidade, é que o termo NoSQL já tem 25 anos, surgiu em 1998, porém só se tornou popular 8 anos depois, em 2006, quando o Google citou o termo.
Podemos dizer que a tecnologia envolvida para banco de Dados NoSQL se divide em 4 tipos:
- Modelo grafos: a característica do modelo grafo é armazenar os dados em ‘nós’, ou seja, possui relacionamentos interligados, amarrados. É ideal para analisar dados sobre relacionamentos e movimentação. Isso facilita esmiuçar os dados e reconhecer padrões.
- Modelo chave-valor: bem usual se o acesso ao banco for através de chave primária devido à sua facilidade de gerenciamento dos dados. Para consultar os valores que podem ter vários formatos, basta acessar a chave primária.
- Modelo colunas: sua principal função é gerenciar grandes volumes de dados de forma simples, mapeada, ou seja, os dados são mapeados e agrupados de acordo com suas famílias o que contribui com velocidade nos dados.
- Modelo documento: a característica principal deste modelo é sua flexibilidade. É possível agrupar os documentos em formatos distintos, sem maiores dificuldades, porém mapeados.
Quais os principais bancos NoSQL?
A seguir, destacaremos alguns dos principais banco de dados NoSQL.
- Neo4J: é um banco de dados bem conhecido no mercado e ideal para o tipo ‘Grafos’. Bem utilizado pelo time de desenvolvimento por ser um banco amigável, pela velocidade de leitura. Seus dados são gravados de forma escalável.
- Redis: esse banco de dados é ideal para modelos tipo chave-valor e trazem valores como hash o que faz com que os dados retornem de forma mais rápida. Possui uma estrutura bem flexível o que facilita tratar grande volume de dados em aplicações que possuem muitas movimentações.
- Cassandra: trata-se de um banco de dados NoSQL gratuito, que pode ser utilizado para modelo tipo ‘Documentos’. É uma tecnologia que trabalha de forma escalável e muito rápida. Uma curiosidade é que foi criada pela plataforma FACEBOOK e disponibilizada para todos em 2008.
- MongoDB: também ideal para tipo ‘Documentos’. Os documentos usados pelo MongoDB, são em tipo JSON com esquemas. Possivelmente é o banco de dados NoSQL mais popular, devido à sua fácil utilização e por ser totalmente gratuito.
- Apache Hbase: este banco NoSQL fornece acesso à leitura e gravação de grande conjunto de dados e isso em tempo real. É ideal para o modelo tipo Colunas’ pois escala de forma linear os dados de grandes conjuntos de linhas e colunas.
Quando se aprofunda no assunto de Big Data é comum ouvir também sobre os termos ‘Data Mining’ e ‘Data Analysis’
- Data Mining é a mineração dos dados, ou seja, está relacionado ao processo de explorar os dados nos mínimos detalhes.
- Data Analysis tem como função fazer a inspeção desses dados, saber o que tem relevância e assim apoiar a tomada de decisões.
Importância do Big Data
Vivemos um momento tecnológico em que existem bilhões de informações e se torna impossível filtrarmos todas elas de acordo com o nosso ‘crivo’, ou ainda validar o que tem relevância ou não para cada pessoa, empresa, organização etc. Através de tecnologia como o Big Data, esses dados são armazenados, facilitando assim sua distribuição de acordo com o 5Vs.
Inclusive, mais uma curiosidade sobre o Big Data é que ele é o responsável em tornar possível a criação da Internet das Coisas que, aliás, é a base do Machine Learning.
Além disso, o Big Data proporciona cada vez mais que as empresas se aprimorem e se beneficiem com as vantagens tecnológicas.
Uma empresa do ramo industrial por exemplo, pode aumentar sua produtividade e consequentemente seus lucros quando adquire uma máquina de última geração, que dispõe de tecnologia de ponta, oriunda de IOT ou ainda Machine Learning etc.
O que o Engeman® pode oferecer?
Sabemos que por mais que um equipamento seja moderno, necessita de manutenção, nem que seja preventiva, portanto contar com ferramentas experts no assunto, faz com que sua empresa saia na frente.
Certamente, contar com um software CMMS/EAM como a solução Engeman®, por exemplo, vai contribuir para a conservação da vida útil de seus ativos, bem como elevará sua manutenção para outro nível.
Independentemente se seus equipamentos se enquadrarem nos tipos mais modernos ou ainda naqueles que possuem funções mais robustas, é fato que uma empresa que se preocupa com a manutenção de seus ativos, é mais lucrativa.
Além do mais, já sabemos que cada vez mais o volume de informações de sua empresa sofrerá acréscimos. Portanto, manter indicadores confiáveis, históricos dos ativos, registros das manutenções mesmo para empresas de pequeno porte, fica inviável à medida que os dados vão aumentando.
Saiba que com o Engeman® é possível manter históricos de suas máquinas, comparar indicadores, obter informações gerenciais sobre custos com a manutenção, disponibilidade das máquinas, eficiência dos funcionários, dentre outras análises.
Vale ressaltar ainda que nossa solução é flexível e pode ser integrada com softwares ERPs e ainda diversas ferramentas com tecnologia IoT e Machine Learning.
Para conhecer nossa solução, agende uma demonstração com nosso time de especialistas.
Descubra como alguns de nossos clientes reduziram custos com a manutenção, custos com o consumo excessivo de papéis e outros que melhoraram a disponibilidade de suas máquinas.
Esperamos por você!
