{"id":476,"date":"2019-11-05T00:33:20","date_gmt":"2019-11-05T00:33:20","guid":{"rendered":"http:\/\/www.kondado.com.br\/blog\/?p=476"},"modified":"2022-01-14T21:14:48","modified_gmt":"2022-01-15T00:14:48","slug":"os-desafios-da-industria-4-0-com-big-data-que-valem-ser-considerados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/blog\/2019\/11\/05\/os-desafios-da-industria-4-0-com-big-data-que-valem-ser-considerados\/","title":{"rendered":"Os desafios da Ind\u00fastria 4.0 com Big Data que valem ser considerados"},"content":{"rendered":"\n

Este artigo foi originalmente publicado em https:\/\/www.smartdatacollective.com<\/a> e traduzido pelo time da Kondado<\/p>Autor: Nathan Sykes<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

O objetivo da ind\u00fastria 4.0 \u00e9 simples: maximizar efici\u00eancia e lucros, operar de forma enxuta, e sempre que poss\u00edvel, introduzir automa\u00e7\u00e3o em \u00e1reas que os humanos acham perigosas ou repetitivas. Alcan\u00e7ar cada um desses feitos requer comprometimento mental e monet\u00e1rio, e tamb\u00e9m acesso \u00e0 informa\u00e7\u00f5es operacionais importantes. Em outras palavras, \u00e9 necess\u00e1rio recorrer ao Big Data. Qualquer companhia que quiser colher os frutos da Ind\u00fastria 4.0 ter\u00e1 que atacar os seguintes desafios com Big Data antes: <\/p>\n\n\n\n

1. Dados Isolados <\/h2>\n\n\n\n

A falta de uma plataforma que cruze todas as \u00e1reas da empresa, faz com que o compartilhamento de dados entre departamentos seja provavelmente o maior desafio da Ind\u00fastria 4.0. Dados isolados s\u00e3o aqueles que podem beneficiar um departamento, mas que muitas vezes s\u00e3o desperdi\u00e7ados. O Business Intelligence de verdade n\u00e3o existe se os departamentos de uma empresa n\u00e3o conseguem trocar dados e insights entre si. Como um exemplo do que voc\u00ea pode estar deixando de fora, considere uma fabricante de semicondutores que, em modo de falar, criou um “loop” de dados devolvendo dados da fase de teste da produ\u00e7\u00e3o aos est\u00e1gios iniciais de desenvolvimento, possibilitando a identifica\u00e7\u00e3o de produtos defeituosos antes e melhorando a sua qualidade.<\/p>\n\n\n\n

2. Redund\u00e2ncia no sistema de dados<\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Outro problema parecido aos dados isolados, \u00e9 a redund\u00e2ncia nos sistemas de dados. Sua companhia provavelmente usa um ERP para rastrear todos as partes do neg\u00f3cio, incluindo seus clientes e vendedores. Mas e se voc\u00ea tivesse mais de um ERP, digamos um para cada planta ou territ\u00f3rio de vendas, para transferir dados entre eles? E se voc\u00ea tivesse 30? Foi isso que aconteceu com a Anheuser-Busch InBev quando eles consolidaram suas subsidi\u00e1rias para virar um dos maiores nomes do mercado de bebidas. Em certo ponto, a organiza\u00e7\u00e3o chegou a ter 27 ERPs diferentes. Agora, eles est\u00e3o transacionando para apenas um para tirar maior vantagem de an\u00e1lises de dados, relat\u00f3rios e outras ferramentas digitais que se beneficiam de um repositor central e ordenado de dados da empresa.<\/p>\n\n\n\n

3. Falta de talentos<\/h2>\n\n\n\n

Empregadores no mundo todo est\u00e3o lutando para contratar especialistas em dados para ajudar a construir e manter seus bancos de dados e ent\u00e3o ganhar (ou construir ferramentas para ganhar) insights de seus dados organizados. Isso cria um problema – todas as empresas est\u00e3o aumentando suas equipes ao mesmo tempo. Nesse momento, as empresas americanas est\u00e3o precisando de mais de 150 mil cientistas de dados. Isso de acordo com uma pesquisa do Linkedin sobre os neg\u00f3cios americanos. E essas posi\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o um acumulado de alguns anos, elas est\u00e3o dispon\u00edveis agora. Um segundo desafio relacionado \u00e0 falta de m\u00e3o-de-obra especializada, envolve as habilidades que s\u00e3o requeridas aos candidatos. Existem as hard-skills, como matem\u00e1tica e desenvolvimento de softwares, que n\u00e3o s\u00e3o negoci\u00e1veis, mas tamb\u00e9m v\u00e1rias soft-skills s\u00e3o necess\u00e1rias para bons cientistas de dados, como a habilidade em comunicar-se e contar aos outros as hist\u00f3rias que enxergam nos dados.<\/p>\n\n\n\n

4. Seguran\u00e7a e acesso aos dados<\/h2>\n\n\n\n

Muito est\u00e1 sendo escrito sobre as vulnerabilidades em seguran\u00e7a da Internet das Coisas, incluindo dispositivos de controle de m\u00e1quinas industriais. E muito mais est\u00e1 ainda para ser escrito. No \u00e2mbito comercial, os tomadores de decis\u00f5es dos neg\u00f3cios continuam hesitantes em investir em IoT (Internet das Coisas) e outras tecnologias digitais transformadoras porqu\u00ea se preocupam com os gaps de seguran\u00e7a que essas tecnologias introduzem. De fato, 77% das empresas entrevistadas pelo Forrester and ForeScout, dizem que encaram agora desafios de seguran\u00e7a significantes que n\u00e3o precisavam se preocupar anteriormente. Mas quais s\u00e3o esses desafios? <\/p>\n\n\n\n

  • Equipamentos industriais conectados incluindo sensores, rastreadores e dispositivos de controle nem sempre v\u00eam equipados com seguran\u00e7a robusta de f\u00e1brica. Os colaboradores precisam entender como atualizar esses equipamentos para garantir que eles recebam atualiza\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a regularmente. <\/li>
  • O acesso de dados em companhias digitais \u00e9 outra grande preocupa\u00e7\u00e3o na seguran\u00e7a desses dados. As empresas precisam implantar procedimentos com credenciais para garantir que seus colaboradores s\u00f3 possam acessar os dados para os quais tem libera\u00e7\u00e3o.<\/li>
  • At\u00e9 a seguran\u00e7a f\u00edsica nos armaz\u00e9ns modernos e plantas de manufatura \u00e9 uma grande preocupa\u00e7\u00e3o. As salas de servidores precisam ser mantidas trancadas e vigiadas em todos os momentos, com os devidos procedimentos de registros de entrada, para garantir que seus valiosos servidores e equipamentos anal\u00edticos (sem mencionar toda a propriedade intelectual guardada l\u00e1) sejam resguardados.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Muitos detalhes podem escapar aos seus olhos no que diz respeito \u00e0 seguran\u00e7a dos seus dados e a habilidade de acess\u00e1-los. Se voc\u00ea tem um contrato com uma empresa terceirizada para usar seus servidores, pergunte-se isso – voc\u00ea sabe o qu\u00e3o bem eles est\u00e3o preparados para isso? Existe sempre um tradeoff entre construir sua pr\u00f3pria infraestrutura de dados ou confi\u00e1-la a outra empresa, mas alguns dos desafios, como se planejar para os imprevistos, s\u00e3o os mesmos nas duas experi\u00eancias.<\/p>\n\n\n\n

    5. Falta de engajamento (e compatibilidade)<\/h2>\n\n\n\n

    Finalmente, existe o desafio de garantir o engajamento. N\u00e3o existe d\u00favida que a ind\u00fastria 4.0 est\u00e1 decolando em grandes propor\u00e7\u00f5es, e pode melhorar a produtividade de ind\u00fastrias em ramos como transporte, energia, sa\u00fade, manufatura e muito mais, em at\u00e9 35%. Enquanto isso, no entanto, temos um misto de sistemas novos e legados – e eles nem sempre trabalham bem juntos. Aqui podemos ver onde a ado\u00e7\u00e3o de tecnologias disruptivas abre novas portas \u00e0s companhias, mas tamb\u00e9m aumenta as apostas em complexas cadeias de suprimentos. Assim como os departamentos de sua empresa precisam das ferramentas digitais certas para fazer com que os dados fluam suavemente, sua companhia precisa estar apta a trocar registros, autentica\u00e7\u00f5es e notifica\u00e7\u00f5es mais instantaneamente e perfeitamente.<\/p>\n\n\n\n

    Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

    Contando que a sua companhia se mantenha atenta a esses desafios e voc\u00ea invista nas pessoas certas, voc\u00ea poder\u00e1 encontrar formas criativas de super\u00e1-los. Existe muito potencial produtivo e lucrativo vindo da uni\u00e3o do Big Data com a Ind\u00fastria 4.0 para desistir agora que as coisas parecem um pouco complicadas. <\/p>\n\n\n\n

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