Entenda o DataOps Industrial: operacionalização de valor

Com o grande aumento de dispositivos de IoT, a expansão do 5G e a queda nos custos de armazenamento de dados, as indústrias estão procurando maneiras eficientes de otimizá-los. Elas precisam de ferramentas de gerenciamento de consumo dos mesmos que possam aprimorar a produtividade dos funcionários e reduzir custos sem processos muito longos.

As operações de dados, mais conhecidas como DataOps, vem ganhando popularidade no setor. DataOps refere-se a um método geral de estruturação para que os dados possam ser usados em toda a empresa. Ao contrário das plataformas de Cloud Computing ou Big Data, por definição, o conceito supõe que as informações sejam democratizadas em um formato utilizável por meio de automação, sem exigir interferência da equipe técnica.

Este artigo explora alguns dos principais benefícios que os fabricantes devem considerar ao implementar o DataOps em sua estratégia. 

O que é DataOps Industrial?

À medida que os fabricantes continuam amadurecendo seus recursos digitais, eles devem considerar como integrar o gerenciamento de dados – práticas e políticas gerais que a organização estabelece para seguir protocolos de segurança – à sua estratégia.

No entanto, o planejamento de como os funcionários usarão seus dados costuma ser uma tarefa negligenciada desse processo. Práticas como DataOps asseguram que suas políticas de gerenciamento respaldem suas necessidades de negócios. Sem uma estratégia estruturada e ferramentas para transformar seus dados brutos em insights de valor em toda a empresa, você pode cair na armadilha de coletar dados, mas não conseguir explorá-los economicamente. 

Naturalmente, os fabricantes são conhecidos por gerarem Big Data, porém, a McKinsey observa que eles têm visto o gerenciamento de dados como um grande projeto de TI construído em cascata, em vez de uma série de iterações ágeis de ciclos rápidos, bloqueando o futuro progresso até que os dados estejam “perfeitos.” 

Agora, com um foco maior na democratização de dados e nas tecnologias de autoatendimento, o DataOps tornou-se um método que pode melhorar drasticamente sua eficiência operacional, gerando economia, motivação e um produto melhor.

Embora o DataOps seja uma ideologia conceitual abrangente de como as pessoas devem estar aptas para usar dados, normalmente as iniciativas estratégicas são sustentadas por softwares que podem aumentar a entrega dos mesmos, por meio de integrações e automação. 

Basicamente, o DataOps é a criação de rotas e rotinas que conduzem os dados de forma automática, eficaz e repetida na organização usando código analítico. 

A automação é um componente importante do DataOps para tornar o processo mais eficiente e ajudar os profissionais a economizarem tempo e focar em iniciativas de alta prioridade.

Resumindo: o DataOps torna os dados mais confiáveis e utilizáveis para sua organização. 

Senso de urgência no setor

Os fabricantes variam drasticamente no seu estágio de maturidade digital. Para aqueles que estão iniciando a jornada, o foco é coletar dados por meio de sistemas e ativos inteligentes conectados. Aqueles que estão mais avançados estão focados em iniciativas para escalar seus casos de uso em toda a organização. Muitos setores ainda são desafiados por esquemas de organização que diferem de uma fábrica para outra; sendo assim, eles dependem de ferramentas como clouds e plataformas de IIoT para reunir diversas fontes de dados em um ambiente centralizado. 

Independentemente de onde você esteja do ponto de vista da maturidade, a preparação de dados é uma necessidade básica de todas as organizações. Neste caso, não estamos nos referindo ao movimento deles, embora certamente façam parte disso, mas do valor e dos casos de uso de negócios específicos que podem ser modelados e escalados na empresa.

Hoje em dia, muitos setores estão diante de desafios do dimensionamento, pois as infraestruturas de dados estabelecidas não podem mais comportar o aumento de volume e complexidade dos projetos. As expectativas da rastreabilidade do produto de ponta a ponta, da modelagem preditiva e de outras necessidades estão levando especialistas em TI e dados ao limite. Citizen Data Scientists (ou “Cidadãos Cientistas de Dados”, profissionais que utilizam a análise preditiva de dados de maneira avançada, com o objetivo de implementarem a tecnologia de Machine Learning em determinado departamento ou empresa) e desenvolvedores estão em alta, mas, enquanto isso, os fabricantes podem agir imediatamente para desenvolver casos de uso de DataOps que podem aumentar.

Por exemplo: um cliente do setor de alimentos e bebidas tinha visibilidade limitada do seu desempenho na produção em tempo real. Normalmente, ele precisava esperar até o próximo turno ou dia para receber relatórios de desempenho. A partir disso, poderia fazer ajustes e adaptar sua estratégia para seguir adiante. Com o Braincube, conectou-se a seus ativos para ver os dados de produção em tempo real. Com a simples exibição das condições dos dados no departamento de operações, as equipes conseguiram melhorar a produtividade em 6,5%, tudo isso em menos de um mês. 

Muitas vezes, enxergamos a transformação digital como uma jornada longa e desanimadora, mas, na realidade, muitas soluções podem gerar alto valor ao longo do percurso. Como o pêndulo continua mudando de um foco mais técnico para um mais centrado em dados e nas necessidades do usuário final, vemos cada vez mais casos de uso implementados em questão de dias. 

Casos de uso de DataOps Industrial

O DataOps e os aplicativos Braincube visam minimizar os pontos fracos, solucionando desafios de dados. Como é possível configurá-los para que você tenha um suprimento contínuo de todas as equipes em todos os níveis da organização?

Próximos passos no DataOps Industrial

O DataOps está focado na maneira como as pessoas podem usar dados com mais eficiência. Isso significa pensar nos benefícios que os dados certos podem oferecer e, então, orquestrar a estrutura da coleta, da transformação e do acesso deles para as equipes. Onde eles são coletados e para onde eles devem ir? Com que frequência e em que formato?

Existem muitas ferramentas (como sensores, conectores e softwares integradores) que podem ser usadas para acelerar o mapeamento de dados. Mesmo que tenha recursos técnicos, você ainda precisará liderar usando uma estratégia. Não se trata apenas de como implantar uma cultura centrada em dados, mas também é preciso considerar o tempo de treinamento, a documentação de novos processos e a implantação. Muitas empresas com as quais trabalhamos desenvolvem uma abordagem por fases, nas quais geram uma dobradinha de casos de uso poderosos, que podem crescer e se expandir para diferentes locais ou unidades de negócios.

Temos visto um aumento no DataOps conduzido pela alta gestão. A liderança está buscando operacionalizar os dados de maneira pontual, consistente e repetível. Para isso, achamos que é importante consultar serviços e softwares confiáveis, orientados por negócios. Independentemente de como você decida implementar o DataOps na sua organização, é preciso pensar em como alinhar uma abordagem ágil e flexível com sua estratégia atual. Se você precisar de ajuda para desenvolver seu plano, ficaremos felizes em ajudá-lo. Inscreva-se abaixo para uma demonstração.