Diante de um panorama mais tecnológico e conectado, a mera coleta e o armazenamento de dados não são suficientes na indústria. O diferencial está no modo como as informações são tratadas e utilizadas, o que envolve buscar a otimização da base de dados.
A partir disso, é possível fazer uma gestão mais eficiente e inteligente das operações industriais. Assim, a eficiência operacional é impulsionada e a tomada de decisão se torna mais fundamentada.
Neste artigo, vamos explicar a importância da otimização da base de dados na indústria e estratégias para alcançar esse objetivo.
O que é uma base de dados?
Base de dados é um conjunto organizado de informações estruturadas, armazenadas em formato digital através de bancos de dados.
O gerenciamento dos dados envolve a coleta, o armazenamento, a organização e a manutenção de informações importantes para o negócio. No caso da indústria, especificamente, eles são obtidos a partir de sinais enviados por sensores e dispositivos de controle instalados nas máquinas e equipamentos responsáveis pela operação dos seus processos.
Por que otimizar a base de dados na indústria?
De modo geral, contar com informações importantes organizadas é essencial para uma decision making mais eficiente e competitiva. Uma base de dados bem estruturada propicia um melhor entendimento sobre a indústria e seus processos, dando mais embasamento e assertividade para o momento de escolher qual caminho tomar.
Otimizar a base de dados na indústria colabora com o aumento da produtividade e da eficiência. Com o conhecimento gerado a partir dessas informações, é possível identificar os principais gargalos e suas possíveis soluções.
Aperfeiçoar a base de dados também permite fazer uma integração efetiva de informações. Essa é uma forma de ter uma visão completa da indústria, considerando as relações entre processos e setores.
De modo geral, melhorar a base de dados na indústria aumenta a chance de obter resultados mais significativos e com maior eficácia, fortalecendo a competitividade sobre outras indústrias e aumentando a atratividade perante os clientes.
Desafios de uma base de dados não otimizada
A ineficiência da base de dados aumenta as chances de erros na indústria. Isso ocorre porque há prejuízos quanto à organização e à integridade dos dados. Assim, podem ocorrer inconsistências, dificuldades de acesso, falhas de integração e até perdas de informações.
Por sua vez, esses erros podem levar a desperdício de matéria-prima, produtos defeituosos e necessidades de retrabalho. Essas situações elevam os custos operacionais, diminuem a agilidade e impactam diretamente a eficiência operacional.
Do ponto de vista da automação, a ineficiência da base de lados pode conduzir a uma subutilização dos recursos tecnológicos. Sensores, controladores lógicos programáveis (CLPs) e outros dispositivos de controle geram um volume elevado de dados em tempo real.
No entanto, se eles não estiverem organizados e estruturados, as informações ficam menos acessíveis e têm menos aplicação prática. Isso compromete a tomada de decisão sobre processos e afeta a eficácia dos sistemas de automação, diminuindo a capacidade de resposta a eventos ou até gerando análises incorretas.
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Como otimizar a base de dados?
A otimização da base de dados na indústria envolve diversas etapas. Elas podem ser aplicadas em empresas de diferentes setores e têm como principal objetivo garantir um uso mais estratégico e funcional das informações obtidas.
Veja quais são as principais estratégias para melhorar a base de dados:
Auditoria e limpeza de dados
A limpeza de dados, também conhecida como data scrubbing ou data cleaning, é um processo essencial para manter uma base com dados realmente relevantes. Porém, antes de iniciar a limpeza, é importante realizar uma auditoria para ter um panorama sobre a situação atual.
O objetivo é construir um diagnóstico completo da base de dados, identificando quais são as informações e de quais fontes elas foram obtidas. A auditoria também serve para identificar a confiabilidade dos dados e como eles estão estruturados.
A partir disso, é possível fazer a limpeza de acordo com padrões definidos. Isso envolve, por exemplo, remover dados irrelevantes ou duplicados.
A auditoria também é essencial para reconhecer e corrigir inconsistências. Por isso, a limpeza também deve contemplar a correção de erros para manter a integridade dos dados.
Otimização de consultas de índices
É importante criar e otimizar os índices de dados para facilitar a pesquisa das informações disponíveis.
A maioria das aplicações encontradas na indústria utiliza banco de dados estruturados. Nesse contexto, os dados gerados pelos processos são armazenados em linhas e colunas dentro de tabelas e possuem uma chave primária que identifica aquele registro como único dentro do banco.
Os índices permitem que essas chaves sejam utilizadas como ponto de referência para fazer consultas dentro do banco de dados, permitindo o acesso rápido aos elementos associados a elas.
Para criar índices, é necessário considerar quais são as informações mais relevantes e quais pesquisas são mais importantes.
Na indústria, por exemplo, os dados sobre produtividade and eficiência podem ser mais úteis. Com isso, é comum incluí-los nos índices para facilitar a consulta.
Essa não é uma tarefa para ser realizada apenas uma vez. Após criar os índices, é essencial monitorar o desempenho das consultas para identificar gargalos e possíveis erros.
Embora um índice possa fazer sentido na teoria, pode ser que ele não seja útil para determinadas necessidades de pesquisa. Por isso, o ideal é acompanhar a utilização dessas estruturas de consulta, buscando otimizá-las conforme a necessidade.
Particionamento e compactação de dados
Em uma base de dados industrial, é comum ter um volume elevado de informações. Isso torna as tabelas especialmente grandes, demandando um maior tempo de processamento para realizar as consultas. Para otimizar o armazenamento, é possível realizar o particionamento e a compactação da base.
Na prática, particionar os dados significa criar conjuntos menores, melhorando a identificação das informações.
Já a compactação serve para diminuir o espaço ocupado pelos dados, sem perder informações relevantes. Isso é essencial para o desempenho, pois o processamento ocorre com mais rapidez.
No geral, essas técnicas agilizam a transferência de dados, reduzem os esforços de armazenamento e tornam as operações mais ágeis. Esses benefícios são essenciais, especialmente, quando é preciso ter dinamismo no acesso às informações.
Atualização e manutenção regular
A otimização da base de dados é um processo contínuo. Por isso, é preciso realizar a atualização e a manutenção com regularidade.
A manutenção da base de dados é importante, inclusive, para garantir a integridade, a segurança e o desempenho do sistema. Do contrário, os esforços empenhados no aprimoramento perdem efeito com o tempo, exigindo retrabalhos.
Além disso, uma base de dados continuamente otimizada permite tomar decisões melhores e mais efetivas. Afinal, ela contempla informações atualizadas sobre os processos e o desempenho da indústria.
É interessante programar as atualizações para que elas ocorram de maneira periódica, desde a atualização de softwares até a revisão de processos.
Também é preciso acompanhar continuamente as informações, os índices e eventuais problemas. Assim, é possível corrigi-los com rapidez, evitando a perda de eficiência da base de dados.
Além disso, é essencial ter uma estratégia de backup e recuperação. Dessa maneira, caso aconteça algum tipo de problema, é possível recuperar as informações com segurança e rapidez.
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Segurança de dados e conformidade regulatória
A otimização da base de dados também é importante para manter a conformidade regulatória, adequando a estrutura e os processos da indústria às leis e boas práticas relacionadas ao uso de dados.
No Brasil, a Lei Geral da Proteção de Dados (LGPD) prevê as medidas de segurança para os dados pessoais e sensíveis.
O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), aprovado na União Europeia, também serve de referência para diversas áreas.
Do ponto de vista da indústria, especificamente, é possível destacar padrões internacionais e de segurança. A ISO 27701, por exemplo, estabelece os critérios para o gerenciamento da privacidade de dados.
Essa norma é uma extensão da ISO 27001, considerada a principal norma internacional de qualidade para a gestão de segurança da informação. A diferença é que a ISO 27701 foca especificamente na privacidade de dados e no gerenciamento de informações pessoais.
No caso da indústria, a ISO 27701 é especialmente útil na gestão de informações de funcionários, clientes e parceiros comerciais. Assim, é possível evitar violações de privacidade e sanções regulatórias, como multas.
Já a ISO 27001 é essencial para garantir a segurança da informação em sistemas automatizados. O foco está no tratamento de dados sensíveis, como planos de produção e informações de qualidade ou estoque. Com o framework definido pela ISO, é possível implementar medidas de segurança para evitar o vazamento ou o acesso não autorizado a esses dados.
De modo geral, essas normas ajudam a mitigar ameaças cibernéticas e violações de dados, melhorando a administração das informações pelas indústrias.
Sistemas de gestão de dados: integração e conectividade
Para otimizar a base de dados da indústria, é interessante recorrer aos sistemas de gestão de dados. Eles são projetados para lidar com informações provenientes de diversas fontes, incluindo sistemas de produção e manutenção.
Eles também são responsáveis por coletar, armazenar, processar e analisar esses dados. Com esses sistemas, é possível ter uma visão holística da indústria e suas operações. Essa também é uma forma de eliminar redundâncias e de correlacionar informações relevantes que, de outro modo, ficariam isoladas.
Ainda, o sistema é essencial para elevar a conectividade, inclusive em tempo real. A partir da transmissão rápida de dados, é possível manter a base constantemente atualizada, proporcionando uma tomada de decisão mais eficiente.
Sistemas de gestão de dados também permitem trocar informações entre diferentes dispositivos, tornando a indústria ainda mais integrada e contribuindo com a interoperabilidade.
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Benefícios do BluePlant
Para usufruir de toda a capacidade de um banco de dados coeso e bem estruturado, é essencial utilizar uma ferramenta que permita fazer consultas nesse ambiente e apresentar informações relevantes para a gestão e a operação da indústria. O BluePlant, software para supervisão, controle e aquisição de dados da Altus, lhe dá essa possibilidade. Ele oferece diferenciais que elevam eficiência e precisão através do gerenciamento inteligente das informações.
Veja os motivos para escolher o BluePlant como sistema supervisório:
- Integração e centralização de dados: permite armazenar e gerenciar as informações de forma centralizada, inclusive utilizando dados de bancos externos;
- Flexibilidade de gestão: possibilita fazer uma organização customizada do registro, sem afetar compatibilidades anteriores e garantindo a atualização adequada da base;
- Eficiência na gestão de recursos: melhora o uso melhor dos componentes para tarefas como o processamento de dados;
- Maior continuidade operacional: evita grandes interrupções no fluxo de dados, inclusive durante falhas de hardware, por causa dos servidores redundantes automáticos.
Otimizar a base de dados melhora o desempenho da indústria
Na indústria, a otimização da base de dados desempenha um papel crucial na melhoria da eficiência e produtividade das operações. Informações bem otimizadas permitem que empresas armazenem, gerenciem e acessem dados de forma rápida, precisa e organizada.
Como você viu, a efetividade da otimização da base de dados na indústria depende de uma solução de gerenciamento de informações — e a Altus pode ajudar. Saiba mais sobre o sistema de supervisão BluePlant!
