Big Data - A importância dos dados no processo industrial

É impossível não relacionar a importância do Big Data para o surgimento de uma nova era. Apelidado como o petróleo do século XXI o Big Data tem auxiliado, e muito, não só o setor industrial mas como muitos outros na forma de gestão de negócios.

Mas o que é o big data? Há várias versões sobre a origem do conceito de Big Data, assim como do início de suas aplicações. Uma das mais conhecidas remete à NASA, que no início da década de 1990 começou a utilizar Big Data para descrever imensos conjuntos de dados complexos, que desafiavam os limites convencionais da computação da época. O termo "big data" é relativamente novo. O conceito ganhou força no começo dos anos 2000, quando o analista Doug Laney articulou a definição atualmente usada de Big Data em três Vs:

• Volume: Organizações coletam dados de fontes variadas, incluindo transações financeiras, mídias sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina para máquina.

• Velocidade. Os dados são transmitidos numa velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil.

• Variedade. Dados são gerados em inúmeros formatos — desde estruturados (numéricos, em databases tradicionais) a não-estruturados (documentos de texto, e-mail, vídeo, áudio, cotações da bolsa e transações financeiras).

Podendo ser consideradas outras dimensões dependendo da sua utilização como por exemplo veracidade, complexidade, variabilidade etc…

O Big Data em si são apenas dados brutos, porém com a utilização de softwares e técnicas de análise pode-se extrair informações (“insights”) úteis para a gestão do processo analisado, descobrir novos padrões e explorar perguntas que ainda não haviam sido feitas.

As tomadas de decisões a partir do uso de dados são muito mais precisas e reais, eliminando a ideia de basear suas estratégias em intuições ou suposições e ganhando em agilidade na correção de rotas.

Segundo a revista Forbes, a taxa de adoção de utilização de Big Data analytics é de 53% em todas as empresas entrevistadas pela revista contra 17% em 2015.

Mundialmente o crescimento anual do mercado de Big Data cresce em torno de 10 a 14%. As projeções chegam a um crescimento de $42 bilhões em 2018 para $103 bilhões em 2027.

Para se ter uma ideia, algumas empresas chegam a coletar, a cada 250 milissegundos, mais de dez mil dados. Por isso, a adoção de estratégias digitais para análise do Big Data podem criticas, já que além de elevar a produtividade da empresa, o estudo dessas informações possibilitará processos mais assertivos, redução de custos e até a previsão e prevenção de problemas operacionais.

Um exemplo de estratégia bem sucedida é a Meritor, fabricante de sistemas de transmissão, freios e outros componentes para veículos comerciais. Na hora de avaliar os fornecedores do setor, os clientes levam em consideração o número de peças rejeitadas por milhão (PPM). Para elevar a sua nota nesse quesito, a Meritor quintuplicou os números de dados recolhidos e começou a rastrear as taxas de defeito, não apenas por lotes de produto, mas também por operações de produção individuais. Além disso, decidiu diferenciar as peças rejeitadas por clientes das rejeitadas por fornecedores, o que permitiu avaliar os níveis de qualidade de suas próprias fontes.

O resultado? Em 2013 a taxa de rejeição da empresa era de 139 partes por milhão. Durante o primeiro trimestre de 2014, com a companhia trabalhando para melhorar a rastreabilidade dos problemas de produção, a taxa caiu para 67.

As possibilidades de aprimoramento da manufatura com o uso do Big Data são infinitos:

- Oferta de produtos com foco no consumidor: Hoje o olhar está totalmente voltado para o cliente. E para conhecê-lo melhor é possível fazer uso de dados.Uma das formas é explorando tecnologias como a Inteligência Artificial, que por meio do machine learning, levam os profissionais da indústria a conhecer o perfil exato dos seus consumidores .

- Tomadas de decisão mais precisas: As informações podem ser utilizadas para otimizar tarefas operacionais e, a partir disso, tomam decisões muito mais precisas, fazendo análises complexas do ritmo da produção, assim como da aceitação do produto que vai para o mercado.

- Antecipação de cenários e problemas: É possível antecipar cenários, reunindo dados relacionados ao mercado consumidor e fazendo avaliações, assim podendo experimentar e testar novos produtos e soluções.

De acordo com “NewVantage Venture Partners”, Big Data está trazendo seu maior valor às empresas por diminuir despesas em 49.2% dos casos e por inovações e novas vertentes de negócio em 44.3% dos casos.

Em resumo com o processamento de grandes volumes de dados a indústria ganha assim como os clientes:

• Linhas de produção mais eficientes; • Acompanhamento do processo produtivo em tempo real; • Precisão na análise de dados; • Identificação de problemas de forma preditiva; • Melhoria em previsões de demanda de produtos/produção; • Descentralização do ciclo produtivo; • Indústria mais próxima do consumidor final; • Fabricação personalizada. • Diminuição do tempo para correção de problemas; • Maior integração entre os setores e níveis de atuação; • Aumento da qualidade das tomadas de decisões;