No  último post, “Uma introdução à modelagem de dados industrial”, compartilhei minha definição de modelo de dados e por que a modelagem de dados é importante para a Indústria 4.0. Gostaria de ir um passo adiante neste post, explicando por que você precisa de uma camada de abstração dedicada para modelagem de dados para alcançar uma infraestrutura de dados que possa realmente escalar.

Um ambiente único

Uma camada de abstração dedicada (chamarei isso de camada DataOps) é essencial porque nem todas as aplicações seguem um único padrão. Os padrões da indústria existem, mas são finitos. Como tal, os fornecedores continuam a criar seus próprios esquemas para modelar informações ricas no contexto de sua aplicação. Felizmente, os fornecedores geralmente fornecem algum nível de API para enviar e receber dados da aplicação no formato esperado que uma camada dedicada de modelagem de dados pode então aproveitar.

Ao orquestrar essas integrações em uma camada dedicada, podemos começar a generalizar a modelagem de dados, de modo que um usuário possa trabalhar em um único ambiente para modelar qualquer número de coisas. Essa camada então se torna responsável por transformar dados nos esquemas específicos de modelagem de dados para todas as aplicações consumidoras. Isso é revolucionário para usuários que precisam coletar, mesclar, transformar e compartilhar informações com muitas aplicações que residem localmente e na nuvem. Os usuários podem construir ou implantar novas aplicações ao longo do tempo e aproveitar o trabalho anterior. Quando a modelagem de dados é gerenciada em um local centralizado, os usuários podem adicionar, excluir e editar parâmetros para aplicações conectadas sem quebrar as integrações existentes.

Visibilidade e flexibilidade

Um ambiente único oferece visibilidade. Muitas vezes falamos com engenheiros de automação que sabem que possuem hardware e software no chão de fábrica que estão produzindo e coletando dados brutos, mas não sabem quem está se conectando a eles e quais dados estão sendo compartilhados. Um local centralizado permite que a OT veja facilmente onde e como os dados fluem dentro e fora do chão de fábrica. Eles sabem quem está produzindo os dados brutos, quem está consumindo as informações e como as mudanças na camada DataOps afetarão o resto da empresa. Uma camada dedicada adiciona resiliência e flexibilidade ao vasto ecossistema de tecnologia encontrado na maioria das instalações de fabricação.

Preparação de dados em uma etapa

Um local centralizado também reduz a redundância na preparação de dados e diminui o tempo de integração do sistema. As informações podem ser propagadas automaticamente para qualquer aplicação de fornecedor sem tocar em cada aplicação individualmente. É demorado modelar dados em muitas aplicações diferentes em vez de modelar dados apenas uma vez.

Conectividade passiva

Uma camada DataOps fornece conectividade passiva, o que significa que os usuários não precisam agendar tempo de inatividade ou redesenhar as integrações para estabelecer a comunicação com a solução. Uma solução Industrial DataOps como o HighByte Intelligence Hub pode ser incorporada passivamente, fazer conexões com fontes de dados existentes, coletar dados, transformá-los, adicionar contexto e, em seguida, enviar informações modeladas em tempo real para aplicativos em execução usando suas respectivas APIs.

Qualidade e Precisão dos Dados

A camada DataOps transforma os dados brutos antes de disponibilizá-los para todas as aplicações consumidoras, reduzindo as chances de erros serem cometidos montante acima – como anexar as unidades de medida erradas a um ponto de dados. O DataOps reduz a oportunidade de erros humanos, fornecendo um local centralizado para gerenciar conversões e transformações. Se ocorrer um erro, ele é detectado rapidamente e facilmente corrigido sem a necessidade de solucionar problemas em cada aplicativo ou código personalizado.

Para dados que incluem características de tempo, a camada DataOps ajuda a garantir que os carimbos de tempo sejam consistentes e precisos em todas as aplicações. Quando as aplicações são permitidas a coletar dados diretamente e independentemente, elas podem coletar amostras de tempo diferentes, dependendo da velocidade de mudança dos dados subjacentes. Em vez disso, usando uma camada DataOps, os usuários garantem que todas as aplicações recebam a mesma amostra de tempo e estejam sincronizadas entre si, com resolução de milissegundos.

Segurança

Finalmente, quando as empresas industriais gerenciam a modelagem e integração de dados em uma solução DataOps dedicada, elas reforçam sua estratégia de defesa em profundidade. O ambiente de modelagem permite que apenas indivíduos autorizados determinem quais aplicações devem receber dados e exatamente quais dados elas devem receber. As aplicações consumidoras não têm mais acesso livre às fontes de dados brutos. A solução DataOps abstrai essa conexão direta. Em vez de enterrar as integrações em código personalizado, elas são visíveis para usuários autorizados e ajudam a proteger infraestruturas potencialmente críticas.

Próximos Passos

Se você gostaria de saber mais sobre como uma solução DataOps dedicada pode fornecer uma maneira mais eficiente e segura de mesclar, modelar e mover seus dados industriais, convido-o a experimentar o HighByte Intelligence Hub por si mesmo. Junte-se ao Trial para obter acesso à nossa versão mais recente, recursos do produto e um membro da equipe HighByte para ajudá-lo em sua avaliação.

*This blog post was originally posted in English on 15/03/2021 on HighbyteThe post has been translated and reposted here with the express written permission of our partners at HighByte. Posted by Tony Paine

*Este post foi originalmente postado em inglês em 15/03/2021 no Highbyte O post foi traduzido e repostado aqui com a permissão expressa por escrito de nossos parceiros da HighByte. Postado por Tony Paine