Os sensores, CLPs, sistemas supervisórios, ERPs, sistemas MES, equipamentos inteligentes e dispositivos IoT têm sido ferramentas indispensáveis para a transformação digital.
Isso se dá pelas suas respectivas contribuições às coletas de dados diários, com seus volumes massivos, sendo transformados em informações valiosas para aumentar a eficiência operacional, reduzir custos, melhorar qualidade de produtos e apoiar decisões estratégicas.
Neste contexto, empresas recorrem a diferentes formas de armazenar e gerenciar os dados obtidos.
E foi assim que conceitos como Data Lake e Data Warehouse ganharam força: com a necessidade de lidar com grandes volumes de informações de diferentes formatos e origens.
Mas afinal, será que essa tecnologia faz mais sentido para a indústria? Essas duas tecnologias são ainda melhores que bancos de dados tradicionais?
Neste texto, você conhece a diferença entre esses diferentes conceitos e entende que a resposta depende dos objetivos da empresa, bem como a forma em que os dados são utilizados e o nível de maturidade da transformação digital a ser obtida.
Conheça cada tecnologia
- Banco de dados tradicional
Poderíamos resumir o banco de dados tradicional como a base das operações industriais. Eles são os responsáveis por armazenar as informações que possibilitam o funcionamento diário de sistemas industriais.
O banco de dados tradicional é, então, um ambiente estruturado em que são organizadas tabelas, relacionamentos e regras consistentes, segundo regras íntegras.
Na indústria, sistemas operacionais utilizam o banco de dados para registrar informações, como::
- ERP;
- MES;
- Sistemas de manutenção (CMMS);
- Controle de estoque;
- Sistemas de qualidade;
- Cadastro de clientes e fornecedores;
- Ordens de produção (OPs).
Por exemplo: uma ordem de produção registrada em um ERP deve conter campos específicos, como código de produto, quantidade, data de fabricação, status, entre outros.
Todos esses registros seguem um padrão, e o sistema consegue localizar, atualizar e consultar informações de forma rápida.
Isso faz do banco de dados uma ótima ferramenta para operações transacionais, por exemplo, em que deve-se registrar e consultar dados em tempo real com rapidez, confiabilidade e segurança.
- Data Warehouse
O Data Warehouse se trata, por sua vez, de algo voltado a empresas maiores, visto que nelas, os dados deixam de estar concentrados em um único sistema.
O ERP possui suas informações, o MES possui outras, além de outras informações no histórico do sistema de manutenção e outras variáveis do processo medidas e armazenadas no SCADA.
Daí, surge o Data Warehouse, com sua função de reunir essas informações em um ambiente único para apoiar análises gerenciais.
O Data Warehouse não só recebe dados de diferentes sistemas, mas também realiza tratamentos, padroniza, consolida e organiza essas informações de forma otimizada.
Assim, consultas analíticas e geração de indicadores são mais ágeis. Agora, não é mais preciso registrar novas transações, mas sim responder perguntas como:
- Qual foi o OEE médio da fábrica no último trimestre?
- Como evoluiu o consumo de energia por unidade produzida?
- Quais linhas apresentam maior índice de paradas?
- Qual fornecedor está associado ao menor índice de não conformidades?
Desta maneira, o Data Warehouse é excepcional para dar poder a dashboards, relatórios e ferramentas de Business Intelligence (BI), como Power BI, Tableau e Qlik.
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Data Lake
O Data Lake, diferente do Data Warehouse que trabalha com informações previamente organizadas, adota uma abordagem muito mais flexível, tendo o objetivo de armazenar grandes volumes de dados em seu formato original, independente da estrutura.
Desta forma, além de dados tradicionais, um Data Lake pode reunir:
- leituras contínuas de sensores IoT;
- históricos completos de CLPs e sistemas SCADA;
- sinais de vibração para monitoramento de ativos;
- imagens capturadas por sistemas de visão computacional;
- vídeos de inspeção;
- arquivos CSV e planilhas;
- documentos técnicos em PDF;
- registros de manutenção;
- arquivos de log de equipamentos;
- dados meteorológicos ou provenientes de APIs externas.
E por que manter os dados em sua versão bruta é tão importante?
Bem, você sabe que ideias se reinventam no decorrer do tempo, devido a diferentes necessidades que possam surgir ou até mesmo devido a nossa própria evolução analítica.
Pois é aí que está a resposta: preservar dados brutos permite que eles sejam utilizados posteriormente em aplicações que talvez nem estivessem previstas quando foram coletadas.
Bons exemplos estão em algoritmos de Inteligência Artificial, modelos de manutenção preditiva ou projetos de gêmeos digitais (Digital Twins).
Qual faz mais sentido para a indústria?
Assim como dito no início, a resposta é: depende. Ou melhor, pode ser que seja: os três fazem sentido.
Veja que cada tecnologia desempenha um papel específico dentro da estratégia de gestão de dados.
- Os bancos de dados tradicionais: são indispensáveis para para garantir o funcionamento dos sistemas operacionais;
- O Data Warehouse: organiza e consolida as mesmas informações, sendo úteis para gerar insights que fundamentam a tomada de decisões;
- O Data Lake: armazena grandes volumes de dados de diferentes formatos, criando a base de uma estrutura que viabiliza o uso de tecnologias avançadas, como Big Data, Inteligência Artificial, manutenção preditiva e outras aplicações avançadas.
Conclusão
Nota-se que o diferencial de uma empresa para outra não implica qual tecnologia utilizar, mas quem diz isso é o nível de maturidade de arquitetura de dados.
Os bancos de dados tradicionais e um Data Warehouse funcionam, e muito bem, em indústrias de pequeno e médio porte. Já organizações com grande volume de informações, múltiplas plantas ou projetos voltados à Indústria 4.0 tendem a obter mais benefícios ao incorporar também um Data Lake.
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FAQ – Banco de dados, Data Warehouse e Data Lake na indústria
1.Qual é a principal diferença entre Data Lake e Data Warehouse na indústria?
A principal diferença está no tratamento dos dados. O Data Warehouse armazena apenas dados estruturados e previamente organizados para relatórios e BI, enquanto o Data Lake guarda dados em seu formato bruto (estruturados, não estruturados e semiestruturados) para análises avançadas futuras, como Inteligência Artificial e manutenção preditiva.
2.Uma indústria precisa substituir seu banco de dados tradicional por um Data Lake?
Não, as tecnologias são complementares e não substitutas. O banco de dados tradicional continua sendo indispensável para registrar transações operacionais do dia a dia (como ERP e MES), enquanto o Data Lake atua como um repositório centralizado para dados massivos e análises complexas.
3.O que são dados não estruturados na automação industrial?
São dados gerados continuamente pelos processos industriais que não se encaixam em tabelas tradicionais de bancos de dados. Exemplos incluem sinais contínuos de vibração e temperatura de sensores IoT, imagens e vídeos de inspeção de qualidade, logs de erro de CLPs e relatórios em PDF.
4.Como a coleta de dados por sensores e CLPs impacta a tomada de decisão?
Sensores e CLPs capturam variáveis do processo em tempo real. Ao integrar essas leituras a sistemas de gestão e análise de dados, a indústria ganha visibilidade completa para prever falhas de equipamentos, reduzir desperdícios de energia e insumos, e otimizar o OEE (Eficiência Global dos Equipamentos).
