Skip to main content
Esta página é exibida usando tradução automática. Prefere ver em inglês?

Como corrigir três obstáculos no gerenciamento de dados

Todas as empresas industriais estão ansiosas para transformar seus dados em valor e a maioria tem um projeto de transformação digital em andamento. Mas, de acordo com uma pesquisa global com CIOs da Gartner Inc, menos da metade atinge suas metas. Veja como evitar os três obstáculos mais comuns.

Como desbloquear todo o valor de vincular sua TI e OT

Todas as empresas industriais estão ansiosas para transformar seus dados em valor e a maioria tem um projeto de transformação digital em andamento.

Mas, de acordo com uma pesquisa global com CIOs da Gartner Inc, menos da metade atinge suas metas¹.

Conectar os pontos entre TI (Tecnologia da Informação) e OT (Tecnologia Operacional) é fundamental.

Com os olhos no horizonte, veja como evitar os três obstáculos mais comuns que prejudicam a capacidade das organizações de liberar todo o valor de vincular seus sistemas operacionais e comerciais.

[1]

91011169-5fd9-40c8-acfd-ecab0d7577e1 - AdamCartwright4 original

Adam Cartwright

Obstáculo 1: um destino pouco claro

A IA geralmente se torna um martelo procurando um prego. A IA não pode compensar objetivos mal definidos. Não deixe que as respostas inteligentes dos grandes modelos linguísticos façam você pensar que a IA entende o que você deve fazer ou que outras tecnologias de IA farão com que isso aconteça.

Se você não entender como é o sucesso e como ele será medido, você fracassará. Use o mesmo rigor que você aplicaria ao especificar um consultor para definir seu projeto de IA.

A correção: Todo projeto digital ou de IA deve ser um projeto de mudança. Traga seu pessoal com você e ajude-os a se entusiasmarem em trazer todo o conhecimento para o projeto, para que ajudem a torná-lo um sucesso e a se integrarem à sua empresa normalmente.

Obstáculo 2: não tenha medo de quebrar o silo

Os silos de dados são o legado de décadas de sistemas desconectados — hardware e software adicionados ao longo do tempo ou gerenciados por equipes separadas sem um fio digital unificador. As máquinas ainda podem funcionar sem problemas, mas seus dados ficam bloqueados em sistemas autônomos que não conseguem se comunicar entre si. Sistemas e protocolos legados são um problema específico; as equipes de TI querem que os dados de OT “sejam como uma API”, mas não são.

Essa fragmentação é um grande obstáculo para obter insights significativos e em tempo real que possam ser utilizados pelos sistemas existentes das organizações.

A correção: Plataformas industriais de IoT, como o Industrial Edge da Siemens, ajudam a unificar esses ambientes criando uma única interface para compartilhamento de dados que pode ser conectada à OT. Eles conectam sensores, máquinas e infraestrutura legada à nuvem, fornecendo as interfaces padronizadas que a TI está procurando.

Obstáculo 3: não rotular os dados corretamente

Dados brutos sem contexto são apenas ruído. Para obter informações, esses dados devem ser rotulados adequadamente com metadados, como carimbos de data e hora, descrições de fontes ou identificadores de ativos.

Mas a etiquetagem manual exige muita mão de obra e muitas empresas não têm recursos internos para fazer isso em grande escala.

A correção: Rotule conforme você avança. Isso deve ser uma disciplina e precisa ser incorporado aos seus procedimentos operacionais padrão. Se você tem grandes conjuntos de dados antigos, ferramentas baseadas em IA, como a Siemens SALT (Ferramenta de etiquetagem semiautomática), foram projetadas para enfrentar esse desafio.

Não desperdice seus dados

A verdadeira digitalização depende de unir OT e TI — fazer com que máquinas e sistemas falem o mesmo idioma. Mas isso também depende de práticas inteligentes de dados: derrubar silos, rotular os dados corretamente e aplicar a IA com propósito e cuidado.

Ao evitar esses três obstáculos no gerenciamento de dados, as empresas industriais podem parar de perder o valor que já está oculto em suas operações e começar a fazer com que seus dados realmente funcionem para elas.