Hoje, estamos vivendo uma verdadeira explosão na geração de dados, muito mais do que nunca. Por isso, o Big Data Analytics virou uma ferramenta fundamental para quem quer tirar proveito dessa quantidade enorme de informações e transformar isso em decisões que realmente fazem diferença.
A área de big data analytics deve crescer 13,5% ao ano, de acordo com um relatório da Fortune Business Insights. Este mercado tinha um tamanho estimado em US$ 307 bilhões em 2023 e deve alcançar US$ 961 bilhões em 2032. É esse grande volume de dados que faz com que a economia digital esteja se ampliando e abrindo novos horizontes para vários tipos de negócios, incluindo a indústria.
“Big data analytics se refere ao uso de tecnologias modernas e ferramentas para processar, analisar e extrair informação de dados estruturados e não estruturados. Sua implicação recai sobre o massivo volume de dados criados diariamente, oferecendo insights e perspectivas para uma tomada de decisão atualizada”, afirma a consultoria no relatório.
Na indústria 4.0, a automação é reflexo da obtenção de dados a partir da Internet das Coisas (IoT) e outras tecnologias que oferecem caminhos para aprimorar a eficiência operacional de forma estratégica. É por isso que big data analytics emerge como um dos principais pilares da transformação digital em diversos setores, incluindo a indústria.
Mas, afinal, o que é big data analytics?
Big Data Analytics é o processo de coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados — muitas vezes em tempo real — para identificar padrões, correlações e tendências que seriam invisíveis a olho nu. Diferente da análise de dados tradicional, que lida apenas com conjuntos menores e estruturados, aqui falamos de dados massivos, vindos de fontes diversas e em formatos variados.
Entre os principais exemplos de onde esses dados podem ser gerados, estão:
- Sensores e máquinas industriais (IoT);
- Redes sociais e interações digitais;
- Registros de vendas e transações comerciais;
- Logs de servidores, sistemas e aplicativos;
- Imagens, vídeos e outros dados não estruturados.
Esses são só alguns exemplos de tipos de arquivos e informações que podem ser processados e analisados em tempo real. O grande desafio é assegurar não só a coleta desses dados, mas que eles sejam devidamente analisados, estejam atualizados e construam inteligência para o seu negócio.
Como são as aplicações do big data analytics na indústria?
São inúmeras as possibilidades com a transformação de dados brutos em insights acionáveis. Algumas das principais aplicações para a indústria incluem:
1. Manutenção preditiva
O uso de sensores instalados em máquinas industriais permite a coleta contínua de dados relacionados ao desempenho, temperatura, vibração e outros parâmetros operacionais. Esses dados são analisados em tempo real para identificar padrões que antecedem falhas.
Essa tecnologia permite ações proativas de manutenção antes que o problema se agrave, evitando interrupções inesperadas e aumentando a vida útil dos equipamentos. Como resultado, os custos operacionais são reduzidos, e a eficiência da linha de produção é maximizada.
2. Otimização da cadeia de suprimentos
O big data analytics transforma a gestão da cadeia de suprimentos ao permitir análises precisas de tendências de demanda e padrões de consumo, aprimorando a operação e a logística. Com esses insights, as empresas podem prever flutuações de mercado, otimizar níveis de estoque para evitar excessos ou escassez e planejar a logística de forma mais eficiente.
Assim, além de cortar custos, elas ficam mais ágeis para atender o cliente, o que faz toda a diferença na competitividade.
Essas otimizações são ainda mais eficazes quando integradas a um ERP robusto, que centraliza dados logísticos, previsões e controle de estoque em uma única plataforma.
3. Controle de qualidade aprimorado
Na produção industrial, a coleta de dados detalhados ao longo do processo ajuda a melhorar o controle de qualidade, evitando defeitos em produtos e falhas no sistema antes que se agravem.
O big data analytics permite cruzar informações de várias fontes, como sensores de qualidade e feedback de clientes, para identificar as causas dos problemas. Com isso, ajustes podem ser feitos em tempo real, resultando em produtos de mais qualidade e na redução do retrabalho.
4. Personalização da produção
Utilizando informações sobre o comportamento dos consumidores, histórico de compras e análises de mercado, a tecnologia possibilita ajustar a produção para atender demandas específicas e sazonais.
Essa estratégia faz toda a diferença em setores como o de bens de consumo e automotivo, onde a personalização se destaca como um diferencial competitivo.
Produções customizadas melhoram a experiência do cliente, aumentam a fidelidade à marca e incentivam a inovação.
5. Eficiência energética
Há segmentos de indústria nos quais a energia elétrica representa quase a metade do custo de produção. Nessas áreas, a análise de dados de consumo energético em fábricas e linhas de produção pode revelar padrões de uso e áreas de desperdício – otimizando os resultados financeiros.
Neste cenário, big data analytics permite implementar estratégias para reduzir o consumo, como o ajuste de horários de pico e a otimização de máquinas com mais eficiência energética.
Essas aplicações mostram como o big data analytics é um elemento essencial na transformação digital da indústria, promovendo mais eficiência, qualidade e competitividade no mercado global.
Qual a importância de decisões baseadas em dados?
Observando as aplicações mencionadas acima, nota-se que o impacto do big data analytics é relevante para as indústrias. Com o investimento em tecnologias e softwares especializados, como um ERP para a indústria, é possível reduzir custos ao melhorar a previsão de demanda e minimizar desperdícios.
A eficiência operacional é ampliada, especialmente com o monitoramento em tempo real que permite ajustes em prol de mais produtividade. Como aquela indústria baseada exclusivamente em linhas de produção contínuas estão virando cenário do passado, a personalização de produtos se torna cada vez mais viável, refletindo diretamente na capacidade de inovação.
Com softwares mais voltados a monitorar em tempo real a produção, é possível implantar processos específicos relacionados à qualidade. Esse cuidado evita que produtos com não conformidades sejam disponibilizados ao mercado e diminui o retrabalho, minimizando riscos financeiros e reputacionais.
Os desafios da implementação do big data analytics
Para colher esses benefícios na rotina das indústrias, há algumas barreiras comuns, independentemente do segmento de atuação:
- Falta de profissionais qualificados: a análise de dados requer especialistas como cientistas de dados e engenheiros especializados, o que costuma ser uma mão de obra valorizada e escassa no mercado;
- Infraestrutura de TI inadequada: processar grandes volumes de dados exige investimentos em servidores, armazenamento e computação em nuvem. Nem todas as empresas contam com essa infraestrutura e precisam evoluir de forma gradativa;
- Cibersegurança: a proteção contra vazamentos e ataques cibernéticos é essencial, sobretudo nesse contexto no qual os dados são ativos empresariais e devem ser protegidos;
- Integração de sistemas: empresas precisam garantir que diferentes plataformas consigam se comunicar para gerar insights precisos e eficientes. Se isso não acontecer, a tomada de decisão pode se basear em dados desatualizados ou equivocados.
O futuro do big data analytics: quais são as tendências?
O big data analytics é, de certa forma, a primeira parte de uma revolução, que se segue com a adição de outras tecnologias como o machine learning e a inteligência artificial na indústria.
Ter sucesso nessa estratégia gera:
- Automação de processos: a IA auxilia a operar máquinas e tomar decisões, reduzindo a necessidade de intervenção humana;
- Previsão de demanda: ajustes de produção com base em pedidos e tendências, alinhando a capacidade produtiva à demanda;
- Controle de qualidade: produtos são inspecionados automaticamente para evitar defeitos, conforme os critérios estabelecidos;
- Otimização logística: a IA otimiza rotas em tempo real e gerencia estoques para reduzir custos de maneira inteligente e estratégica;
- Design generativo: a tecnologia testa diferentes designs rapidamente, sendo um motor de inovação em indústrias;
- Robótica avançada: robôs inteligentes realizam tarefas precisas e perigosas, diminuindo o risco aos colaboradores e aprimorando a gestão do chão de fábrica.
Para se manter relevante no mercado, investir em big data analytics e na capacitação de profissionais qualificados é um caminho inevitável, independentemente do perfil e do porte industrial.
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