{"id":87227,"date":"2021-10-20T10:56:42","date_gmt":"2021-10-20T13:56:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.institutodeengenharia.org.br\/site\/?p=87227"},"modified":"2021-10-20T10:56:42","modified_gmt":"2021-10-20T13:56:42","slug":"como-montadoras-estao-organizando-data-houses-para-impulsionar-a-transformacao-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.institutodeengenharia.org.br\/site\/2021\/10\/20\/como-montadoras-estao-organizando-data-houses-para-impulsionar-a-transformacao-digital\/","title":{"rendered":"Como montadoras est\u00e3o organizando data houses para impulsionar a transforma\u00e7\u00e3o digital"},"content":{"rendered":"

Empresas\u00a0automotivas<\/strong>\u00a0est\u00e3o\u00a0sempre se esfor\u00e7ando para serem inovadoras e diferenciadas no mercado. Elas t\u00eam\u00a0em comum uma profunda tradi\u00e7\u00e3o de criatividade, inova\u00e7\u00e3o e excel\u00eancia em\u00a0engenharia<\/strong>\u00a0e uma cren\u00e7a s\u00f3lida de que o sucesso \u00e9 alcan\u00e7ado e sustentado por um pensamento\u00a0de longo prazo que busca reimaginar e oferecer experi\u00eancias excepcionais ao\u00a0cliente.<\/p>\n

Esse\u00a0mindset<\/em>\u00a0de longo\u00a0alcance est\u00e1 impulsionando um novo modo de fazer neg\u00f3cios no setor: a\u00a0transforma\u00e7\u00e3o disruptiva digital para aumentar a agilidade e estimular a\u00a0inova\u00e7\u00e3o<\/strong>,\u00a0enquanto melhora continuamente as efici\u00eancias operacionais. Fiel \u00e0s suas\u00a0tradi\u00e7\u00f5es de engenharia, as montadoras est\u00e3o adotando a computa\u00e7\u00e3o em nuvem,\u00a0armazenamento e tecnologias complementares na nuvem para permitir a tomada de\u00a0decis\u00e3o baseada em dados, machine learning e plataformas de analytics para\u00a0alimentar suas estrat\u00e9gias de transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Um princ\u00edpio fundamental nesta\u00a0mudan\u00e7a \u00e9 que construir as ferramentas para a transforma\u00e7\u00e3o requer que o seu\u00a0data house esteja em ordem. Inevitavelmente isso pode significar migrar dados\u00a0de m\u00faltiplos e, muitas vezes, d\u00edspares, sistemas de TI e bancos de dados\u00a0legados para um reposit\u00f3rio centralizado, ou data lake, que pode armazenar\u00a0dados estruturados e n\u00e3o estruturados em qualquer escala.<\/p>\n

Usar processos com dados pesados\u00a0para tomar decis\u00f5es n\u00e3o \u00e9 uma ideia nova na ind\u00fastria automotiva. Na maioria\u00a0das vezes, no entanto, os dados existem em silos – normalmente organizados por \u00e1reas\u00a0funcionais, como marketing, engenharia e manufatura. Cada \u00e1rea da empresa\u00a0oferece seus pr\u00f3prios insights baseados em dados e as decis\u00f5es s\u00e3o tomadas com\u00a0base em uma combina\u00e7\u00e3o complexa de conjuntos de dados d\u00edspares.<\/p>\n

Data lakes liberam valiosos ativos de informa\u00e7\u00f5es de sistemas que est\u00e3o em silos, permitindo que diversos conjuntos de dados coexistam “como s\u00e3o”. Isso permite que diferentes tipos de an\u00e1lise e modelagem hol\u00edstica de pain\u00e9is de controle, visualiza\u00e7\u00f5es, processamento de big data, analytics em tempo real e machine learning sejam feitos mais rapidamente. Os resultados s\u00e3o percep\u00e7\u00f5es novas e mais profundas que orientam melhores decis\u00f5es.<\/p>\n

A Volkswagen, por exemplo, est\u00e1\u00a0usando data lakes para identificar tend\u00eancias operacionais, melhorar as\u00a0previs\u00f5es e otimizar as opera\u00e7\u00f5es identificando lacunas na produ\u00e7\u00e3o e\u00a0desperd\u00edcio.<\/p>\n

A Toyota est\u00e1 aproveitando data lakes para\u00a0coletar dados de autom\u00f3veis conectados e aplic\u00e1-los em design e desenvolvimento\u00a0de ve\u00edculos, al\u00e9m de novos servi\u00e7os contextuais, como compartilhamento de\u00a0carros, caronas, servi\u00e7os de aluguel e novos servi\u00e7os corporativos e para\u00a0pessoas f\u00edsicas, como notifica\u00e7\u00f5es proativas de manuten\u00e7\u00e3o do ve\u00edculo.<\/p>\n

O grupo BMW est\u00e1 usando data lakes\u00a0para usar informa\u00e7\u00f5es de toda a empresa globalmente, guiando a tomada de\u00a0decis\u00f5es baseadas em dados que guiam o desenvolvimento de tecnologia e de\u00a0ve\u00edculos, fabrica\u00e7\u00e3o, vendas e servi\u00e7os.<\/p>\n

Os data lakes s\u00e3o ponto fundamental da inova\u00e7\u00e3o digital no setor automotivo e costumam ter um valor multiplicador exponencial, ajudando a resolver alguns dos maiores desafios do setor. No entanto, a escala e a complexidade de organizar dados d\u00edspares para multinacionais de engenharia \u00e9 monumental.<\/p>\n

Assim, as montadoras est\u00e3o implantando data lakes na nuvem porque fornece desempenho, confiabilidade, disponibilidade, um conjunto diversificado de mecanismos anal\u00edticos e enormes economias de escala. As vantagens da nuvem para os data lakes incluem melhor seguran\u00e7a, tempo de implanta\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pido, melhor disponibilidade, mais frequ\u00eancia nas atualiza\u00e7\u00f5es de recursos e funcionalidades, mais elasticidade, maior cobertura geogr\u00e1fica e custos vinculados \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o real.<\/p>\n

Como exemplo temos a BMW, que\u00a0criou um hub de dados global na nuvem que emprega recursos de machine learning\u00a0da AWS e ferramentas para tornar os dados acess\u00edveis em todas as regi\u00f5es. Com a\u00a0AWS, os funcion\u00e1rios da fabricante podem processar, interrogar e enriquecer os\u00a0dados de desenvolvimento, produ\u00e7\u00e3o, vendas e desempenho de ve\u00edculos em todo o\u00a0mundo.<\/p>\n

Os data lakes est\u00e3o abrindo uma\u00a0s\u00e9rie de possibilidades para as montadoras. Novas abordagens de modelagem de\u00a0dados capacitam as empresas a aplicar an\u00e1lises avan\u00e7adas e machine learning em\u00a0novas fontes, como em dados de maquin\u00e1rio, fabrica\u00e7\u00e3o e log\u00edstica. Enquanto os\u00a0projetos de machine learning podem ser iniciados com o uso de dados isolados,\u00a0os data lakes fornecem aos fabricantes de autom\u00f3veis uma vis\u00e3o mais ampla de\u00a0seu panorama de dados para entender quais dados est\u00e3o dispon\u00edveis, como podem\u00a0ser facilmente acess\u00edveis e o que deve ser coletado no momento para atender\u00a0necessidades futuras.<\/p>\n

Essa ampla visibilidade se encaixa\u00a0bem com a mentalidade de longo prazo das montadoras, ajudando-as a construir\u00a0roadmaps de produtos que proporcionem um valor dur\u00e1vel e de longo prazo. Um\u00a0forte exemplo das vantagens que os data lakes podem oferecer \u00e9 o “Toyota\u00a0Connected Data Lake”, baseado na nuvem e que opera em tempo real\u00a0capturando e armazenando bilh\u00f5es de mensagens geradas diariamente pelos\u00a0sistemas de telemetria dos ve\u00edculos.<\/p>\n

O data lake apresenta v\u00e1rias\u00a0oportunidades para melhorar a seguran\u00e7a do cliente e aprimorar a experi\u00eancia de\u00a0propriedade do ve\u00edculo. Isso inclui detec\u00e7\u00e3o precoce e resolu\u00e7\u00e3o de problemas\u00a0do ve\u00edculo antes que o cliente seja afetado, al\u00e9m de an\u00e1lises cont\u00ednuas da\u00a0situa\u00e7\u00e3o do ve\u00edculo que podem criar planos de manuten\u00e7\u00e3o otimizados para o\u00a0cliente dirigir livre de preocupa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Adotando uma abordagem intencional\u00a0para tratar os dados como um ativo e dedicar recursos humanos e tecnol\u00f3gicos\u00a0para garantir a integridade e qualidade dos dados, as montadoras s\u00e3o capazes de\u00a0desenvolver e aplicar machine learning\u00a0\u00a0em toda a organiza\u00e7\u00e3o para realizar a transforma\u00e7\u00e3o interna. A\u00a0recompensa \u00e9 a automatiza\u00e7\u00e3o de processos que simplificam o gerenciamento da\u00a0infraestrutura, a ado\u00e7\u00e3o acelerada de tecnologias intuitivas e acess\u00edveis, e a\u00a0cria\u00e7\u00e3o de experi\u00eancias mais significativas e personalizadas para os clientes.<\/p>\n

* Dean Philips \u00e9 l\u00edder t\u00e9cnico global
\npara o setor automotivo na AWS<\/em><\/p>\n

Fonte: CIO<\/strong><\/em><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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