Top 3 Desafios na Preparação de Dados IoT para Sucesso Industrial

Sean Kandel da Trifacta

A Internet das Coisas (IoT) tornou-se integral à nossa vida diária, de wearables e smartwatches a TVs conectadas e eletrodomésticos. No mundo dos negócios, especialmente em ambientes B2B, dispositivos conectados — máquinas e sensores que rastreiam performance e manutenção — estão transformando operações. Por exemplo, linhas de produção podem usar sensores para manutenção preditiva, enquanto hospitais alavancam IoT para monitoramento remoto de pacientes, cirurgia robótica e dispensação automatizada de medicamentos.

Essas redes em expansão geram vastas quantidades de dados, e lidar com essa influxo apresenta obstáculos significativos. Para desbloquear pleno potencial de IoT e big data, organizações industriais devem preparar eficientemente dados heterogêneos e não estruturados. Abaixo, delineamos os três principais obstáculos à preparação de dados IoT e como soluções modernas podem abordá-los.

1. Enormes Volumes de Dados

Segundo International Data Corporation (IDC), dispositivos IoT devem produzir 40.000 exabytes de dados até 2020 — mais de 13.000 vezes o volume global de dados em 2000. Gerenciar tais volumes excede capacidade de muitos fluxos de trabalho tradicionais, especialmente para fabricantes coletando bilhões de registros de sensores e logs de aplicações internas. Preparação de dados consome até 80% do tempo e recursos de um projeto; à medida que volumes crescem, esse custo escala rapidamente. Organizações devem adotar tecnologias escaláveis que acompanhem o dilúvio de dados.

2. Complexidade

Dados de IoT são inerentemente complexos, combinando timestamps, geotags e arquivos estruturados como CSVs, frequentemente em altas taxas de geração. Ferramentas tradicionais — Excel, scripts manuais — não lidam com essa complexidade, deixando analistas qualificados sem meios para trabalhar com os dados. Escalar recursos internos é custoso, e capacidade técnica limitada pode criar gargalo de inovação. Empresas precisam de plataformas inteligentes que possam ingerir, transformar e integrar dados multi-formato, alta velocidade, sem overhead excessivo.

3. Interoperabilidade

Sistemas empresariais (CRM, ERP, plataformas de marketing) não são projetados para trocar ou processar dados de sensores perfeitamente. Integrar informações geradas por máquinas com aplicações de negócios como Salesforce ou Marketo permanece trabalhoso, impedindo analytics holístico. Uma solução que permita dados "conversarem" entre silos é essencial para desbloquear insights em toda a empresa.

Plataformas de Preparação de Dados para Iniciativas IoT

Organizações liderando projetos de IoT estão recorrendo a plataformas modernas de preparação de dados para superar esses desafios. Com plataforma inteligente, clientes da Trifacta relataram até 90% de redução no tempo de prep de dados e capacitaram usuários não-técnicos a gerenciar grandes datasets complexos. Também fizemos parceria com Sumo Logic para fornecer solução para preparar dados de log complexos junto a dados de aplicações de negócios.

Por exemplo, operador ferroviário europeu líder usa Trifacta para processar dados de sensores de 8.000 locomotivas em 32.000 milhas de trilhos, permitindo manutenção preditiva. Antes da plataforma, preparação de dados era fragmentada entre equipes e ferramentas, atrasando análise. Agora a empresa pode preparar todos os dados complexos de sensores ponta a ponta, acelerando drasticamente tempos de resposta.

Outro cliente, Kuecker Logistics Group (KLG), aplica plataforma Trifacta a vastos feeds de sensores de armazéns servindo os maiores varejistas do mundo. Automatizando prep de dados sem contratar desenvolvedores caros, KLG aumentou eficiência operacional e pode identificar rapidamente problemas que afetam a cadeia de suprimentos.

Conclusão

Dados de IoT oferecem potencial transformador, mas apenas quando respaldados por estratégia robusta de preparação. Organizações devem equipar equipes com plataformas escaláveis que gerenciem volume, complexidade e interoperabilidade. Adotando soluções inteligentes de preparação de dados, o universo outrora avassalador de dados IoT torna-se catalisador de inovação em vez de barreira.

O autor é Sean Kandel, CTO e co-fundador, Trifacta.