Dominando a Aquisição Automatizada de Dados: Insights Finais e Melhores Práticas

Por Ken Gifford

Você já levou alguém à Baskin-Robbins que realmente gosta de sorvete? Invariavelmente, quando levo minha esposa lá, ela tem uma boa ideia do que deseja. No entanto, diante da variedade desconcertante de opções, ela tem dificuldade em decidir. Essa situação hoje é chamada de "Sobrecarga de Informação". Temos uma ideia da informação que buscamos, mas nossos sentidos ficam saturados com todos os dados apresentados. É como beber de uma mangueira de incêndio.

O escritor americano sobre tecnologias da internet, Clay Shirky, afirma:

"Não é sobrecarga de informação. É falha de filtro."

A Wikipedia coloca assim: "Alguns cientistas cognitivos e designers gráficos enfatizaram a distinção entre informação bruta em forma utilizável para pensamento. Nessa visão, a sobrecarga de informação pode ser melhor vista como 'subcarga de organização'. Ou seja, o problema não é o volume de informação, mas o fato de não conseguirmos discernir como usá-la bem na forma bruta ou tendenciosa em que é apresentada."
Eu simplesmente gosto de distinguir dados de informação. Dados são simplesmente isso, dados em sua forma mais simples. Enquanto informação é dados destilados em algo acionável.

No mundo industrial, isso geralmente se representa em tendências. Dados em tendência são simplesmente uma linha contínua representando um ponto de dados ao longo do tempo. A maioria de nós já viu imagens de alguém apresentando diante de um cavalete com uma linha vermelha inclinada para cima ou para baixo. Esta é uma representação simples de uma linha de tendência.

Ao analisar dados de séries temporais, um gráfico de tendência torna-se muito útil para detectar mudanças repentinas e ver exatamente quando ocorreram. Isso permite ao analista focar rapidamente em um intervalo de tempo para análise mais profunda. Por isso, tendências são a visualização primária em qualquer kit de ferramentas de coleta de dados industrial.
Mas e a questão de quais dados coletar? Esta é uma pergunta carregada. Sempre que iniciamos um novo projeto de coleta de dados com um cliente, perguntamos: "Quais dados você deseja coletar?" Invariavelmente, a resposta é "Todos". Isso é desafiador em vários aspectos. Geralmente indica que o usuário final não sabe quais dados são mais úteis para determinar o quão bem um processo está rodando. Antes de invalidar esse pedido, devemos considerar que há muitos fatores normalmente invisíveis que podem afetar um processo. Coletar "tudo" dá oportunidade de entender o que está acontecendo quando algo fora do comum ocorre. Isso também significa que deve haver "filtros" realmente bons para permitir que o usuário ordene e visualize informações conforme necessário para tomar boas decisões.
Antes de decidir por uma abordagem de "mergulho profundo em dados", deve-se considerar outro fator – custo. Se planeja um sistema coletando de milhares de fontes, um sistema grande custará mais. Uma abordagem é dimensionar o sistema para coletar pontos de dados de "alto valor", com alguma margem – digamos, 100 fontes adicionais. Essas fontes extras ("tags", no jargão de software) podem ser reaproveitadas conforme necessário para coletar diversos pontos ao testar uma nova especificação ou ao enfrentar um problema recorrente em equipamento específico. Isso mantém o custo geral baixo, mas dá flexibilidade para análise profunda quando necessário.
Espero que tenha gostado desta série sobre coleta automatizada de dados. Se tiver dúvidas ou quiser conversar sobre coleta de dados, ligue para 800-844-8405.