Uma abordagem DIY requer que você invista recursos em design e desenvolvimento de um ambiente de dados e armazenamento. Além de ser um alto investimento desenvolver do zero, requer manter e oferecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, dados os recursos de equipe especializados.
Procure uma plataforma de análise de manufatura que forneça uma solução de ponta a ponta para que você não precise projetar, comprar, gerenciar ou dimensionar as diferentes camadas de tecnologia. Seu papel deve ser somente engajar a ferramenta e extrair seu máximo valor ao custo de uma baixa curva de aprendizado.
Você também deve manter todo o pipeline, desde a coleta até o processamento, a análise e a disseminação. Qualquer gargalo no pipeline de dados pode paralisar o aplicativo.
Sua plataforma deve fornecer resultados específicos de manufatura para que você não precise desviar recursos de TI para gerenciar e desenvolver os aplicativos de big data.
Sua solução de análise de manufatura deve aceitar quaisquer dados sem supervisão ou governança e tratá-los de forma estruturada. Você não quer que os analistas tenham que começar do zero para descobrir como devem ser tratados, organizados e ainda garantir sua segurança.
Sua solução de análise de manufatura deve ser implantada rapidamente onde os dados estão contidos com o mínimo possível de fontes separadas. Inicie pelos dados já existentes.
Os modelos de dados SQL ou aplicações locais são inflexíveis e não podem ser aplicados a muitos problemas e podem ficar lentos quando um grande número de consultas simultâneas é feito. Os historiadores de dados capturam apenas um pequeno subconjunto de dados relevantes e pouca ou nenhuma análise é realizada nesses dados.
Sua plataforma analítica de manufatura deve armazenar, integrar e analisar uma ampla variedade de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, incluindo tipos de dados normalmente não encontrados em sistemas já existentes. Certifique-se de que a solução gerencie os dados para evitar problemas de redundância.
Em sua grande maioria, as soluções, frequentemente não fornecem informações oportunas e geralmente usam apenas métricas predefinidas, requer recursos significativos para capturar, modelar e aplicar ferramentas analíticas aos dados. O BI horizontal e o software de visualização de dados não são feitos sob medida para a manufatura. Os usuários precisam projetar todos os relatórios e os dados não têm consistência semântica e metadados controlados, o que significa que você precisa “lutar” para entender.
Sua solução de análise de manufatura deve usar análises avançadas, como aprendizado de máquina e detecção de anomalias, para ajudar a descobrir relacionamentos anteriormente desconhecidos.