O gerenciamento de dados mestres e a Internet das coisas

Foto: Logicoy

Motivação para o texto disponível em:  Gartner e Innovation Blog by Jorn Franke

Nos últimos anos o processo de Master Data Management (MDM) cresceu e elevou o numero de organizações que a aplicam. Entre os motivos para o gerenciamento dos chamados dados mestre estão a visão completa e precisa de partes de dados, chamados de mestres por sua importância, para quem os gerencia. Em resumo, os dados mestre são aqueles obtidos dos principais ativos (objeto de maior interesse de sensoriamento) de uma empresa. No caso industrial podemos citar: clientes, máquinas, produtos, fornecedores, ativos financeiros e parceiros de negócios.

Pensando na aplicação do MDM na IoT, surge a duvida de como diferenciar os dados mestres dos tradicionais, também captados na camada de sensoriamento. Expandindo o exemplo para um cenário de IoT envolvendo uma aplicação com blockchain, os dados mestres podem ser captados através de um objeto de um cliente A, sem qualquer necessidade da conexão do objeto deste com o cliente B ou C. Assim, para uma empresa que monitora produtos, os clientes podem ser monitorados individualmente, embora existam iterações entre clientes, e seus respectivos produtos.

Assim, na aplicação de objetos conectados e IoT o desafio maior são os diferentes sistemas contendo diferentes dados mestre. Isto pode ser ilustrado com o exemplo de uma central de casa inteligente, sendo responsável por monitorar diferentes aparelhos eletrodomésticos e sensores ambientes. O desafio para a IoT é o impacto nos custos dos negócios e tipos de serviços prestados a partir da coleta dos dados mestres.

O desafio para o uso em conjunto de dados mestre com IoT foi que este tipo de gerenciamento não foi projetado para soluções envolvendo big data, o que acontece no cenário de IoT. Assim, diferentes objetos conectados gerando um alto volume de dados requer novas tecnologias e processamentos em banco de dados.

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