Conocemos (o deberíamos conocer) el modelado de datos y por qué es importante en un entorno de industria 4.0. En este artículo vamos a tratar de dar un paso más. Explicaremos por qué es necesaria esa capa de abstracción, para el modelado de datos, en el camino de conseguir una verdadera infraestructura capaz de escalar.
HUB de datos para modelado
Un único entorno
Una capa de abstracción dedicada (la llamaremos la capa DataOps), es esencial porque no todas las aplicaciones se ajustan a un solo estándar.
Los estándares de la industria existen pero son finitos. Como tal, los proveedores continúan creando sus propios esquemas para modelar información rica, en el contexto de su aplicación.
Afortunadamente, los proveedores suelen proporcionar algún nivel de API, para enviar y extraer datos de la aplicación en el formato esperado, que luego puede aprovechar una capa de modelado de datos dedicada.
Al orquestar estas integraciones dentro de una capa dedicada, podemos comenzar a generar un modelo de datos genérico. De modo que un usuario pueda trabajar en un solo entorno, para modelar cualquier cantidad de cosas. Luego, esa capa se convierte en responsable de transformar los datos en los esquemas de modelado de datos específicos, para todas las aplicaciones de consumo.
Esto es un cambio de juego para los usuarios que necesitan recopilar, fusionar, transformar y compartir información con muchas aplicaciones que se encuentran en las instalaciones y en la nube.
Los usuarios pueden crear o implementar nuevas aplicaciones a lo largo del tiempo y aprovechar el trabajo anterior. Cuando el modelado de datos se administra en una ubicación centralizada, los usuarios pueden agregar, eliminar y editar parámetros para aplicaciones conectadas sin romper las integraciones existentes.
Visibilidad y flexibilidad
Un solo entorno proporciona visibilidad. A menudo hablamos con el área OT de clientes. Ellos saben que tienen hardware y software en planta, que producen y recopilan datos sin procesar. Pero no saben quién se conecta a ellos y qué datos se comparten.
Una ubicación centralizada, permite a OT ver fácilmente dónde y cómo fluyen los datos dentro y fuera de la planta. Saben quién produce los datos sin procesar, quién consume la información y cómo los cambios en la capa de DataOps afectarán al resto de la empresa.
Una capa dedicada, agrega resistencia y flexibilidad al vasto ecosistema de tecnología, que se encuentra en la mayoría de las instalaciones de fabricación.
Preparación de datos en un solo paso
Una ubicación centralizada también reduce la redundancia en la preparación de datos y disminuye el tiempo de integración del sistema. La información se puede propagar automáticamente a la aplicación de cualquier proveedor, sin tocar cada aplicación individualmente. Modelar datos en muchas aplicaciones diferentes lleva mucho tiempo, en lugar de modelar datos una sola vez.
Conectividad pasiva
Una capa de DataOps proporciona conectividad pasiva. Esto significa, que los usuarios no necesitarán programar tiempo de inactividad, ni volver a cablear integraciones, para establecer comunicación con la solución.
Una solución Industrial DataOps puede conectarse pasivamente, hacer conexiones a fuentes de datos existentes, extraer datos, transformarlos, agregarles contexto y luego enviar información modelada en tiempo real a las aplicaciones en ejecución utilizando sus respectivas API.
Calidad y precisión de los datos
La capa DataOps transforma los datos sin procesar antes de ponerlos a disposición de todas las aplicaciones consumidoras. Así que hay menos posibilidades de que se cometan errores en sentido ascendente, como adjuntar las unidades de medida incorrectas a un punto de datos.
DataOps reduce la oportunidad de error humano, al proporcionar una ubicación central para administrar conversiones y transformaciones. Si hay un error, se detecta rápida y fácilmente sin solucionar los problemas de cada aplicación o sin extraer el código personalizado.
Para los datos que incluyen características de tiempo, la capa DataOps ayuda a garantizar que las marcas de tiempo sean consistentes y precisas en todas las aplicaciones. Cuando las aplicaciones pueden recopilar datos de forma directa e independiente, pueden recopilar diferentes muestras de tiempo dependiendo de la velocidad de cambio de los datos subyacentes.
En cambio, al usar una capa de DataOps, los usuarios se aseguran de que todas las aplicaciones reciban la misma muestra de tiempo y estén sincronizadas entre sí, hasta una resolución de milisegundos.
Seguridad
Por último, cuando las empresas industriales gestionan el modelado y la integración de datos en una solución de DataOps dedicada, refuerzan su estrategia de defensa en profundidad.
El entorno de modelado permite que solo las personas autorizadas, determinen qué aplicaciones deben recibir datos y exactamente qué datos deben recibir.
Las aplicaciones de consumo ya no tienen acceso ilimitado a las fuentes de datos sin procesar. La solución DataOps abstrae esta conexión directa. Y en lugar de enterrar las integraciones en un código personalizado, son visibles para los usuarios autorizados y ayudan a proteger la infraestructura potencialmente crítica.
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