El modelo de datos forma la base para estandarizar los datos, en una amplia gama de datos de entrada sin procesar. Una solución de DataOps industrial como HighByte Intelligence Hub de Mas Ingenieros, permite a los usuarios desarrollar modelos que estandarizan y contextualizan los datos industriales.
En resumen, HighByte Intelligence Hub, es un centro de datos con un motor de modelado y transformación en su núcleo.
Modelado datos industriales DataOPS
Pero, ¿qué es exactamente un modelo de datos y por qué es importante el modelado de datos para la Industria 4.0?
¿Qué es un modelo de datos?
Un modelo de datos es una definición que describe una gran cantidad de información. La información puede tener muchos atributos diferentes. Algunos contienen datos operativos brutos en tiempo real y otros que realmente definen esos datos. Este último proporciona contexto, que podría ser una descripción de la fuente, una unidad de medida, rangos mínimos y máximos, y otros tipos de información. Los cuáles, cuando se juntan, definen un dato que corresponde a una «cosa» real, como un activo, un proceso, sistema o rol.
¿Por qué es importante el modelado de datos?
El modelado de datos es importante porque los modelos:
- Estandarizan la información.
- Permiten la interoperabilidad.
- Muestran la intención.
- Determinan la confianza y…
- Garantizan una gobernanza de datos adecuada.
Para ampliar estas ideas, el modelado de datos, permite la estandarización de cómo los datos se categorizan y se reúnen para obtener un significado adicional.
El modelado permite la interoperabilidad cuando se comparte información a través de varias aplicaciones, o cuando se comparte la información entre personas con diferente conocimiento y uso de los datos.
Los usuarios con diferentes funciones deben poder ver los datos y comprender rápidamente su fuente, estructura y lo que representa el modelo (como una bomba o una línea de producción). Este contexto y los metadatos son los que hacen que el modelado sea tan importante.
Además, el modelado de datos muestra la intención: qué es un valor, qué debería ser, si está en un rango aceptable y si se puede confiar o no en él.
Al modelar datos con una capa de abstracción dedicada a fusionar, modelar y compartir datos de forma segura, ayudamos a garantizar una gobernanza de datos adecuada. Ya sea que la gobernanza de datos sea un organismo dedicado dentro de la empresa, o simplemente un conjunto de reglas publicadas, la gobernanza de datos dicta cómo se debe compartir la información entre las unidades de negocio y exige la uniformidad de los datos. Y, por supuesto, la gobernanza garantiza que los datos puedan ser entendidos y distribuidos solo a los sistemas y usuarios que necesitan acceder a esa información.
¿Qué aspecto tiene un modelo de datos?
Un modelo de datos no es ni debería ser complicado. En su definición más básica, un modelo de datos son pares de nombre-valor de uno a muchos. Los modelos de datos se crean como colecciones lógicas de estos pares de nombre y valor, que están relacionados de alguna manera, y cuando se combinan, se convierten en un objeto de información valioso y útil.
Por ejemplo, podemos crear un modelo de datos que represente un termostato.
- El primer atributo es un valor actual.
- El segundo atributo es un valor de punto de ajuste.
- El tercer atributo es un valor unitario.
El modelo articula claramente cómo se debe representar un termostato para la empresa. En este ejemplo, cada termostato tendrá un nombre, un valor actual (un valor de punto flotante), un punto de ajuste y una unidad de medida (un carácter estático que indica grados Celsius).
Un termostato es obviamente algo simple de modelar. Pero este mismo concepto se aplica incluso a los procesos o equipos más complejos que deseemos modelar.
Destinará el modelo hasta sus puntos de datos muy primitivos que, en conjunto, tienen un significado más importante. Incluirá cualquier atributo contextual en el modelo que describa qué son los puntos de datos y cuáles deberían ser, de manera que la información se vuelva auto-descriptiva para cualquier consumidor del modelo de datos resultante.
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