Título

BUSINESS INTELLIGENCE 4.0: MANIPULANDO ALTO VOLUME DE DADOS DE MANUFATURA DE FORMA DISTRIBUÍDA E IN-MEMORY

BUSINESS INTELLIGENCE 4.0: PROCESSING HIGH VOLUME MANUFACTURING DATA IN A DISTRIBUTED AND IN-MEMORY APPROACH

Autoria

Hardt, Alexandre Keunecke; Souza, Christian Pinto de; Rabello, Felipe Chagas; Machado, Gustavo Vieira; Freitas, Roberto Resque de

Hardt, Alexandre Keunecke

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Souza, Christian Pinto de

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Rabello, Felipe Chagas

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Machado, Gustavo Vieira

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Freitas, Roberto Resque de

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DOI

10.5151/2237-0234-28096

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Resumo

A dinâmica competitiva do mercado globalizado demanda informações confiáveis no dia-a-dia das empresas. Essas informações são preciosas, pois estabelecem vantagens que permitem que as empresas mantenham suas lideranças no mercado. Enquanto sistemas de Business Intelligence (BI) normalmente pertencem ao mundo da gestão e da estratégia, os conceitos da Indústria 4.0 trazem um conjunto de novas oportunidades para obtenção e extração de dados direto do chão-de-fábrica, permitindo com isso que decisões operacionais e táticas suportadas por esses dados sejam tomadas quase em tempo real. Uma solução BI desenvolvida em tecnologia OLAP (Online Analytical Processing) possui na etapa de ETL (Extract Transform Load) um de seus maiores gargalos. Este trabalho propõe uma ferramenta de processamento desenvolvida em Spark, denominada neste trabalho como BI 4.0, que resolve esse problema ao realizar o ETL de forma escalável, distribuída e com alta performance, trazendo ganhos significativos para o negócio.

The competitive dynamics of the globalized market demands reliable information on the internal and external reality of corporations. This information is a precious asset and is responsible for establishing key advantages to enable companies to maintain their leadership. Whereas Business Intelligence systems (BI) are usually a managerial and strategic information realm, Industry 4.0 concepts brings a whole set of new opportunities to gather and extract data straight from the shop-floor, therefore allowing operational and tactical decisions supported from these data to be taken almost in real time. A BI solution developed in accordance to OLAP (Online Analytical Processing) technology has in the ETL phase (Extract Transform Load) one of its main points of bottleneck. This work proposes a processing tool developed in Spark, entitled BI 4.0, which addresses this problem by performing the ETL step in a scalable, distributed and high performance approach, dropping the processing time and adding value to the business.

Palavras-chave

Indústria 4.0, BI 4.0, MES, OLAP, Processamento distribuído, Spark

Industry 4.0, Business intelligence 4.0, MES, OLAP, Distributed computing, Spark.