A otimização de dados é o processo de melhorar o desempenho, a eficiência e a qualidade de seus dados e sistemas de manufatura, supply chain, healthcare e outros. Ele pode ajudá-lo a reduzir custos, economizar tempo, melhorar a experiência do usuário e obter insights de seus dados. Neste artigo, você aprenderá a analisar dados para otimização usando alguns métodos e ferramentas comuns. 

 

 

 

Identifique suas metas e métricas 

 

Antes de começar a otimizar dados ou processo, você precisa ter uma ideia clara do que deseja alcançar e como irá medi-los. Dependendo de suas metas, você precisará definir métricas específicas que podem ajudá-lo a acompanhar seu progresso e avaliar seus resultados. Algumas métricas comuns para otimização são dimensionamento de headcount em processos de picking em warehouse, sequenciamento de chegadas de navios de forma a reduzir penalizações por demurrage em terminais petroquímicos, dimensionamento de escala de médicos, técnicos e enfermeiras em hospitais ou ainda otimizar as operações da mina durante um número fixo de períodos, de modo que os objetivos operacionais de máxima produção e os requisitos de qualidade e quantidade do conjunto mina/usina possam ser alcançados, fornecendo alocações de caminhões, atribuições de escavadeiras e outros recursos dentro dos padrões fornecidos pelas pelas equipes de planejamento estratégico da mineradora.  

 

 

 

Colete e monitore seus dados 

 

A próxima etapa é coletar e monitorar seus dados para identificar o estado atual e possíveis problemas de seus dados e processos. Você pode usar várias ferramentas e técnicas para coletar e analisar seus dados, como sistemas de gerenciamento de banco de dados, ferramentas de criação de perfil de dados, ferramentas de qualidade de dados e ferramentas de monitoramento de desempenho. Essas ferramentas podem ajudá-lo a descobrir e documentar a estrutura, o formato, o conteúdo, os relacionamentos e as dependências de seus dados. Eles também podem ajudá-lo a detectar e diagnosticar quaisquer problemas, como inconsistência de dados, duplicação, corrupção ou ineficiência. 

 

 

 

Aplicar técnicas de otimização 

 

Depois de coletar e monitorar/analisar seus dados, você pode aplicar técnicas de otimização para melhorar seus dados e sistemas. Dependendo de suas metas e métricas, há muitas técnicas que você pode usar. Em técnica de otimização dos dados, a normalização de dados é uma técnica que envolve a organização dos dados em tabelas e colunas para reduzir a redundância e melhorar a integridade. A indexação de dados é o processo de criação e manutenção de índices nos dados para acelerar consultas e pesquisas. Além disso, o particionamento de dados divide os dados em unidades menores com base em critérios como data, região ou categoria. Em aplicações para melhoria de processos de manufatura, logística, healthcare e outros, envolve o entendimento do processo e desenvolvimento de algorítimos e heurísticas específicas para aplicação no processo físico existente atual para ganhos em escala e recursos.  

 

 

 

Teste e avalie seus resultados 

 

Depois de aplicar técnicas de otimização, você precisa testar e avaliar seus resultados para ver se eles atendem às suas metas e métricas. Você pode usar as mesmas ferramentas e técnicas usadas para coletar e monitorar seus dados para comparar os cenários antes e depois. Você também pode usar ferramentas de visualização de dados ou ferramentas de relatório para apresentar e comunicar seus resultados de forma clara e compreensível. 

  

 

 

Revise e atualize seu processo de otimização 

 

A última etapa é revisar e atualizar seu processo de otimização regularmente para garantir que seus dados e sistemas de operação estão gerando insights e ganhos. A otimização não é uma atividade única, mas um processo contínuo e iterativo que requer monitoramento e melhoria constantes. Você deve sempre verificar se há alterações ou atualizações em suas fontes de dados, parâmetros de processos, requisitos ou metas que possam afetar seu processo de otimização. Você também deve procurar quaisquer técnicas ou ferramentas de otimização novas ou emergentes que possam ajudá-lo a aprimorar seus dados e sistemas operacionais.