Modelação evolutiva de big data warehouses em automação industrial para o desenvolvimento sustentável de produto

Abstract

A indústria de automação vê-se atualmente forçada a lidar com grandes quantidades de dados. Porém, pode tornar-se difícil gerir dados com grandes volumes, heterogéneos, e provenientes de diferentes fontes, pelo que é importante dispor de metodologias e sistemas capazes de armazenar e gerir estes dados. Os Big Data Warehouses são sistemas de dados que vêm facilitar a gestão de grandes volumes de dados. No entanto, diversos desafios têm de ser endereçados, como a modelação destes repositórios. Este trabalho propõe uma metodologia para a modelação evolutiva de Big Data Warehouses que seja capaz de integrar novos processos de negócio e novos dados, fazendo evoluir um modelo já existente. Como caso de demonstração, a metodologia é aplicada no domínio da automação industrial para a proposta de um modelo de dados que suporte o armazenamento e processamento de indicadores analíticos para o desenvolvimento sustentável de produto.

The automation industry is currently forced to deal with large amounts of data. However, it can be difficult to manage large volumes of heterogeneous data from different sources, so it is important to have methodologies and systems capable of storing and managing these data. Big Data Warehouses are data systems that facilitate the management of big data, but, as a consequence, other challenges arise, such as data modelling issues. This research proposes a methodology for data models that can evolve with time to integrate new business processes and new data. As demonstration case, the methodology is applied to the automation industry to propose a data model that supports the storage and processing of analytical indicators for sustainable product development.