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As sete ferramentas da qualidade na manutenção Quais são as sete ferramentas da qualidade e como podem ser aplicadas na manutenção? 1 - Fluxograma: - Aplicação: Mapear o processo de manutenção, desde a solicitação de serviço até a conclusão, identificando pontos críticos e oportunidades de melhoria. - Exemplo: Visualizar o fluxo de uma manutenção corretiva, desde a identificação da falha até a troca da peça defeituosa. 2 - Diagrama de Ishikawa: - Aplicação: Identificar as causas raiz de um problema específico, como uma falha recorrente em um equipamento. - Exemplo: Analisar as possíveis causas de um motor que queima frequentemente, considerando fatores como sobrecarga, falta de lubrificação, qualidade da energia, etc. 3 - Folha de verificação: - Aplicação: Coletar dados sobre ocorrências de falhas, tipos de falhas e componentes afetados. - Exemplo: Criar uma folha de verificação para registrar os tipos de falhas em um determinado equipamento durante um período específico. 4 - Diagrama de Pareto: - Aplicação: Identificar os problemas mais frequentes e que causam maior impacto na disponibilidade dos equipamentos. - Exemplo: Analisar os tipos de falhas que mais ocorrem em uma máquina, permitindo focar os esforços de manutenção nos problemas mais críticos. 5 - Histograma: - Aplicação: Visualizar a distribuição dos dados de falhas, como o tempo entre falhas ou a magnitude das falhas. - Exemplo: Construir um histograma para analisar a distribuição do tempo médio entre falhas de um determinado componente. 6 - Diagrama de dispersão: - Aplicação: Analisar a relação entre duas variáveis, como a idade de um equipamento e a frequência de falhas. - Exemplo: Verificar se existe uma correlação entre o número de horas de operação de um equipamento e a quantidade de óleo consumido. 7 - Carta de controle: - Aplicação: Monitorar a estabilidade de um processo de manutenção, identificando desvios e tendências. - Exemplo: Utilizar uma carta de controle para acompanhar o tempo médio de reparo de um determinado tipo de falha. Benefícios da utilização das sete ferramentas da qualidade na manutenção: - Redução do tempo de parada: Identificação e correção rápida de problemas. - Aumento da confiabilidade dos equipamentos: Prevenção de falhas e otimização dos planos de manutenção. - Redução de custos: Diminuição de custos com peças, mão de obra e perdas de produção. - Melhoria da qualidade: Aumento da satisfação dos clientes e dos usuários internos. - Tomada de decisões mais assertivas: Análise de dados e identificação de oportunidades de melhoria.

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Olá pessoal, tudo bem? Nos próximos meses estarei postando lá no linkedin o desenvolvimento de um projeto de engenharia de dados chamado "📊 LiftOff Data", aplicando o conhecimento que eu venho aprendendo aqui na Jornada de Dados. (Sou junior então tenha paciencia kkkkk)

🎯 Objetivo: Este projeto apresenta uma arquitetura de pipeline de dados de baixo custo voltada para startups, com foco em integração de dados de vendas a partir de APIs e CRMs, utilizando tecnologias modernas e acessíveis. O objetivo é criar uma solução escalável para ingestão, transformação e visualização de dados, garantindo que tanto engenheiros de dados quanto analistas possam colaborar eficientemente. A arquitetura proposta inclui a divisão do pipeline em múltiplas camadas (Bronze, Silver e Gold) com PostgreSQL com pg_duckdb, integração com APIs, Airbyte para ingestão de dados, Airflow para orquestração e #DBT para transformação de dados. A plataforma colaborativa #Briefer também é integrada, permitindo que analistas de dados acessem e utilizem os dados transformados de forma eficiente.

Além do pipeline de dados, o projeto inclui uma interface de assistente AI no Streamlit, que possibilita interagir com um modelo de IA, como ChatGPT ou Llama3. Essa interface oferece uma experiência prática para análise de vendas e insights, permitindo que analistas façam perguntas e obtenham respostas rápidas e insights relevantes.

Como parte da solução, desenvolvi um dashboard interativo utilizando o Streamlit, que permite visualizar e analisar os dados de vendas e recursos humanos de forma intuitiva e eficiente. O dashboard apresenta métricas-chave, gráficos interativos e tabelas informativas, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados.

Sinta-se à vontade para explorar, utilizar, dar sugestões para melhorias e contribuir para este repositório com um pull request!

Link do projeto completo no GitHub (Se puder dar uma estrelinha 🌟 lá no github eu agradeço muito): https://lnkd.in/dF_4TkV7

Link pro post linkedin: https://www.linkedin.com/posts/thiagosilvafarias_postgresql-pgabrduckdb-airflow-activity-7265029605361676289-G89E?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

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Principais Ferramentas para Construir Pipeline de Dados - Real Time Analytics

Leonardo Santos da Mata

Engenheiro de Dados, DBA | SQL, Python para Analise de Dados, Pentaho Data Integration, Cloud AWS, Cloud Azure, Mongodb, Mongodb Compass, Docker e Portainer.io

19 de outubro de 2024

A construção de pipelines de dados para Real Time Analytics envolve a escolha de ferramentas que permitam processar, analisar e visualizar dados em tempo real. Abaixo, listamos algumas das principais ferramentas, com seus prós, contras e os tipos de projetos em que cada uma se destaca.

1. Tableau

Prós:

Interface amigável e intuitiva

Grande capacidade de criação de visualizações interativas

Suporte para integração com diversas fontes de dados

Contras:

Custo elevado para grandes equipes

Limitações no processamento de grandes volumes de dados em tempo real

Aplicação: Projetos que demandam visualização interativa de dados para decisões de negócios, como relatórios e dashboards executivos.

2. Amazon Kinesis

Prós:

Excelente para processar e analisar grandes volumes de dados em tempo real

Integrado com o ecossistema AWS

Altamente escalável e flexível

Contras:

Curva de aprendizado acentuada para iniciantes

Custo pode aumentar conforme o volume de dados processado

Aplicação: Ideal para projetos de IoT, análise de logs de aplicações e monitoramento de eventos em tempo real.

3. Metabase

Prós:

Open-source e de fácil uso

Suporte a várias bases de dados

Boa opção para equipes menores que buscam relatórios simples

Contras:

Funcionalidades limitadas para grandes volumes de dados

Menos opções de personalização de visualizações

Aplicação: Pequenas e médias empresas que precisam de relatórios básicos e acessíveis com rápida implementação.

4. Looker Studio

Prós:

Integração com diversas fontes de dados, incluindo Google Analytics

Interface de fácil uso para criação de relatórios e dashboards interativos

Bom para análises colaborativas em tempo real

Contras:

Funcionalidades limitadas para manipulação avançada de dados

Pode ser mais simples do que necessário para grandes volumes de dados

Aplicação: Ideal para empresas que já estão no ecossistema Google e precisam de dashboards fáceis de usar.

5. Apache Flink

Prós:

Processamento de dados em tempo real com baixa latência

Suporte a análise de grandes volumes de dados distribuídos

Flexível para integração com diferentes pipelines de dados

Contras:

Requer uma curva de aprendizado significativa

Configuração complexa para iniciantes

Aplicação: Processamento de dados em tempo real para casos de uso como análise de fraudes, monitoramento de IoT e sistemas de recomendação.

6. Apache Druid

Prós:

Alta performance no processamento e análise de dados em tempo real

Otimizado para grandes volumes de dados com baixas latências de consulta

Suporte a OLAP (Online Analytical Processing)

Contras:

Configuração e gerenciamento podem ser desafiadores

Requer conhecimento técnico avançado para configuração otimizada

Aplicação: Projetos que exigem ingestão de grandes volumes de dados em tempo real, como análise de streaming de eventos e relatórios analíticos.

7. Apache Superset

Prós:

Open-source e gratuito

Suporte a uma ampla gama de fontes de dados

Flexível para criação de dashboards e visualizações

Contras:

Requer conhecimento técnico para instalação e configuração

Limitado para análise em tempo real em comparação com outras soluções

Aplicação: Empresas que precisam de uma solução open-source para visualização de dados sem custo de licenciamento.

8. Azure Synapse Analytics

Prós:

Totalmente integrado ao ecossistema Azure

Suporta análise em tempo real de grandes volumes de dados

Possui recursos de SQL e big data integrados

Contras:

Curva de aprendizado para quem não está familiarizado com Azure

Pode ter um custo elevado dependendo do uso

Aplicação: Projetos de grande escala que exigem processamento de dados em tempo real com integração total no Azure.

9. Redash

Prós:

Open-source e fácil de usar

Suporte a várias bases de dados

Ótima ferramenta para equipes que precisam de consultas rápidas

Contras:

Funcionalidades limitadas para grandes empresas

Não é ideal para processamento de dados complexos em tempo real

Aplicação: Empresas pequenas a médias que precisam de uma ferramenta simples e acessível para relatórios e dashboards.

10. MicroStrategy

Prós:

Ampla gama de funcionalidades de business intelligence

Suporte a dados em tempo real com alto nível de personalização

Ótimo para projetos corporativos de grande escala

Contras:

Custo elevado

Curva de aprendizado acentuada

Aplicação: Grandes corporações que precisam de uma solução robusta para business intelligence e análise em tempo real.

11. Dataedo

Prós:

Excelente para documentação e governança de dados

Interface simples e fácil de usar

Ajuda na visualização e organização dos metadados

Contras:

Não é projetado para análise de dados em tempo real

Funcionalidades limitadas para grandes volumes de dados

Aplicação: Projetos que exigem documentação e governança de dados clara, como ambientes de big data corporativos.

12. Power BI

Prós:

Fácil de usar e integrado ao ecossistema Microsoft

Boa solução para visualização de dados em tempo real

Grande variedade de conectores e integração com várias fontes de dados

Contras:

Limitações na manipulação de grandes volumes de dados

Custo de licenciamento pode ser alto para grandes equipes

Aplicação: Projetos de relatórios executivos e visualizações interativas para pequenas e médias empresas.

13. Presto

Prós:

Alta performance para consultas distribuídas em grandes volumes de dados

Suporte a SQL, ideal para grandes análises

Integração com vários sistemas de armazenamento de dados

Contras:

Configuração complexa

Requer conhecimento técnico avançado para otimização

Aplicação: Análises distribuídas em ambientes de big data, como consultas em clusters Hadoop.

Essas ferramentas são fundamentais para construir pipelines de dados eficientes para análises em tempo real, cada uma com seu conjunto de vantagens e limitações. A escolha da ferramenta depende do tipo de projeto, dos volumes de dados a serem processados e do nível de personalização e complexidade exigido.

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