Automação de Indicadores Corporativos

A Ledcorp Data Integration é uma plataforma que integra dados de dispositivos IoT, sistemas externos e inputs de usuários em aplicativos mobile e Web e funciona por meio de uma arquitetura composta por diferentes camadas e processos que garantem a coleta, o tratamento, a consolidação, a análise e a visualização dos dados. Vamos detalhar cada etapa do processo:

1. Coleta de Dados (Data Ingestion)

• Dispositivos IoT:
  Os dispositivos IoT coletam dados em tempo real (ex: sensores de temperatura, umidade, GPS). A transmissão ocorre via protocolos como MQTT, CoAP, HTTP, ou diretamente via APIs .
• Sistemas Externos:
  Integração via APIs, Webhooks, arquivos CSV/XML e JSON.
• Aplicativos Mobile:
  Dados inseridos manualmente por usuários por meio de APPs mobile e páginas Web são enviados por APIs para o backend da plataforma.

Esses dados chegam a um Gateway de IoT ou um Broker de Mensagens que gerencia o tráfego e garante a entrega eficiente ao Servidor Central Ledcorp.

2. Tratamento de Dados (Data Processing)

Após a coleta, os dados brutos passam por:

• Validação: Verificação de formatos, valores inválidos, inconsistências e duplicações.
• Limpeza: Correção de erros, remoção de dados redundantes e preenchimento de valores ausentes.
• Enriquecimento: Adição de informações complementares, como a tradução de um código de dispositivo em um nome legível.
• Transformação (ETL/ELT): Alteração da estrutura dos dados (normalização, agregação, etc.) para adequação aos modelos de análise.
• Processamento em Tempo Real: Para casos críticos, framework Ledcorp com módulos customizados que analisam os dados à medida que chegam.

3. Consolidação em uma Base de Dados Central

Após o tratamento, os dados são enviados para destinos como:

Data Lake (para dados não estruturados), Data Base (para consulta direta) ou um Data Warehouse (para dados estruturados).

• Data Lake: para dados não estruturados, sendo ideal para dados brutos e variados).
• Data Warehouse: para dados estruturados otimizados para análises rápidas.
• DataBase: para consulta direta por meio de telas sistêmicas.

A consolidação envolve:

• Modelagem de Dados: Estruturação em tabelas normalizadas ou modelos estrela/floco de neve para análise.
• Agregação: Resumo de grandes volumes de dados para facilitar consultas rápidas.
• Particionamento: Para melhorar o desempenho de leitura e escrita.

4. Visualização em Dashboards

Para transformar dados em insights visuais:

• Camada de BI (Business Intelligence): Ferramenta que se conecta ao Data Warehouse.
• Dashboards Dinâmicos: Exibição de gráficos interativos, tabelas dinâmicas e mapas georreferenciados.
• APIs de Consulta: Dados podem ser expostos via APIs para consumo por front-ends personalizados.

Funcionalidades comuns:

• Filtros dinâmicos e drill-down para análise detalhada.
• Atualização em tempo real para dashboards críticos.

5. Geração de Alertas

O sistema de alertas é baseado em regras definidas para monitorar padrões anormais:

• Mecanismos de Detecção:
  • Baseados em Regras: Se temperatura > 50°C → acionar alerta.
  • Baseados em IA/ML: Análise de padrões para detecção de anomalias (ex: aumento inesperado de consumo de energia).
• Orquestradores de Eventos: São os módulos usados para gerenciar eventos em larga escala.
• Notificação: Envio de alertas por e-mail, SMS, Telegram, Google Assistant, Alexa, push notifications ou integração com sistemas externos.

Arquitetura Simplificada

1. Coleta: Dispositivos IoT → APIs/Apps Mobile → Sistemas Externos
2. Ingestão: Brokers → Gateways de IoT
3. Processamento: ETL → Validação e transformação
4. Armazenamento: Data Lake + Data Warehouse
5. Análise: BI/Dashboards
6. Alertas: Regras de eventos + Notificações