Puntos clave
Respuesta corta: Un historiador de datos está diseñado para una tarea: capturar datos de series temporales de alta resolución desde la planta, comprimirlos y servirlos de forma rápida y fiable.
Un lago de datos es un almacenamiento de propósito general que contiene cualquier dato en cualquier formato a gran escala para análisis flexibles y aprendizaje automático.
No son rivales: el historiador es el sistema de registro fiable para los datos de proceso y normalmente alimenta al lago de datos, donde esos datos se combinan con todo lo demás para su análisis. Véase también SCADA vs historiador.
Un historiador es software especializado construido alrededor de datos de proceso en series temporales. Ingiera miles de etiquetas con resolución subsegundo, las comprime de forma eficiente, las conserva durante años y responde consultas de tendencias rápidamente. Todo su diseño está optimizado para "qué hizo este sensor durante esta ventana temporal", la pregunta que la planta hace constantemente.
Un lago de datos es un almacén de propósito general y masivamente escalable que acepta cualquier dato en cualquier formato: tablas estructuradas, flujos de sensores, imágenes, documentos, exportaciones de ERP.
Impone poca estructura en la ingesta, dejando flexibilidad para que los científicos de datos combinen y modelen los datos más adelante. Está diseñado para la amplitud y el análisis, no para las demandas específicas de los datos de proceso en tiempo real.
Una planta necesita trazar la temperatura de un reactor durante los últimos seis meses para investigar una deriva de calidad, una consulta clásica de series temporales que el historiador responde en segundos porque para eso está exactamente diseñado.
La misma empresa también quiere crear un modelo de aprendizaje automático que combine esos datos de proceso con registros de mantenimiento, datos de proveedores y meteorología, un trabajo amplio y multisource apropiado para el lago de datos.
Así que el historiador captura y sirve los datos de proceso de forma fiable, y luego vuelca una copia en el lago, donde se une con todo lo demás para el modelo.
Pedirle al lago que haga la tarea en tiempo real del historiador, o pedirle al historiador que haga el modelado multisource del lago, frustraría a ambos.
El historiador garantiza datos de proceso fiables y de alta resolución; el lago proporciona análisis flexibles y a gran escala a través de muchas fuentes. El patrón común es historiador->lago: capturar los datos de proceso en el sistema diseñado para ello y luego replicarlos al lago para análisis empresariales. Cada uno hace lo que mejor sabe hacer.
1. Usar un lago de datos como historiador. Los almacenes genéricos tienen problemas con la ingestión de series temporales de alta resolución y con consultas de tendencias rápidas.
2. Dejar los datos de proceso sólo en el historiador. Los análisis empresariales también los necesitan en el lago.
3. No tener un sistema de registro claro. Dos almacenes con datos superpuestos y sin una fuente de verdad definida.
4. Volcar etiquetas sin procesar en el lago sin estructura. Almacenar sin un modelo es difícil de usar más adelante.
Los análisis de OEE dependen de datos de series temporales fiables, exactamente lo que proporciona el historiador. El lago permite luego combinar el OEE con datos de coste, calidad y suministro para un análisis más profundo y transversal. Juntos soportan tanto un OEE fiable a nivel de planta como una visión a nivel empresarial.
Vea cómo Fabrico captura esto automáticamente en sus líneas, explora OEE para fabricación o reserva una demo.
No, el historiador está especializado en datos de proceso en series temporales; el lago está pensado para análisis amplios y multisource. Se complementan.
El historiador; captura los datos de proceso de forma fiable y a alta resolución.
Normalmente el historiador captura los datos de proceso y alimenta una copia al lago para análisis empresariales.
No tan bien; los almacenes genéricos tienen dificultades con series temporales de alta resolución y consultas de tendencias rápidas.
El OEE necesita series temporales fiables (historiador); el lago permite combinar el OEE con otros datos empresariales.
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