Gestión de datos de medición

¿Qué es la gestión de datos de medición?

«Gestión de datos de medición» significa administración y organización eficiente de grandes cantidades de datos de medición o Big Test Data. Dichos datos deben estar disponibles para su posterior uso, procesamiento y análisis a largo plazo.

Gestión eficiente de datos de medición: ¿qué tareas deben realizarse?

Los datos de medición deben estar protegidos contra el acceso no autorizado. Suelen proceder de diferentes dispositivos de medición o bancos de pruebas y están disponibles en diferentes formatos. El intercambio de datos suele realizarse sin problemas a través de funciones de importación y exportación apropiadas. Los datos deben indexarse en descripciones significativas o «metadatos» para buscar, interpretar e interconectar los datos de la forma más rápida posible y para poder intercambiar información entre equipos. Los metadatos incluyen, entre otros elementos, información sobre el objeto de prueba, el equipo de medición utilizado, las unidades físicas, el tiempo, la estructura de la medición, la tarea de prueba y el procedimiento de prueba. La indexación constituye la base para posibles consultas, presentación de datos en vistas específicas o limitación a ciertos conjuntos de datos.

Requisitos esenciales para un potente sistema de gestión de datos de medición (MDM):

• Almacenamiento de datos, soluciones en la nube
• Copia de seguridad
• Comprobación de datos: detección de múltiples conjuntos de datos idénticos, reparación de conjuntos de datos defectuosos
• Protección de datos, incluidas las opciones de cifrado; asignación de derechos
• Sistema flexible de indexación para lograr la máxima transparencia y capacidad de investigación
• Amplias funciones de importación y exportación para leer diferentes formatos y datos de dispositivos de diferentes fabricantes
• Amplias funciones de búsqueda y filtrado
• Posibilidades para crear consultas complejas ('queries') y guardarlas para su posterior reutilización

¿Qué oportunidades brinda la gestión eficiente de datos de medición?

• Disponibilidad rápida y sencilla de datos de medición incluso complejos
• Elevada transparencia de datos para aumentar la eficiencia y reducir costes: diferentes equipos pueden intercambiar ideas y beneficiarse mutuamente de sus datos de medición. De esta manera pueden evitarse pruebas similares, es decir, en otros momentos o en otros proyectos.
• Preparación óptima de datos para el posprocesamiento, como el posterior análisis de datos de medición y la minería de datos.