Големи данни накратко

Въведение

Във времената на цифровизация и Индустрия 4.0 темата за големите данни играе все по-важна роля. Независимо дали става въпрос за индустриални предприятия, социални медии или за лично пазаруване в супермаркета, всеки ден се генерират и съхраняват огромни количества данни. Такива large обеми от данни, които могат да се появят структурирани или неструктурирани, се наричат Big Data. Целта е да се извлече информация от събрания обем данни, за да се получи информация в зависимост от нуждите на приложението. Големите масиви от данни обикновено са толкова сложни и large сложни, че вече не могат да бъдат обработвани с помощта на конвенционални методи, като например системи за бази данни. По тази причина за анализа на тези масиви от данни се използват математически методи и процедури.

NETZSCH Изданието Analyzing & Testing е в крак с времето и се заема с тези нови теми в областта на термичния анализ. В тази поредица от блогове, посветена на водещата тема за големите данни, бихме искали да ви информираме за новите термини, като напр Наука за данните и Машинно обучение и да обясним по-подробно тяхната употреба.

Серия 1: Въздействието на големите данни

Определение за големи данни

Големите данни са данните, които се увеличават бързо в днешно време, и дават възможност за използване на методи, които помагат на компаниите да обработват потока от информация по мощен и изгоден начин. От една страна, той описва много large голямо количество сложни и бързо променящи се данни, а от друга, терминът включва цифровите технологии, които се използват за анализ на това голямо количество данни.

Ползи от използването на големи данни

По-специално, когато говорим за неструктурирани данни, много компании създават много данни, но не знаят как да ги направят полезни за бизнеса си. В предприятията техническите и икономическите данни често са налични в неструктуриран вид и в много големи количества large. За бързото и ефективно търсене и достъп до тези обеми данни традиционните подходи, като например системите за бази данни, представляват голямо предизвикателство или дори вече не са възможни. Ето защо са разработени различни техники за обработка и обработване на large обем от данни. Съществуват различни процеси - от съхранението на данните до техния анализ. Важно е да се намери правилният подход за нуждите и структурата на процесите в съответната компания. Използването на Big Data оказа много добро влияние върху корпоративния пейзаж, тъй като огромното количество налични данни дава възможност на компаниите да получат напълно нова представа за своите продукти, напр. за поведението на купувачите, свойствата на материалите или дори за пазарния риск.

Независимо дали става въпрос за small или large компании, всеки може да се възползва от използването на методите на Big Data, ако знае как да ги използва. Основното предимство на всички новоразработени техники е възможността да се свържат техническите данни с бизнес данните на дадена компания и да се направят видими корелациите между областите. Това открива напълно нови възможности и може да създаде нови бизнес модели.

Големи данни в термичния анализ и производството на композити на полимерна основа

Компаниите, които се занимават с полимери, получават допълнителни ползи, тъй като с помощта на машинното обучение се откриват нови полимери (Montalbano, 2019). Но също така поведението на материала на даден полимер може да бъде предсказано и класифицирано чрез използването на големи данни. Що се отнася до термичния анализ и особено до производството на композити на базата на полимери, прогнозирането на поведението на материала на полимера, повлияно от промяна на параметъра, може да оптимизира процеса и да направи индустрията много стабилна, което води до висока ефективност и намаляване на производствените разходи.

Как да използваме Big Data?

За ефективното обработване на големи обеми от данни трябва да се въведе ясно определена структура за съхранение на данни, както и добра обработка на данните. За да бъдат данните мощни, днес се използва ключовата дума Data Science (наука за данните). За да се извлече полезна информация от събраните данни, те трябва да бъдат анализирани. Като предпоставка за това данните трябва да бъдат внимателно подготвени. Но също толкова важно, колкото подготовката на данните, е и самото качество на данните. Не само количеството на данните е от голямо значение, но и информацията в самите дадени данни играе голяма роля при анализа. Това ни води до заключението: Можете да съберете огромно количество данни, но без качество на данните не можете да ги използвате разумно и ефективно. Колкото повече информация можете да получите в рамките на данните, толкова по-голямо качество можете да получите. С използването на комплексен анализ на данни компаниите придобиват нови прозрения от тази ценна информация от данни и получават предимството да създават по-добри условия за вземане на решения относно извършваните от тях дейности в бизнеса.

Преглед

В следващата статия в блога искаме да покажем преглед на възможностите и методите, които са на разположение за оценка на това large количество данни от различни източници на данни. Бихме искали да ви запознаем с това, което е известно като наука за данните, и да покажем какво може да се постигне с нейното прилагане.

Така че останете любопитни за следващата ни статия в блога от поредицата за големите данни!

Връзка за цитиране: https://www.designnews.com/materials-assembly/researchers-use-ai-discover-new-polymers/67744341261255

От големи данни към интелигентни данни

В първата статия от нашата поредица за големите данни вече ви запознахме с термина "големи данни" и посочихме какви ползи може да донесе обработката на данни за производството и особено за термичния анализ. В тази следваща статия бихме искали да представим по-подробно термина Data Science и да покажем някои от най-разпространените му методи.