Big Data i en nøddeskal

Introduktion

I tider med digitalisering og Industri 4.0 spiller emnet Big Data en stadig vigtigere rolle. Uanset om det er i industrivirksomheder, på sociale medier eller under personlige indkøb i supermarkedet, genereres og lagres der enorme mængder data hver dag. Sådanne large datamængder, som kan være strukturerede eller ustrukturerede, kaldes Big Data. Målet er at udlede information fra den indsamlede datamængde for at få indsigt afhængigt af applikationens behov. Big data-sæt er normalt så komplekse og large, at de ikke længere kan behandles ved hjælp af konventionelle metoder, såsom databasesystemer. Af denne grund bruges matematiske metoder og procedurer til at analysere disse datasæt.

NETZSCH Analyzing & Testing følger med tiden og tager fat på disse nye emner inden for termisk analyse. I denne blogserie om det overordnede emne Big Data vil vi gerne informere dig om de nye begreber som f.eks Datavidenskab og Maskinlæring og forklare brugen af dem mere detaljeret.

Serie 1: Indvirkningen af Big Data

Definition af Big Data

Big Data er de data, der vokser hurtigt i dag, og som muliggør metoder, der hjælper virksomhederne med at behandle informationsfloden på en effektiv og fordelagtig måde. På den ene side beskriver det en meget large mængde komplekse og hurtigt bevægende data, og på den anden side omfatter begrebet de digitale teknologier, der bruges til at analysere denne store mængde data.

Fordele ved at bruge Big Data

Især når vi taler om ustrukturerede data, skaber mange virksomheder en masse data, men de ved ikke, hvordan de skal gøre dem nyttige for deres forretning. I virksomheder er tekniske og økonomiske data ofte tilgængelige i en ustruktureret form og i meget store mængder large. For at søge i og få adgang til disse datamængder hurtigt og effektivt udgør konventionelle tilgange som databasesystemer en stor udfordring eller er endda ikke længere mulige. Derfor er der udviklet forskellige teknikker til håndtering og behandling af large datamængder. Der er forskellige processer fra datalagring til analyse af data. Det er vigtigt at finde den rigtige tilgang til den enkelte virksomheds behov og processtruktur. Brugen af Big Data har haft en meget stor indflydelse på virksomhedslandskabet, da den enorme mængde tilgængelige data giver virksomhederne mulighed for at få en helt ny indsigt i deres produkter, f.eks. købsadfærd, materialeegenskaber eller endda markedsrisikoen.

Uanset om det er small eller large virksomheder, kan alle drage fordel af brugen af Big Data-metoder, hvis man ved, hvordan man skal bruge dem. Den største fordel ved alle nyudviklede teknikker er muligheden for at forbinde tekniske data med en virksomheds forretningsdata og gøre sammenhænge mellem områderne synlige. Det åbner op for helt nye muligheder og kan skabe nye forretningsmodeller.

Big Data i termisk analyse og polymerbaserede kompositindustrier

Virksomheder, der beskæftiger sig med polymerer, får yderligere fordele, da nye polymerer opdages ved hjælp af maskinlæring (Montalbano, 2019). Men også en polymers materialeadfærd kan forudsiges og klassificeres ved hjælp af Big Data. Med hensyn til termisk analyse og især polymerbaserede kompositindustrier kan forudsigelse af opførslen af et polymermateriale, der påvirkes af skiftende parametre, optimere processen og gøre industrien meget robust, hvilket fører til høj effektivitet og reduktion af produktionsomkostningerne.

Hvordan bruger man Big Data?

For at kunne håndtere Big Data effektivt skal der implementeres en klart defineret struktur for datalagring samt god databehandling. For at gøre data kraftfulde er det nøgleord, der bruges i dag, datavidenskab. For at kunne trække nyttige oplysninger ud af de indsamlede data skal de analyseres. Som en forudsætning for dette skal dataene forberedes omhyggeligt. Men lige så vigtig som forberedelsen af data er selve datakvaliteten. Ikke kun mængden af data er yderst relevant, men også selve informationen i de givne data spiller en stor rolle i analysen. Dette får os til at konkludere: Du kan indsamle en enorm mængde data, men uden datakvalitet kan du ikke bruge dem fornuftigt og effektivt. Jo flere oplysninger du kan få i dataene, jo mere kvalitet kan du få. Ved hjælp af kompleks dataanalyse får virksomhederne ny indsigt i disse værdifulde dataoplysninger og får fordelen af at kunne træffe bedre beslutninger om de aktiviteter, der udføres i virksomheden.

Forhåndsvisning

I den næste blogartikel vil vi give et overblik over de muligheder og metoder, der er til rådighed for at evaluere denne large mængde data fra forskellige datakilder. Vi vil gerne give dig et overblik over, hvad der er kendt som Data Science , og vise, hvad man kan opnå ved at anvende det.

Så vær nysgerrig efter vores næste blogartikel i Big Data-serien!

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

Fra Big Data til Smart Data

I den første artikel i vores Big Data-serie har vi allerede givet dig et første indblik i begrebet Big Data og påpeget, hvilke fordele der kan opnås ved databehandling til produktion og især til termisk analyse. I denne næste artikel vil vi gerne introducere begrebet Data Science mere detaljeret og vise nogle af de almindelige metoder.