Μεγάλα δεδομένα με λίγα λόγια

Εισαγωγή

Στην εποχή της ψηφιοποίησης και της Βιομηχανίας 4.0, το θέμα των μεγάλων δεδομένων διαδραματίζει ολοένα και πιο σημαντικό ρόλο. Είτε σε βιομηχανικές εταιρείες, είτε στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης είτε κατά τη διάρκεια των προσωπικών αγορών στο σούπερ μάρκετ, καθημερινά παράγονται και αποθηκεύονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Τέτοιοι όγκοι δεδομένων large, οι οποίοι μπορεί να εμφανίζονται δομημένοι ή αδόμητοι, ονομάζονται Big Data. Ο στόχος είναι να αντληθούν πληροφορίες από τον όγκο δεδομένων που συλλέγονται προκειμένου να αποκτηθούν πληροφορίες ανάλογα με τις ανάγκες της εφαρμογής. Τα μεγάλα σύνολα δεδομένων είναι συνήθως τόσο πολύπλοκα και large που δεν μπορούν πλέον να επεξεργαστούν με συμβατικές μεθόδους, όπως τα συστήματα βάσεων δεδομένων. Για το λόγο αυτό, χρησιμοποιούνται μαθηματικές μέθοδοι και διαδικασίες για την ανάλυση αυτών των συνόλων δεδομένων.

NETZSCH Το Analyzing & Testing συμβαδίζει με την εποχή και αναλαμβάνει αυτά τα νέα θέματα στον τομέα της θερμικής ανάλυσης. Σε αυτή τη σειρά ιστολογίων για το κυρίαρχο θέμα των μεγάλων δεδομένων, θα θέλαμε να σας ενημερώσουμε για τους νέους όρους, όπως Επιστήμη των δεδομένων και Μηχανική μάθηση και να εξηγήσουμε λεπτομερέστερα τη χρήση τους.

Σειρά 1: Ο αντίκτυπος των μεγάλων δεδομένων

Ορισμός των Big Data

Ταμεγάλα δεδομένα είναι τα δεδομένα που αυξάνονται ραγδαία στις μέρες μας και επιτρέπουν μεθόδους που βοηθούν τις εταιρείες να επεξεργάζονται την πλημμύρα των πληροφοριών με ισχυρό και επωφελή τρόπο. Από τη μία πλευρά, περιγράφει μια πολύ large ποσότητα πολύπλοκων και ταχέως κινούμενων δεδομένων και από την άλλη ο όρος περιλαμβάνει τις ψηφιακές τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση αυτού του μεγάλου όγκου δεδομένων.

Οφέλη από τη χρήση των Big Data

Ειδικότερα, μιλώντας για μη δομημένα δεδομένα, πολλές εταιρείες δημιουργούν πολλά δεδομένα, αλλά δεν γνωρίζουν πώς να τα κάνουν χρήσιμα για τις επιχειρήσεις τους. Στις εταιρείες, τα τεχνικά και οικονομικά δεδομένα είναι συχνά διαθέσιμα σε αδόμητη μορφή και σε πολύ μεγάλες ποσότητες large. Προκειμένου ναarcχουν πρόσβαση σε αυτούς τους όγκους δεδομένων γρήγορα και αποτελεσματικά, οι συμβατικές προσεγγίσεις, όπως τα συστήματα βάσεων δεδομένων, αποτελούν μεγάλη πρόκληση ή δεν είναι πλέον εφικτές. Για το λόγο αυτό αναπτύσσονται διάφορες τεχνικές για το χειρισμό και την επεξεργασία large όγκου δεδομένων. Υπάρχουν διάφορες διαδικασίες από την αποθήκευση των δεδομένων μέχρι την ανάλυση των δεδομένων. Είναι σημαντικό να βρεθεί η σωστή προσέγγιση για τις ανάγκες και τη δομή των διαδικασιών της εκάστοτε εταιρείας. Η χρήση των μεγάλων δεδομένων έχει επιδράσει πολύ θετικά στο εταιρικό τοπίο, καθώς ο τεράστιος όγκος των διαθέσιμων δεδομένων παρέχει στις εταιρείες τη δυνατότητα να αποκτήσουν μια εντελώς νέα εικόνα των προϊόντων τους, π.χ. της αγοραστικής συμπεριφοράς, των ιδιοτήτων των υλικών ή ακόμη και του κινδύνου της αγοράς.

Είτε πρόκειται για εταιρείες small είτε για εταιρείες large, όλοι μπορούν να επωφεληθούν από τη χρήση των μεθόδων Big Data, αν γνωρίζουν πώς να τις χρησιμοποιήσουν. Το κύριο πλεονέκτημα όλων των πρόσφατα αναπτυγμένων τεχνικών είναι η δυνατότητα σύνδεσης των τεχνικών δεδομένων με τα επιχειρηματικά δεδομένα μιας εταιρείας και η ορατότητα των συσχετίσεων μεταξύ των τομέων. Αυτό ανοίγει εντελώς νέες ευκαιρίες και μπορεί να δημιουργήσει νέα επιχειρηματικά μοντέλα.

Μεγάλα δεδομένα στις βιομηχανίες θερμικής ανάλυσης και σύνθετων υλικών με βάση τα πολυμερή

Οι εταιρείες που ασχολούνται με τον τομέα των πολυμερών λαμβάνουν πρόσθετα οφέλη, καθώς ανακαλύπτονται νέα πολυμερή με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης (Montalbano, 2019). Αλλά και η υλική συμπεριφορά ενός πολυμερούς μπορεί να προβλεφθεί και να ταξινομηθεί με τη χρήση των Big Data. Όσον αφορά τις βιομηχανίες θερμικής ανάλυσης και ειδικά τις βιομηχανίες σύνθετων υλικών με βάση τα πολυμερή, η πρόβλεψη της συμπεριφοράς του υλικού ενός πολυμερούς που επηρεάζεται από την αλλαγή παραμέτρου μπορεί να βελτιστοποιήσει τη διαδικασία και να καταστήσει τη βιομηχανία πολύ ισχυρή, γεγονός που οδηγεί σε υψηλή αποδοτικότητα και μείωση του κόστους παραγωγής.

Πώς να χρησιμοποιήσετε τα μεγάλα δεδομένα

Για τον αποτελεσματικό χειρισμό των μεγάλων δεδομένων, πρέπει να εφαρμοστεί μια σαφώς καθορισμένη δομή για την αποθήκευση των δεδομένων καθώς και μια καλή επεξεργασία των δεδομένων. Για να γίνουν τα δεδομένα ισχυρά, η σημερινή λέξη-κλειδί που χρησιμοποιείται είναι η Επιστήμη των Δεδομένων. Προκειμένου να αντληθούν χρήσιμες πληροφορίες από τα δεδομένα που συλλέγονται, πρέπει να αναλυθούν. Ως προϋπόθεση γι' αυτό, τα δεδομένα πρέπει να προετοιμαστούν προσεκτικά. Εξίσου σημαντική όμως με την προετοιμασία των δεδομένων είναι και η ίδια η ποιότητα των δεδομένων. Δεν είναι μόνο η ποσότητα των δεδομένων εξαιρετικά σημαντική, αλλά και οι πληροφορίες μέσα στα ίδια τα δεδομένα παίζουν μεγάλο ρόλο στην ανάλυση. Αυτό μας οδηγεί στο συμπέρασμα: Μπορείτε να συλλέξετε τεράστιο όγκο δεδομένων, αλλά χωρίς ποιότητα δεδομένων δεν μπορείτε να τα χρησιμοποιήσετε λογικά και αποτελεσματικά. Όσο περισσότερες πληροφορίες μπορείτε να λάβετε εντός των δεδομένων, τόσο περισσότερη ποιότητα μπορείτε να αποκτήσετε. Με τη χρήση της σύνθετης ανάλυσης δεδομένων, οι εταιρείες αποκτούν νέες γνώσεις από αυτές τις πολύτιμες πληροφορίες δεδομένων και αποκτούν το πλεονέκτημα της δημιουργίας καλύτερης λήψης αποφάσεων σχετικά με τις δραστηριότητες που εκτελούν στην επιχείρησή τους.

Προεπισκόπηση

Στο επόμενο άρθρο του ιστολογίου, θέλουμε να παρουσιάσουμε μια επισκόπηση των δυνατοτήτων και των μεθόδων που είναι διαθέσιμες για την αξιολόγηση αυτού του όγκου δεδομένων large από διάφορες πηγές δεδομένων. Θα θέλαμε να σας δώσουμε μια επισκόπηση αυτού που είναι γνωστό ως Επιστήμη Δεδομένων και να δείξουμε τι μπορεί να επιτευχθεί με την εφαρμογή της.

Μείνετε λοιπόν περίεργοι για το επόμενο άρθρο του ιστολογίου μας της σειράς Big Data!

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

Από τα μεγάλα δεδομένα στα έξυπνα δεδομένα

Στο πρώτο άρθρο της σειράς Big Data, σας δώσαμε ήδη μια πρώτη εικόνα του όρου Big Data και επισημάναμε ποια οφέλη μπορούν να προκύψουν από την επεξεργασία δεδομένων για την παραγωγή και ιδιαίτερα για τη θερμική ανάλυση. Σε αυτό το επόμενο άρθρο, θα θέλαμε να παρουσιάσουμε αναλυτικότερα τον όρο Επιστήμη Δεδομένων και να παρουσιάσουμε ορισμένες από τις συνήθεις μεθόδους της.