Big Data en pocas palabras

Introducción

En tiempos de digitalización e Industria 4.0, el tema de los Big Data desempeña un papel cada vez más importante. Ya sea en empresas industriales, en las redes sociales o durante las compras personales en el supermercado, cada día se generan y almacenan enormes cantidades de datos. Estos volúmenes de datos large, que pueden ser estructurados o no estructurados, se denominan Big Data. El objetivo es obtener información a partir del volumen de datos recogidos para obtener conocimientos en función de las necesidades de la aplicación. Los conjuntos de Big Data suelen ser tan complejos y large que ya no pueden procesarse con métodos convencionales, como los sistemas de bases de datos. Por este motivo, para analizar estos conjuntos de datos se utilizan métodos y procedimientos matemáticos.

NETZSCH Analyzing & Testing se mantiene al día y aborda estos nuevos temas en el campo del análisis térmico. En esta serie de blogs sobre el tema primordial de Big Data, nos gustaría informarle sobre los nuevos términos como Ciencia de datos y Aprendizaje automático y explicar su uso con más detalle.

Serie 1: El impacto del Big Data

Definición de Big Data

Big Data son los datos que aumentan rápidamente en la actualidad y que posibilitan métodos que ayudan a las empresas a procesar la avalancha de información de forma potente y ventajosa. Por un lado, describe una cantidad muy large de datos complejos y en rápido movimiento y, por otro, el término incluye las tecnologías digitales que se utilizan para analizar esta gran cantidad de datos.

Ventajas del uso de Big Data

En concreto, hablando de datos no estructurados, muchas empresas crean muchos datos pero no saben cómo hacerlos útiles para sus negocios. En las empresas, los datos técnicos y económicos suelen estar disponibles de forma no estructurada y en cantidades muy large. Para buscar y acceder a estos volúmenes de datos de forma rápida y eficaz, los enfoques convencionales, como los sistemas de bases de datos, plantean un gran reto o incluso ya no son posibles. Por eso se desarrollan diversas técnicas para manejar y procesar una cantidad de datos large. Existen distintos procesos, desde el almacenamiento de los datos hasta su análisis. Es importante encontrar el enfoque adecuado para las necesidades y la estructura de procesos de cada empresa. El uso de Big Data ha tenido un gran impacto en el panorama empresarial, ya que la enorme cantidad de datos disponibles permite a las empresas obtener una visión completamente nueva de sus productos, por ejemplo, el comportamiento de compra, las propiedades de los materiales o incluso el riesgo de mercado.

Ya sean empresas de small o de large, todo el mundo puede beneficiarse del uso de métodos de Big Data si sabe cómo utilizarlos. La principal ventaja de todas las técnicas desarrolladas recientemente es la posibilidad de vincular los datos técnicos con los datos comerciales de una empresa y hacer visibles las correlaciones entre las áreas. Esto abre oportunidades completamente nuevas y puede crear nuevos modelos de negocio.

Big Data en el análisis térmico y las industrias de compuestos a base de polímeros

Las empresas que trabajan en el campo de los polímeros obtienen beneficios adicionales, ya que se están descubriendo nuevos polímeros con la ayuda del aprendizaje automático (Montalbano, 2019). Pero también el comportamiento material de un polímero puede predecirse y clasificarse mediante el uso de Big Data. En lo que respecta al análisis térmico y especialmente a las industrias de compuestos basados en polímeros, predecir el comportamiento del material de un polímero influenciado por el cambio de parámetros puede optimizar el proceso y hacer que la industria sea muy robusta, lo que conduce a una alta eficiencia y reducción del coste de producción.

¿Cómo utilizar los macrodatos?

Para el manejo eficiente de Big Data, se debe implementar una estructura claramente definida para el almacenamiento de datos, así como un buen procesamiento de los mismos. Para potenciar los datos, la palabra clave que se utiliza hoy en día es Data Science. Para extraer información útil de los datos recopilados, hay que analizarlos. Para ello, los datos deben prepararse cuidadosamente. Pero tan importante como la preparación de los datos es la calidad de los mismos. No sólo es muy importante la cantidad de datos, sino también la información que contienen. Esto nos lleva a una conclusión: Se puede recopilar una gran cantidad de datos, pero sin calidad no se pueden utilizar de forma razonable y eficaz. Cuanta más información se pueda obtener de los datos, más calidad se obtendrá. Con el uso del análisis de datos complejos, las empresas adquieren nuevos conocimientos a partir de esta valiosa información de datos y obtienen la ventaja de crear una mejor toma de decisiones sobre sus actividades realizadas en el negocio.

Vista previa

En el siguiente artículo del blog, queremos mostrar una visión general de las posibilidades y métodos que están disponibles para evaluar esta large cantidad de datos procedentes de diversas fuentes de datos. Nos gustaría darle una visión general de lo que se conoce como Ciencia de Datos y mostrar lo que se puede lograr con su aplicación.

Así que no pierda la curiosidad por nuestro próximo artículo de la serie Big Data

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

De Big Data a Smart Data

En el primer artículo de nuestra serie Big Data, ya le dimos una primera visión del término Big Data y señalamos qué beneficios puede generar el procesamiento de datos para la producción y, especialmente, para el análisis térmico. En este próximo artículo, nos gustaría introducir el término Data Science con más detalle y mostrar algunos de sus métodos más comunes.