Big Data pähkinänkuoressa

Johdanto

Digitalisaation ja teollisuus 4.0:n aikana Big Data on yhä tärkeämmässä asemassa. Olipa kyse teollisuusyrityksistä, sosiaalisesta mediasta tai henkilökohtaisista ostoksista supermarketissa, valtavia määriä dataa syntyy ja tallennetaan päivittäin. Tällaisia large tietomääriä, jotka voivat olla strukturoituja tai strukturoimattomia, kutsutaan Big Dataksi. Tavoitteena on saada tietoa kerätystä tietomäärästä, jotta siitä saataisiin tietoa sovelluksen tarpeiden mukaan. Suuret tietomäärät ovat yleensä niin monimutkaisia ja large että niitä ei voida enää käsitellä perinteisillä menetelmillä, kuten tietokantajärjestelmillä. Tästä syystä näiden tietomäärien analysointiin käytetään matemaattisia menetelmiä ja menettelyjä.

NETZSCH Analyzing & Testing pysyy ajan hermolla ja tarttuu näihin uusiin aiheisiin lämpöanalyysin alalla. Tässä blogisarjassa, joka käsittelee ylivoimaista Big Data -teemaa, haluamme kertoa sinulle uusista termeistä kuten Data Science ja Koneoppiminen ja selittää niiden käyttöä tarkemmin.

Sarja 1: Big Datan vaikutus

Big Datan määritelmä

Big Data on tietoa, joka lisääntyy nykyään nopeasti ja mahdollistaa menetelmät, jotka auttavat yrityksiä käsittelemään tietotulvaa tehokkaalla ja hyödyllisellä tavalla. Yhtäältä se kuvaa hyvin large monimutkaista ja nopeasti liikkuvaa dataa, ja toisaalta termi sisältää digitaaliset teknologiat, joita käytetään tämän suuren datamäärän analysointiin.

Big Datan käytön hyödyt

Kun puhutaan erityisesti strukturoimattomasta datasta, monet yritykset tuottavat paljon dataa, mutta eivät tiedä, miten tehdä siitä hyödyllistä liiketoiminnalleen. Yrityksissä teknistä ja taloudellista tietoa on usein saatavilla jäsentymättömässä muodossa ja hyvin suuria määriä large. Näiden tietomäärien nopea ja tehokas haku ja käyttö on hyvin haastavaa tai jopa mahdotonta perinteisten lähestymistapojen, kuten tietokantajärjestelmien, avulla. Tämän vuoksi on kehitetty erilaisia tekniikoita large tietomäärien käsittelemiseksi ja jalostamiseksi. On olemassa erilaisia prosesseja tietojen tallentamisesta niiden analysointiin. On tärkeää löytää oikea lähestymistapa kunkin yrityksen tarpeisiin ja prosessirakenteeseen. Big datan käyttö on vaikuttanut erittäin myönteisesti yritysmaailmaan, sillä valtava määrä saatavilla olevaa dataa antaa yrityksille täysin uudenlaisen näkemyksen tuotteistaan, esimerkiksi ostokäyttäytymisestä, materiaalien ominaisuuksista tai jopa markkinariskistä.

Olipa kyse sitten small tai large yrityksistä, kaikki voivat hyötyä Big Data -menetelmien käytöstä, jos osaavat käyttää niitä. Kaikkien hiljattain kehitettyjen tekniikoiden tärkein etu on mahdollisuus yhdistää tekniset tiedot yrityksen liiketoimintatietoihin ja tehdä alueiden väliset korrelaatiot näkyviksi. Tämä avaa täysin uusia mahdollisuuksia ja voi luoda uusia liiketoimintamalleja.

Big Data lämpöanalyysissä ja polymeeripohjaisissa komposiiteissa teollisuudessa

Polymeerien alalla toimivat yritykset saavat lisähyötyjä, sillä uusia polymeerejä löydetään koneoppimisen avulla (Montalbano, 2019). Mutta myös polymeerin materiaalikäyttäytymistä voidaan ennustaa ja luokitella Big Datan avulla. Lämpöanalyysin ja erityisesti polymeeripohjaisen komposiittiteollisuuden osalta polymeerin materiaalin käyttäytymisen ennustaminen muuttuvan parametrin vaikutuksesta voi optimoida prosessin ja tehdä teollisuudesta erittäin vankan, mikä johtaa korkeaan tehokkuuteen ja tuotantokustannusten alentamiseen.

Miten Big Dataa käytetään?

Big Datan tehokas käsittely edellyttää selkeästi määriteltyä tietovarastorakennetta ja hyvää tietojenkäsittelyä. Jotta datasta saataisiin tehokasta, nykyään käytetään avainsanaa Data Science. Jotta kerätystä datasta saadaan hyödyllistä tietoa, se on analysoitava. Tämän edellytyksenä data on valmisteltava huolellisesti. Mutta yhtä tärkeää kuin datan valmistelu on itse datan laatu. Datan määrä on erittäin tärkeä, mutta myös itse datan sisältämällä tiedolla on suuri merkitys analysoinnissa. Tästä voidaan tehdä johtopäätös: Voit kerätä valtavan määrän tietoa, mutta ilman tiedon laatua et voi käyttää sitä järkevästi ja tehokkaasti. Mitä enemmän tietoa voit saada datan sisältä, sitä enemmän laatua voit saavuttaa. Monimutkaisen data-analyysin avulla yritykset saavat uusia oivalluksia tästä arvokkaasta datatiedosta ja hyötyvät siitä, että ne voivat tehdä parempaa päätöksentekoa liiketoiminnassaan.

Esikatselu

Seuraavassa blogiartikkelissa esittelemme yleiskatsauksen mahdollisuuksista ja menetelmistä, joita on saatavilla tämän large tietomäärän arvioimiseksi eri tietolähteistä. Haluamme antaa yleiskatsauksen siihen, mitä kutsutaan datatieteeksi , ja näyttää, mitä sen soveltamisella voidaan saavuttaa.

Pysy siis uteliaana Big Data -sarjan seuraavan blogiartikkelimme suhteen !

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

Big Datasta älykkääseen dataan

Big Data -sarjamme ensimmäisessä artikkelissa annoimme sinulle jo ensimmäisen käsityksen termistä Big Data ja kerroimme, mitä hyötyä tietojenkäsittelystä voi olla tuotannossa ja erityisesti lämpöanalyysissä. Tässä seuraavassa artikkelissa haluamme esitellä termiä Data Science tarkemmin ja esitellä joitakin sen yleisiä menetelmiä.