Le Big Data en quelques mots

Introduction

À l'heure de la numérisation et de l'industrie 4.0, le thème du Big Data joue un rôle de plus en plus important. Que ce soit dans les entreprises industrielles, les médias sociaux ou lors d'achats personnels au supermarché, d'énormes quantités de données sont générées et stockées chaque jour. Ces volumes de données large, qui peuvent être structurés ou non, sont appelés Big Data. L'objectif est de tirer des informations du volume de données collectées afin d'obtenir des informations en fonction des besoins de l'application. Les ensembles de données Big Data sont généralement si complexes et large qu'ils ne peuvent plus être traités à l'aide de méthodes conventionnelles, telles que les systèmes de base de données. C'est pourquoi des méthodes et des procédures mathématiques sont utilisées pour analyser ces ensembles de données.

NETZSCH Analyzing & Testing suit l'évolution et aborde ces nouveaux sujets dans le domaine de l'analyse thermique. Dans cette série de blogs sur le thème primordial du Big Data, nous aimerions vous informer sur les nouveaux termes tels que Science des données et Apprentissage automatique et expliquer leur utilisation plus en détail.

Série 1 : L'impact du Big Data

Définition du Big Data

LesBig Data sont des données qui augmentent rapidement de nos jours et permettent de mettre en place des méthodes qui aident les entreprises à traiter le flot d'informations d'une manière puissante et avantageuse. D'une part, il décrit une quantité très large de données complexes et en évolution rapide et, d'autre part, le terme inclut les technologies numériques utilisées pour analyser cette grande quantité de données.

Avantages de l'utilisation du Big Data

En particulier, en ce qui concerne les données non structurées, de nombreuses entreprises créent beaucoup de données mais ne savent pas comment les rendre utiles à leurs activités. Dans les entreprises, les données techniques et économiques sont souvent disponibles sous une forme non structurée et en quantités très importantes ( large ). Pour rechercher et accéder rapidement et efficacement à ces volumes de données, les approches conventionnelles telles que les systèmes de base de données posent un grand défi, voire ne sont plus possibles. C'est pourquoi diverses techniques sont mises au point pour gérer et traiter un volume de données de large. Il existe différents processus allant du stockage des données au traitement des données. Il existe différents processus allant du stockage des données à leur analyse. Il est important de trouver la bonne approche en fonction des besoins et de la structure des processus de l'entreprise concernée. L'utilisation du Big Data a eu un très bon impact sur le paysage des entreprises, car l'énorme quantité de données disponibles permet aux entreprises d'obtenir une vision totalement nouvelle de leurs produits, par exemple, le comportement d'achat, les propriétés des matériaux ou même le risque du marché.

Qu'il s'agisse de small ou de large, tout le monde peut bénéficier de l'utilisation des méthodes de Big Data si l'on sait s'en servir. Le principal avantage de toutes les techniques nouvellement développées est la possibilité de relier les données techniques aux données commerciales d'une entreprise et de rendre visibles les corrélations entre les domaines. Cela ouvre de toutes nouvelles opportunités et peut créer de nouveaux modèles d'affaires.

Big Data dans l'analyse thermique et les industries des composites à base de polymères

Les entreprises actives dans le domaine des polymères bénéficient d'avantages supplémentaires, car de nouveaux polymères sont découverts à l'aide de l'apprentissage automatique (Montalbano, 2019). Mais le comportement matériel d'un polymère peut également être prédit et classé grâce à l'utilisation du Big Data. En ce qui concerne l'analyse thermique et en particulier les industries des composites à base de polymères, la prédiction du comportement d'un matériau polymère influencé par un paramètre changeant peut optimiser le processus et rendre l'industrie très robuste, ce qui conduit à une grande efficacité et à une réduction des coûts de production.

Comment utiliser les Big Data ?

Pour un traitement efficace des Big Data, une structure clairement définie pour le stockage des données ainsi qu'un bon traitement des données doivent être mis en œuvre. Pour rendre les données performantes, le mot-clé utilisé aujourd'hui est la science des données (Data Science). Pour tirer des informations utiles des données collectées, il faut les analyser. Pour ce faire, les données doivent être soigneusement préparées. Mais la qualité des données est tout aussi importante que leur préparation. Non seulement la quantité de données est très importante, mais l'information contenue dans ces données joue également un rôle important dans l'analyse. Ceci nous amène à conclure : Vous pouvez collecter une énorme quantité de données, mais sans qualité des données, vous ne pouvez pas les utiliser raisonnablement et efficacement. Plus les données contiennent d'informations, plus la qualité est grande. Grâce à l'analyse de données complexes, les entreprises acquièrent de nouvelles connaissances à partir de ces précieuses informations et bénéficient d'une meilleure prise de décision sur leurs activités.

Avant-première

Dans le prochain article de blog, nous souhaitons donner un aperçu des possibilités et des méthodes disponibles pour évaluer cette quantité de données large provenant de diverses sources de données. Nous aimerions vous donner un aperçu de ce que l'on appelle la science des données et vous montrer ce que l'on peut réaliser en l'appliquant.

Restez donc curieux de découvrir notre prochain article de blog de la série Big Data !

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

Du Big Data au Smart Data

Dans le premier article de notre série sur les Big Data, nous vous avons déjà donné un premier aperçu du terme Big Data et indiqué quels avantages peuvent être générés par le traitement des données pour la production et en particulier pour l'analyse thermique. Dans ce prochain article, nous aimerions présenter le terme Data Science de manière plus détaillée et montrer quelques-unes de ses méthodes courantes.