Big Data dióhéjban

Bevezetés

A digitalizáció és az Ipar 4.0 idején a Big Data témája egyre fontosabb szerepet játszik. Akár az ipari vállalatoknál, a közösségi médiában vagy a személyes vásárlás során a szupermarketben, naponta hatalmas mennyiségű adat keletkezik és tárolódik. Az ilyen large adatmennyiségeket, amelyek előfordulhatnak strukturáltan vagy strukturálatlanul, Big Data-nak nevezzük. A cél az, hogy az összegyűjtött adatmennyiségből információt nyerjünk, hogy az alkalmazás igényeitől függően betekintést nyerjünk. A nagy adathalmazok általában annyira összetettek és large, hogy hagyományos módszerekkel, például adatbázis-rendszerekkel már nem lehet feldolgozni őket. Ezért matematikai módszereket és eljárásokat alkalmaznak ezen adathalmazok elemzésére.

NETZSCH Az Analyzing & Testing lépést tart a korral, és felveszi ezeket az új témákat a hőelemzés területén. A Big Data átfogó témájával foglalkozó blogsorozatunkban szeretnénk tájékoztatni Önt az olyan új kifejezésekről, mint például Adattudomány és Gépi tanulás és részletesebben elmagyarázni ezek használatát.

1. sorozat: A Big Data hatása

A Big Data meghatározása

ABig Data a napjainkban rohamosan növekvő adatmennyiség, amely olyan módszereket tesz lehetővé, amelyek segítségével a vállalatok erőteljes és előnyös módon tudják feldolgozni az információáradatot. Egyrészt egy nagyon large összetett és gyorsan változó adatmennyiséget ír le, másrészt a fogalom magában foglalja azokat a digitális technológiákat, amelyeket e nagy mennyiségű adat elemzésére használnak.

A Big Data használatának előnyei

Különösen a strukturálatlan adatokról szólva, sok vállalat rengeteg adatot hoz létre, de nem tudja, hogyan tegye azokat hasznossá a vállalkozás számára. A vállalatoknál a műszaki és gazdasági adatok gyakran strukturálatlan formában és nagyon nagy mennyiségben állnak rendelkezésre large. Ezen adatmennyiségek gyors és hatékony keresése és elérése érdekében a hagyományos megközelítések, például az adatbázis-rendszerek nagy kihívást jelentenek, vagy már nem is lehetségesek. Ezért különböző technikákat dolgoztak ki a large adatmennyiségek kezelésére és feldolgozására. Az adattárolástól az adatok elemzéséig különböző eljárások léteznek. Fontos, hogy az adott vállalat igényeinek és folyamatstruktúrájának megfelelő megközelítést találjunk. A Big Data használata nagyon jó hatással van a vállalati környezetre, mivel a rendelkezésre álló hatalmas mennyiségű adat teljesen új betekintést nyújt a vállalatoknak a termékeikbe, például a vásárlói magatartásba, az anyagtulajdonságokba vagy akár a piaci kockázatba.

Legyen szó akár a small, akár a large cégekről, mindenki profitálhat a Big Data módszerek használatából, ha tudja, hogyan kell használni. Az összes újonnan kifejlesztett technika legfőbb előnye, hogy a műszaki adatok összekapcsolhatók a vállalat üzleti adataival, és láthatóvá válnak a területek közötti összefüggések. Ez teljesen új lehetőségeket nyit meg, és új üzleti modelleket hozhat létre.

Big Data a hőelemzésben és a polimer alapú kompozitok iparában

A polimerekkel foglalkozó vállalatok további előnyökhöz jutnak, mivel a gépi tanulás segítségével új polimereket fedeznek fel (Montalbano, 2019). De egy polimer anyagi viselkedése is megjósolható és osztályozható a Big Data segítségével. A hőelemzés és különösen a polimeralapú kompozitok iparágát illetően a polimer anyagának változó paraméterek által befolyásolt viselkedésének előrejelzése optimalizálhatja a folyamatot, és nagyon robosztussá teheti az iparágat, ami nagy hatékonysághoz és a gyártási költségek csökkentéséhez vezet.

Hogyan használjuk a Big Data-t?

A Big Data hatékony kezeléséhez világosan meghatározott adattárolási struktúrát és jó adatfeldolgozást kell megvalósítani. Az adatok hatékonnyá tételére a ma használatos kulcsszó az adattudomány. Ahhoz, hogy az összegyűjtött adatokból hasznos információkat lehessen meríteni, elemezni kell azokat. Ennek előfeltételeként az adatokat gondosan elő kell készíteni. De ugyanolyan fontos, mint az adatok előkészítése, maga az adatminőség is. Nemcsak az adatok mennyisége rendkívül fontos, hanem maga az adott adatokon belüli információ is nagy szerepet játszik az elemzésben. Ebből levonhatjuk a következtetést: Gyűjthetünk hatalmas mennyiségű adatot, de adatminőség nélkül nem tudjuk azt ésszerűen és hatékonyan felhasználni. Minél több információt kaphat az adatokon belül, annál több minőséget nyerhet. A komplex adatelemzés használatával a vállalatok új betekintést nyernek ezekből az értékes adatinformációkból, és előnyükre válik, hogy jobb döntéshozatalt hozhatnak létre az üzleti tevékenységükkel kapcsolatban.

Előnézet

A következő blogcikkben áttekintést szeretnénk adni azokról a lehetőségekről és módszerekről, amelyek a large különböző adatforrásokból származó adatmennyiség kiértékelésére rendelkezésre állnak. Szeretnénk áttekintést adni arról, hogy mit nevezünk Data Science-nek , és megmutatni, hogy mit lehet elérni az alkalmazásával.

Maradjon tehát kíváncsi a Big Data sorozat következő blogcikkünkre!

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

A nagy adatoktól az intelligens adatokig

Big Data sorozatunk első cikkében már adtunk egy első betekintést a Big Data fogalmába, és rámutattunk, hogy milyen előnyökkel járhat az adatfeldolgozás a termelés és különösen a hőelemzés számára. A következő cikkben az adattudomány fogalmát szeretnénk részletesebben bemutatni, és bemutatni néhány elterjedt módszerét.