I Big Data in breve

Introduzione

In tempi di digitalizzazione e Industria 4.0, il tema dei Big Data riveste un ruolo sempre più importante. Che si tratti di aziende industriali, social media o acquisti personali al supermercato, ogni giorno vengono generate e archiviate enormi quantità di dati. Questi large volumi di dati, che possono essere strutturati o non strutturati, sono chiamati Big Data. L'obiettivo è quello di ricavare informazioni dal volume di dati raccolti per ottenere approfondimenti in base alle esigenze dell'applicazione. Gli insiemi di Big Data sono di solito così complessi e large che non possono più essere elaborati con metodi convenzionali, come i sistemi di database. Per questo motivo, per analizzare questi insiemi di dati si utilizzano metodi e procedure matematiche.

NETZSCH Analyzing & Testing è al passo con i tempi e affronta questi nuovi argomenti nel campo dell'analisi termica. In questa serie di blog sull'argomento principale dei Big Data, vorremmo informarvi sui nuovi termini quali Scienza dei dati e Apprendimento automatico e spiegarne l'uso in modo più dettagliato.

Serie 1: L'impatto dei Big Data

Definizione di Big Data

IBig Data sono i dati che al giorno d'oggi stanno aumentando rapidamente e consentono alle aziende di elaborare la marea di informazioni in modo potente e vantaggioso. large Da un lato, descrive una quantità di dati complessi e in rapida evoluzione e, dall'altro, include le tecnologie digitali utilizzate per analizzare questa grande quantità di dati.

Vantaggi dell'utilizzo dei Big Data

In particolare, parlando di dati non strutturati, molte aziende creano molti dati ma non sanno come renderli utili per le loro attività. Nelle aziende, i dati tecnici ed economici sono spesso disponibili in forma non strutturata e in quantità molto large elevate.arcPer analizzare e accedere a questi volumi di dati in modo rapido ed efficiente, gli approcci tradizionali, come i sistemi di database, rappresentano una grande sfida o addirittura non sono più possibili. Per questo motivo sono state sviluppate diverse tecniche per gestire ed elaborare una large quantità di dati. Esistono diversi processi, dall'archiviazione dei dati all'analisi degli stessi. È importante trovare l'approccio giusto per le esigenze e la struttura dei processi della rispettiva azienda. L'utilizzo dei Big Data ha avuto un impatto molto positivo sul panorama aziendale, in quanto l'enorme quantità di dati disponibili sta fornendo alle aziende una visione completamente nuova dei loro prodotti, ad esempio del comportamento di acquisto, delle proprietà dei materiali o persino del rischio di mercato.

Che si tratti di small o di large, tutti possono trarre vantaggio dall'uso dei metodi Big Data, se si sa come utilizzarli. Il vantaggio principale di tutte le tecniche di recente sviluppo è la possibilità di collegare i dati tecnici con i dati commerciali di un'azienda e di rendere visibili le correlazioni tra le aree. Questo apre opportunità completamente nuove e può creare nuovi modelli di business.

Big Data nell'analisi termica e nell'industria dei compositi a base di polimeri

Le aziende che operano nel campo dei polimeri ricevono ulteriori vantaggi, poiché nuovi polimeri vengono scoperti con l'aiuto del machine learning (Montalbano, 2019). Ma anche il comportamento dei materiali di un polimero può essere previsto e classificato grazie all'uso dei Big Data. Per quanto riguarda l'analisi termica e in particolare l'industria dei compositi a base di polimeri, la previsione del comportamento del materiale di un polimero influenzato dalla variazione dei parametri può ottimizzare il processo e rendere l'industria molto robusta, il che porta ad un'elevata efficienza e alla riduzione dei costi di produzione.

Come utilizzare i Big Data?

Per una gestione efficiente dei Big Data, è necessario implementare una struttura chiaramente definita per l'archiviazione dei dati e una buona elaborazione degli stessi. Per rendere potenti i dati, la parola chiave utilizzata oggi è Data Science. Per trarre informazioni utili dai dati raccolti, è necessario analizzarli. Come prerequisito, i dati devono essere preparati con cura. Ma altrettanto importante della preparazione dei dati è la loro qualità. Non solo la quantità di dati è molto importante, ma anche le informazioni contenute nei dati stessi giocano un ruolo importante nell'analisi. Questo ci porta a concludere: È possibile raccogliere un'enorme quantità di dati, ma senza la loro qualità non è possibile utilizzarli in modo ragionevole ed efficiente. Più informazioni si possono ottenere all'interno dei dati, più qualità si può ottenere. Con l'uso dell'analisi dei dati complessi, le aziende acquisiscono nuove conoscenze da queste preziose informazioni e ottengono il vantaggio di prendere decisioni migliori sulle attività svolte in azienda.

Anteprima

Nel prossimo articolo del blog, vogliamo mostrare una panoramica delle possibilità e dei metodi disponibili per valutare questa large quantità di dati provenienti da varie fonti. Vogliamo fornire una panoramica di ciò che è noto come Data Science e mostrare cosa si può ottenere con la sua applicazione.

Rimanete quindi curiosi di conoscere il nostro prossimo articolo della serie Big Data!

Link alla citazione : https://www.designnews.com/materials-assembly/researcsuo-uso-ai-scoprire-nuovi-polimeri/67744341261255

Dai Big Data ai dati intelligenti

Nel primo articolo della nostra serie sui Big Data, vi abbiamo già dato una prima visione del termine Big Data e abbiamo sottolineato quali vantaggi possono essere generati dall'elaborazione dei dati per la produzione e soprattutto per l'analisi termica. In questo prossimo articolo, vorremmo introdurre il termine Data Science in modo più dettagliato e mostrare alcuni dei suoi metodi più comuni.