빅 데이터 요약

소개

디지털화와 4차 산업혁명의 시대에 빅데이터는 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 산업 기업, 소셜 미디어, 마트에서 개인 쇼핑을 하는 동안 매일 엄청난 양의 데이터가 생성되고 저장됩니다. 이러한 large 정형 또는 비정형 데이터 양을 빅 데이터라고 합니다. 목표는 애플리케이션의 필요에 따라 인사이트를 얻기 위해 수집된 데이터 볼륨에서 정보를 도출하는 것입니다. 빅 데이터 세트는 일반적으로 매우 복잡하고 large 더 이상 데이터베이스 시스템과 같은 기존의 방법으로는 처리할 수 없습니다. 따라서 이러한 데이터 세트를 분석하기 위해 수학적 방법과 절차가 사용됩니다.

NETZSCH 분석 및 테스트는 시대의 흐름에 발맞춰 열 분석 분야에서 이러한 새로운 주제를 다루고 있습니다. 빅 데이터라는 중요한 주제에 대한 이 블로그 시리즈에서는 다음과 같은 새로운 용어에 대해 알려드리고자 합니다 데이터 과학 와 머신 러닝 과 같은 새로운 용어에 대해 알려드리고 그 용도에 대해 자세히 설명해드리고자 합니다.

시리즈 1: 빅 데이터의 영향

빅 데이터의 정의

빅 데이터는 오늘날 급속도로 증가하고 있는 데이터로, 기업이 정보의 홍수를 강력하고 유리한 방식으로 처리하는 데 도움이 되는 방법을 가능하게 합니다. 한편으로는 매우 large 많은 양의 복잡하고 빠르게 움직이는 데이터를 설명하며, 다른 한편으로는 이 대량의 데이터를 분석하는 데 사용되는 디지털 기술을 포함하는 용어입니다.

빅 데이터 사용의 이점

특히 비정형 데이터에 대해 이야기할 때, 많은 기업들이 많은 데이터를 생성하지만 이를 비즈니스에 유용하게 활용하는 방법을 모릅니다. 기업에서 기술 및 경제 데이터는 종종 비정형화된 형태로 매우 large 많은 양이 존재합니다. 이러한 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 액세스하려면 데이터베이스 시스템과 같은 기존의 접근 방식으로는 큰 어려움을 겪거나 더 이상 불가능할 수도 있습니다. large 그렇기 때문에 엄청난 양의 데이터를 처리하고 처리하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있습니다. 데이터 저장부터 데이터 분석까지 다양한 프로세스가 있습니다. 각 기업의 요구와 프로세스 구조에 적합한 접근 방식을 찾는 것이 중요합니다. 빅데이터의 활용은 방대한 양의 데이터를 통해 구매 행동, 물성 또는 시장 리스크 등 제품에 대한 완전히 새로운 인사이트를 얻을 수 있기 때문에 기업 환경에 매우 좋은 영향을 미치고 있습니다.

small 기업이든 large 기업이든, 사용 방법만 알면 누구나 빅 데이터 기법의 혜택을 누릴 수 있습니다. 새로 개발된 모든 기술의 가장 큰 장점은 기술 데이터를 기업의 비즈니스 데이터와 연결하고 각 영역 간의 상관관계를 가시화할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 완전히 새로운 기회가 열리고 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있습니다.

열 분석 및 폴리머 기반 복합재 산업의 빅 데이터

머신러닝의 도움으로 새로운 폴리머가 발견되고 있기 때문에 폴리머 분야를 다루는 기업은 추가적인 이점을 얻을 수 있습니다(Montalbano, 2019). 뿐만 아니라 빅데이터를 사용하여 폴리머의 재료 거동을 예측하고 분류할 수도 있습니다. 열 분석, 특히 폴리머 기반 복합재 산업과 관련하여 파라미터 변화에 따른 폴리머의 재료 거동을 예측하면 공정을 최적화하고 산업을 매우 견고하게 만들어 높은 효율성과 생산 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

빅데이터는 어떻게 사용하나요?

빅데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 데이터 저장과 데이터 처리를 위한 명확한 구조가 구현되어야 합니다. 데이터를 강력하게 만들기 위해 오늘날 사용되는 키워드는 데이터 과학입니다. 수집된 데이터에서 유용한 정보를 도출하기 위해서는 이를 분석해야 합니다. 이를 위한 전제 조건으로 데이터를 세심하게 준비해야 합니다. 하지만 데이터 준비만큼 중요한 것은 데이터 품질 그 자체입니다. 데이터의 양뿐만 아니라 주어진 데이터 자체에 담긴 정보도 분석에 큰 역할을 합니다. 결론은 이렇습니다: 아무리 많은 양의 데이터를 수집해도 데이터 품질이 뒷받침되지 않으면 합리적이고 효율적으로 사용할 수 없습니다. 데이터에서 더 많은 정보를 얻을 수 있을수록 더 많은 품질을 얻을 수 있습니다. 복잡한 데이터 분석을 통해 기업은 이 귀중한 데이터 정보에서 새로운 인사이트를 얻고 비즈니스 활동에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 이점을 얻을 수 있습니다.

미리 보기

다음 블로그 글에서는 다양한 데이터 소스에서 이 large 양의 데이터를 평가하는 데 사용할 수 있는 가능성과 방법에 대한 개요를 보여드리고자 합니다. 데이터 사이언스라는 개념에 대해 개괄적으로 알아보고, 이를 적용하여 무엇을 달성할 수 있는지 보여드리고자 합니다.

빅데이터 시리즈의 다음 블로그 글도 기대해 주세요!

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

빅데이터에서 스마트 데이터로

빅데이터 시리즈의 첫 번째 기사에서는 이미 빅데이터라는 용어에 대한 첫 번째 인사이트를 제공하고 생산, 특히 열 분석을 위한 데이터 처리로 어떤 이점을 얻을 수 있는지에 대해 설명했습니다. 다음 글에서는 데이터 사이언스라는 용어를 좀 더 자세히 소개하고 몇 가지 일반적인 방법을 소개하고자 합니다.