Big Data in een notendop

Inleiding

In tijden van digitalisering en Industrie 4.0 speelt het onderwerp Big Data een steeds belangrijkere rol. Of het nu gaat om industriële bedrijven, sociale media of persoonlijke boodschappen in de supermarkt, elke dag worden enorme hoeveelheden gegevens gegenereerd en opgeslagen. Dergelijke large datavolumes, die gestructureerd of ongestructureerd kunnen zijn, worden Big Data genoemd. Het doel is om informatie af te leiden uit het verzamelde datavolume om inzichten te verkrijgen afhankelijk van de behoeften van de toepassing. Big Data sets zijn meestal zo complex en large dat ze niet meer verwerkt kunnen worden met conventionele methoden, zoals databasesystemen. Daarom worden wiskundige methoden en procedures gebruikt om deze datasets te analyseren.

NETZSCH Analyzing & Testing gaat met zijn tijd mee en behandelt deze nieuwe onderwerpen op het gebied van thermische analyse. In deze blogreeks over het overkoepelende onderwerp Big Data willen we u informeren over de nieuwe termen zoals Gegevenswetenschap en Machinaal leren en het gebruik ervan in meer detail uitleggen.

Serie 1: De impact van Big Data

Definitie van Big Data

Big Data zijn de gegevens die tegenwoordig snel toenemen en die methoden mogelijk maken die bedrijven helpen om de informatiestroom op een krachtige en voordelige manier te verwerken. Aan de ene kant beschrijft het een zeer grote large hoeveelheid complexe en snel bewegende gegevens en aan de andere kant omvat de term de digitale technologieën die worden gebruikt om deze grote hoeveelheid gegevens te analyseren.

Voordelen van het gebruik van Big Data

In het bijzonder over ongestructureerde gegevens gesproken: veel bedrijven creëren veel gegevens, maar weten niet hoe ze deze nuttig kunnen maken voor hun bedrijf. In bedrijven zijn technische en economische gegevens vaak beschikbaar in een ongestructureerde vorm en in zeer grote hoeveelheden ( large ). Om deze gegevensvolumes snel en efficiënt te doorzoeken en er toegang toe te krijgen, vormen conventionele benaderingen zoals databasesystemen een grote uitdaging of zijn ze zelfs niet meer mogelijk. Daarom zijn er verschillende technieken ontwikkeld voor het verwerken van een large hoeveelheid gegevens. Er zijn verschillende processen, van gegevensopslag tot de analyse van de gegevens. Het is belangrijk om de juiste aanpak te vinden voor de behoeften en processtructuur van het betreffende bedrijf. Het gebruik van Big Data heeft een zeer grote impact op het bedrijfslandschap omdat de enorme hoeveelheid beschikbare gegevens bedrijven een volledig nieuw inzicht geeft in hun producten, bijvoorbeeld koopgedrag, materiaaleigenschappen of zelfs het marktrisico.

Of het nu gaat om small of large bedrijven, iedereen kan profiteren van het gebruik van Big Data-methoden als je maar weet hoe je het moet gebruiken. Het belangrijkste voordeel van alle nieuw ontwikkelde technieken is de mogelijkheid om technische gegevens te koppelen aan de bedrijfsgegevens van een bedrijf en om correlaties tussen de gebieden zichtbaar te maken. Dit opent volledig nieuwe mogelijkheden en kan nieuwe bedrijfsmodellen creëren.

Big Data in thermische analyse en composietenindustrie op basis van polymeren

Bedrijven die zich bezighouden met polymeren krijgen extra voordelen, omdat nieuwe polymeren worden ontdekt met behulp van machine learning (Montalbano, 2019). Maar ook het materiaalgedrag van een polymeer kan worden voorspeld en geclassificeerd met behulp van Big Data. Met betrekking tot thermische analyse en in het bijzonder op polymeren gebaseerde composietindustrieën, kan het voorspellen van het gedrag van het materiaal van een polymeer onder invloed van veranderende parameters het proces optimaliseren en de industrie zeer robuust maken, wat leidt tot een hoge efficiëntie en verlaging van de productiekosten.

Hoe gebruik je Big Data?

Voor een efficiënte omgang met Big Data moet een duidelijk gedefinieerde structuur voor gegevensopslag en een goede gegevensverwerking worden geïmplementeerd. Om de gegevens krachtig te maken, is het sleutelwoord dat tegenwoordig wordt gebruikt Data Science. Om bruikbare informatie uit de verzamelde gegevens te kunnen halen, moeten deze worden geanalyseerd. Hiervoor moeten de gegevens zorgvuldig worden voorbereid. Maar net zo belangrijk als de voorbereiding van de gegevens is de kwaliteit van de gegevens zelf. Niet alleen de kwantiteit van de gegevens is zeer relevant, maar ook de informatie in de gegevens zelf speelt een grote rol bij het analyseren. Dit brengt ons tot de conclusie: Je kunt een enorme hoeveelheid gegevens verzamelen, maar zonder gegevenskwaliteit kun je ze niet redelijk en efficiënt gebruiken. Hoe meer informatie je uit de gegevens kunt halen, hoe meer kwaliteit je kunt krijgen. Met het gebruik van complexe gegevensanalyse verwerven bedrijven nieuwe inzichten uit deze waardevolle gegevensinformatie en krijgen ze het voordeel dat ze betere beslissingen kunnen nemen over hun bedrijfsactiviteiten.

Voorbeeld

In het volgende blogartikel willen we een overzicht geven van de mogelijkheden en methoden die beschikbaar zijn om deze large hoeveelheid gegevens uit verschillende gegevensbronnen te evalueren. We willen je een overzicht geven van wat bekend staat als Data Science en laten zien wat er bereikt kan worden met de toepassing ervan.

Blijf dus nieuwsgierig naar ons volgende blogartikel in de Big Data serie!

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

Van Big Data naar Smart Data

In het eerste artikel van onze Big Data serie hebben we je al een eerste inzicht gegeven in de term Big Data en hebben we aangegeven welke voordelen gegevensverwerking kan opleveren voor productie en vooral voor thermische analyse. In dit volgende artikel willen we de term Data Science in meer detail introduceren en een aantal veelgebruikte methoden laten zien.