Big Data w pigułce

Wprowadzenie

W czasach cyfryzacji i Przemysłu 4.0 temat Big Data odgrywa coraz ważniejszą rolę. Niezależnie od tego, czy chodzi o firmy przemysłowe, media społecznościowe czy osobiste zakupy w supermarkecie, każdego dnia generowane i przechowywane są ogromne ilości danych. Takie large ilości danych, które mogą być ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane, nazywane są Big Data. Celem jest uzyskanie informacji z zebranego wolumenu danych w celu uzyskania wglądu w zależności od potrzeb aplikacji. Duże zbiory danych są zazwyczaj tak złożone i large, że nie można ich już przetwarzać przy użyciu konwencjonalnych metod, takich jak systemy baz danych. Z tego powodu do analizy tych zbiorów danych stosuje się metody i procedury matematyczne.

NETZSCH Analyzing & Testing nadąża za duchem czasu i podejmuje te nowe tematy w dziedzinie analizy termicznej. W tej serii blogów poświęconych nadrzędnemu tematowi Big Data, chcielibyśmy poinformować o nowych terminach, takich jak Nauka o danych i Machine Learning i bardziej szczegółowo wyjaśnić ich zastosowanie.

Seria 1: Wpływ Big Data

Definicja Big Data

Big Data to dane, które w dzisiejszych czasach szybko rosną i umożliwiają metody, które pomagają firmom przetwarzać zalew informacji w potężny i korzystny sposób. Z jednej strony opisuje bardzo large dużą ilość złożonych i szybko zmieniających się danych, a z drugiej strony termin ten obejmuje technologie cyfrowe, które są wykorzystywane do analizy tej dużej ilości danych.

Korzyści z korzystania z Big Data

W szczególności, mówiąc o nieustrukturyzowanych danych, wiele firm tworzy wiele danych, ale nie wie, jak uczynić je użytecznymi dla swoich firm. W firmach dane techniczne i ekonomiczne są często dostępne w nieustrukturyzowanej formie i w bardzo large dużych ilościach.arcAby szybko i efektywnie przeglądać i uzyskiwać dostęp do tych ilości danych, konwencjonalne podejścia, takie jak systemy baz danych, stanowią duże wyzwanie lub nawet nie są już możliwe. Dlatego też opracowywane są różne techniki obsługi i przetwarzania large ilości danych. Istnieją różne procesy, od przechowywania danych po ich analizę. Ważne jest, aby znaleźć odpowiednie podejście do potrzeb i struktury procesów danej firmy. Wykorzystanie Big Data ma bardzo dobry wpływ na krajobraz korporacyjny, ponieważ ogromna ilość dostępnych danych zapewnia firmom zupełnie nowy wgląd w ich produkty, np. zachowania zakupowe, właściwości materiałów, a nawet ryzyko rynkowe.

Niezależnie od tego, czy jest to firma small, czy large, każdy może skorzystać z metod Big Data, jeśli wie, jak z nich korzystać. Główną zaletą wszystkich nowo opracowanych technik jest możliwość powiązania danych technicznych z danymi biznesowymi firmy i uwidocznienia korelacji między tymi obszarami. Otwiera to zupełnie nowe możliwości i może tworzyć nowe modele biznesowe.

Big Data w analizie termicznej i przemyśle kompozytów na bazie polimerów

Firmy zajmujące się polimerami otrzymują dodatkowe korzyści, ponieważ nowe polimery są odkrywane za pomocą uczenia maszynowego (Montalbano, 2019). Ale także zachowanie materiałowe polimeru można przewidzieć i sklasyfikować za pomocą Big Data. Jeśli chodzi o analizę termiczną, a zwłaszcza przemysł kompozytów na bazie polimerów, przewidywanie zachowania materiału polimerowego pod wpływem zmieniających się parametrów może zoptymalizować proces i uczynić przemysł bardzo solidnym, co prowadzi do wysokiej wydajności i obniżenia kosztów produkcji.

Jak korzystać z Big Data?

Aby efektywnie obsługiwać Big Data, należy wdrożyć jasno określoną strukturę przechowywania danych, a także dobre przetwarzanie danych. Aby uczynić dane potężnymi, obecnie używanym słowem kluczowym jest Data Science. Aby wyciągnąć użyteczne informacje z zebranych danych, należy je przeanalizować. Warunkiem wstępnym jest staranne przygotowanie danych. Ale równie ważna jak przygotowanie danych jest sama ich jakość. Nie tylko ilość danych jest bardzo istotna, ale także informacje zawarte w danych odgrywają dużą rolę w analizie. To prowadzi nas do konkluzji: Możesz zebrać ogromną ilość danych, ale bez jakości danych nie możesz ich rozsądnie i efektywnie wykorzystać. Im więcej informacji można uzyskać w ramach danych, tym wyższą jakość można uzyskać. Korzystając ze złożonej analizy danych, firmy uzyskują nowy wgląd w te cenne informacje o danych i uzyskują przewagę w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących ich działań wykonywanych w biznesie.

Podgląd

W następnym artykule na blogu chcemy przedstawić przegląd możliwości i metod, które są dostępne do oceny tej large ilości danych z różnych źródeł danych. Chcielibyśmy dać ci przegląd tego, co jest znane jako Data Science i pokazać, co można osiągnąć dzięki jego zastosowaniu.

Bądź więc ciekawy naszego następnego artykułu na blogu z serii Big Data!

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

Od Big Data do Smart Data

W pierwszym artykule z naszej serii poświęconej Big Data przedstawiliśmy już pierwsze informacje na temat terminu Big Data i wskazaliśmy, jakie korzyści może przynieść przetwarzanie danych w produkcji, a zwłaszcza w analizie termicznej. W kolejnym artykule chcielibyśmy bardziej szczegółowo przedstawić termin Data Science i pokazać niektóre z jego popularnych metod.