Big Data em poucas palavras

Introdução

Em tempos de digitalização e Indústria 4.0, o tópico de Big Data desempenha um papel cada vez mais importante. Seja em empresas industriais, mídias sociais ou durante compras pessoais no supermercado, enormes quantidades de dados são geradas e armazenadas todos os dias. Esses large volumes de dados, que podem ser estruturados ou não estruturados, são chamados de Big Data. O objetivo é extrair informações do volume de dados coletado para obter insights, dependendo das necessidades do aplicativo. Os conjuntos de Big Data geralmente são tão complexos e large que não podem mais ser processados por métodos convencionais, como sistemas de banco de dados. Por esse motivo, métodos e procedimentos matemáticos são usados para analisar esses conjuntos de dados.

NETZSCH A Analyzing & Testing se mantém atualizada e aborda esses novos tópicos no campo da análise térmica. Nesta série de blogs sobre o tópico principal de Big Data, gostaríamos de informá-lo sobre os novos termos, como Ciência de dados e Aprendizado de máquina e explicar seu uso em mais detalhes.

Série 1: O impacto do Big Data

Definição de Big Data

Big Data são os dados que estão aumentando rapidamente nos dias de hoje e possibilitam métodos que ajudam as empresas a processar a enxurrada de informações de forma poderosa e vantajosa. Por um lado, ele descreve uma quantidade muito large grande de dados complexos e de rápida movimentação e, por outro, o termo inclui as tecnologias digitais que são usadas para analisar essa grande quantidade de dados.

Benefícios do uso de Big Data

Em particular, falando sobre dados não estruturados, muitas empresas criam muitos dados, mas não sabem como torná-los úteis para seus negócios. Nas empresas, os dados técnicos e econômicos geralmente estão disponíveis de forma não estruturada e em quantidades muito large grandes.arcPara acessar esses volumes de dados de forma rápida e eficiente, as abordagens convencionais, como os sistemas de banco de dados, representam um grande desafio ou até mesmo não são mais possíveis. É por isso que várias técnicas são desenvolvidas para lidar e processar uma large quantidade de dados. Há diferentes processos, desde o armazenamento de dados até a análise dos dados. É importante encontrar a abordagem certa para as necessidades e a estrutura de processos da respectiva empresa. O uso de Big Data causou um impacto muito bom no cenário corporativo, pois a enorme quantidade de dados disponíveis está proporcionando às empresas uma visão completamente nova de seus produtos, por exemplo, comportamento de compra, propriedades de materiais ou até mesmo o risco de mercado.

Sejam empresas do small ou do large, todos podem se beneficiar do uso dos métodos de Big Data se souberem como usá-los. A principal vantagem de todas as técnicas recém-desenvolvidas é a possibilidade de vincular dados técnicos aos dados comerciais de uma empresa e tornar visíveis as correlações entre as áreas. Isso abre oportunidades completamente novas e pode criar novos modelos de negócios.

Big Data nos setores de análise térmica e de compostos à base de polímeros

As empresas que lidam no campo de polímeros recebem benefícios adicionais, pois novos polímeros estão sendo descobertos com a ajuda do aprendizado de máquina (Montalbano, 2019). Mas também o comportamento material de um polímero pode ser previsto e classificado com o uso do Big Data. Em relação à análise térmica e, especialmente, aos setores de compósitos baseados em polímeros, a previsão do comportamento do material de um polímero influenciado pela alteração de parâmetros pode otimizar o processo e tornar o setor muito robusto, o que leva à alta eficiência e à redução do custo de produção.

Como usar o Big Data?

Para o manuseio eficiente do Big Data, é necessário implementar uma estrutura claramente definida para o armazenamento de dados, bem como um bom processamento de dados. Para tornar os dados poderosos, a palavra-chave usada atualmente é ciência de dados. Para extrair informações úteis dos dados coletados, eles devem ser analisados. Como pré-requisito para isso, os dados devem ser cuidadosamente preparados. Mas tão importante quanto a preparação dos dados é a qualidade dos dados em si. Não só a quantidade de dados é altamente relevante, mas também as informações contidas nos próprios dados desempenham um papel importante na análise. Isso nos leva a concluir: Você pode coletar uma quantidade enorme de dados, mas sem qualidade, não poderá usá-los de forma razoável e eficiente. Quanto mais informações você conseguir obter dentro dos dados, mais qualidade poderá obter. Com o uso da análise de dados complexos, as empresas adquirem novos insights a partir dessas valiosas informações de dados e obtêm a vantagem de criar uma melhor tomada de decisões sobre suas atividades realizadas nos negócios.

Prévia

large No próximo artigo do blog, queremos mostrar uma visão geral das possibilidades e dos métodos disponíveis para avaliar esse volume de dados de várias fontes de dados. Gostaríamos de apresentar uma visão geral do que é conhecido como ciência de dados e mostrar o que pode ser alcançado com sua aplicação.

Portanto, fique curioso sobre nosso próximo artigo da série Big Data!

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

De Big Data a Smart Data

No primeiro artigo de nossa série sobre Big Data, já lhe demos uma primeira visão do termo Big Data e apontamos quais benefícios podem ser gerados pelo processamento de dados para a produção e, especialmente, para a análise térmica. Neste próximo artigo, gostaríamos de apresentar o termo ciência de dados em mais detalhes e mostrar alguns de seus métodos comuns.