Big Data pe scurt

Introducere

În epoca digitalizării și a Industriei 4.0, subiectul Big Data joacă un rol din ce în ce mai important. Fie în cadrul întreprinderilor industriale, al rețelelor de socializare sau în timpul cumpărăturilor personale în supermarket, în fiecare zi sunt generate și stocate cantități uriașe de date. Astfel de volume de date large, care pot fi structurate sau nestructurate, sunt denumite Big Data. Scopul este de a extrage informații din volumul de date colectate pentru a obține informații în funcție de nevoile aplicației. De obicei, seturile de date Big sunt atât de complexe și large încât nu mai pot fi prelucrate prin metode convenționale, cum ar fi sistemele de baze de date. Din acest motiv, pentru analiza acestor seturi de date se utilizează metode și proceduri matematice.

NETZSCH Analyzing & Testing ține pasul cu vremurile și abordează aceste subiecte noi în domeniul analizei termice. În această serie de bloguri pe tema primordială a Big Data, am dori să vă informăm cu privire la noii termeni, cum ar fi Știința datelor și Machine Learning și să explicăm mai în detaliu utilizarea acestora.

Seria 1: Impactul Big Data

Definiția Big Data

Big Data reprezintă datele care sunt în creștere rapidă în zilele noastre și permite metode care ajută companiile să proceseze fluxul de informații într-un mod puternic și avantajos. Pe de o parte, termenul descrie o cantitate foarte mare de date complexe și care se deplasează rapid ( large ) și, pe de altă parte, termenul include tehnologiile digitale care sunt utilizate pentru a analiza această cantitate mare de date.

Beneficiile utilizării Big Data

În special, în ceea ce privește datele nestructurate, multe întreprinderi creează o mulțime de date, dar nu știu cum să le facă utile pentru activitățile lor. În cadrul întreprinderilor, datele tehnice și economice sunt adesea disponibile într-o formă nestructurată și în cantități foarte large. Pentru a căuta și a accesa rapid și eficient aceste volume de date, abordările convenționale, cum ar fi sistemele de baze de date, reprezintă o mare provocare sau chiar nu mai sunt posibile. De aceea, sunt dezvoltate diverse tehnici pentru manipularea și prelucrarea unei cantități large de date. Există diferite procese, de la stocarea datelor până la analiza acestora. Este important să se găsească abordarea potrivită pentru nevoile și structura proceselor companiei respective. Utilizarea Big Data a avut un impact foarte bun asupra peisajului corporativ, deoarece cantitatea uriașă de date disponibile permite companiilor să obțină o perspectivă complet nouă asupra produselor lor, de exemplu, comportamentul de cumpărare, proprietățile materialelor sau chiar riscul de piață.

Fie că este vorba de small sau de large companii, toată lumea poate beneficia de utilizarea metodelor Big Data dacă știe cum să le folosească. Principalul avantaj al tuturor tehnicilor nou dezvoltate este posibilitatea de a corela datele tehnice cu datele de afaceri ale unei companii și de a face vizibile corelațiile dintre domenii. Acest lucru deschide oportunități complet noi și poate crea noi modele de afaceri.

Big Data în analiza termică și în industria compozitelor pe bază de polimeri

Companiile care se ocupă de domeniul polimerilor primesc beneficii suplimentare, deoarece se descoperă noi polimeri cu ajutorul învățării automate (Montalbano, 2019). Dar și comportamentul material al unui polimer poate fi prezis și clasificat prin utilizarea Big Data. În ceea ce privește analiza termică și, în special, industriile compozitelor pe bază de polimeri, prezicerea comportamentului materialului unui polimer influențat de schimbarea parametrilor poate optimiza procesul și face industria foarte robustă, ceea ce duce la o eficiență ridicată și la reducerea costurilor de producție.

Cum se utilizează Big Data?

Pentru gestionarea eficientă a Big Data, trebuie implementată o structură clar definită pentru stocarea datelor, precum și o bună procesare a datelor. Pentru ca datele să devină puternice, cuvântul-cheie utilizat în prezent este știința datelor. Pentru a extrage informații utile din datele colectate, acestea trebuie să fie analizate. Ca o condiție prealabilă pentru aceasta, datele trebuie pregătite cu atenție. Dar la fel de importantă ca pregătirea datelor este calitatea datelor în sine. Nu numai cantitatea de date este extrem de relevantă, ci și informațiile din cadrul datelor date în sine joacă un rol important în analiză. Acest lucru ne conduce la o concluzie: Puteți colecta o cantitate uriașă de date, dar fără calitatea datelor, nu le puteți utiliza în mod rezonabil și eficient. Cu cât puteți obține mai multe informații în cadrul datelor, cu atât mai multă calitate puteți obține. Prin utilizarea analizei complexe a datelor, companiile dobândesc noi perspective din aceste informații valoroase și au avantajul de a lua decizii mai bune cu privire la activitățile lor de afaceri.

Previzualizare

În următorul articol de pe blog, dorim să prezentăm o imagine de ansamblu a posibilităților și metodelor care sunt disponibile pentru a evalua această cantitate large de date din diverse surse de date. Dorim să vă oferim o prezentare generală a ceea ce este cunoscut sub denumirea de Data Science și să arătăm ce se poate realiza prin aplicarea sa.

Așadar, rămâneți curioși cu privire la următorul nostru articol de blog din seria Big Data!

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

De la Big Data la Smart Data

În primul articol din seria noastră Big Data, v-am oferit deja o primă perspectivă asupra termenului Big Data și am arătat care sunt beneficiile care pot fi generate de prelucrarea datelor pentru producție și în special pentru analiza termică. În următorul articol, am dori să prezentăm mai detaliat termenul Data Science și să arătăm câteva dintre metodele sale comune.