Большие данные в двух словах

Введение

В эпоху цифровизации и Индустрии 4.0 тема Больших Данных играет все более важную роль. Будь то промышленные предприятия, социальные сети или личные покупки в супермаркете, каждый день генерируются и хранятся огромные объемы данных. Такие large объемы данных, которые могут быть структурированными или неструктурированными, называются Big Data. Задача состоит в том, чтобы извлечь информацию из собранных объемов данных, чтобы получить представление о них в зависимости от потребностей приложения. Большие массивы данных обычно настолько сложны и large, что их уже невозможно обработать обычными методами, например с помощью систем баз данных. Поэтому для анализа таких массивов данных используются математические методы и процедуры.

NETZSCH Компания Analyzing & Testing идет в ногу со временем и занимается этими новыми темами в области термического анализа. В этой серии блогов, посвященных актуальной теме Больших Данных, мы хотели бы рассказать вам о таких новых терминах, как Наука о данных и Машинное обучение и объяснить их применение более подробно.

Серия 1: Влияние больших данных

Определение больших данных

Big Data - это данные, которые стремительно растут в наши дни, и методы, которые помогают компаниям обрабатывать поток информации мощным и выгодным образом. С одной стороны, этот термин описывает очень large количество сложных и быстро меняющихся данных, а с другой - включает в себя цифровые технологии, которые используются для анализа этих больших объемов данных.

Преимущества использования Больших Данных

В частности, если говорить о неструктурированных данных, то многие компании создают большое количество данных, но не знают, как сделать их полезными для своего бизнеса. В компаниях технические и экономические данные часто доступны в неструктурированном виде и в очень large количествах.arcДля того чтобы быстро и эффективно просматривать и получать доступ к этим объемам данных, традиционные подходы, такие как системы баз данных, представляют собой большую проблему или даже становятся невозможными. Поэтому разрабатываются различные методы обработки large данных. Существуют различные процессы, начиная от хранения данных и заканчивая их анализом. Важно найти правильный подход, соответствующий потребностям и структуре процессов конкретной компании. Использование Больших Данных очень сильно повлияло на корпоративный ландшафт, так как огромный объем доступных данных позволяет компаниям получить совершенно новое представление о своих продуктах, например, о покупательском поведении, свойствах материалов или даже о рыночных рисках.

Будь то small или large, каждый может извлечь выгоду из использования методов Big Data, если знает, как их применять. Главное преимущество всех новых разработанных методов - возможность связать технические данные с бизнес-данными компании и сделать корреляцию между этими областями видимой. Это открывает совершенно новые возможности и позволяет создавать новые бизнес-модели.

Большие данные в термоанализе и производстве композитов на основе полимеров

Компании, работающие в сфере полимеров, получают дополнительные преимущества, поскольку с помощью машинного обучения открываются новые полимеры (Montalbano, 2019). Но и поведение материала полимера можно предсказать и классифицировать с помощью Больших Данных. Что касается термического анализа и, в частности, производства композитов на основе полимеров, предсказание поведения материала полимера под влиянием изменения параметров может оптимизировать процесс и сделать отрасль очень надежной, что приведет к высокой эффективности и снижению себестоимости.

Как использовать большие данные?

Для эффективной работы с большими данными необходимо создать четко определенную структуру хранения данных, а также обеспечить их качественную обработку. Чтобы сделать данные мощными, сегодня используется ключевое слово Data Science. Для того чтобы извлечь полезную информацию из собранных данных, их необходимо проанализировать. Для этого данные должны быть тщательно подготовлены. Но не менее важным, чем подготовка данных, является качество самих данных. Большую роль в анализе играет не только количество данных, но и сама информация, содержащаяся в этих данных. Из этого можно сделать вывод: Вы можете собрать огромное количество данных, но без качества данных вы не сможете использовать их разумно и эффективно. Чем больше информации вы можете получить внутри данных, тем выше их качество. Используя комплексный анализ данных, компании получают новые сведения из этой ценной информации и получают преимущество в принятии более эффективных решений по своей деятельности в бизнесе.

Предварительный просмотр

В следующей статье блога мы хотим показать обзор возможностей и методов, которые доступны для оценки этого large объема данных из различных источников. Мы хотим дать вам обзор того, что известно как Data Science , и показать, чего можно достичь при ее применении.

Так что следите за нашими следующими статьями в блоге из серии Big Data!

Ссылка для цитирования : https://www.designnews.com/materials-assembly/researchers-use-ai-discover-new-polymers/67744341261255

От больших данных к умным данным

В первой статье цикла "Большие данные" мы уже дали вам первое представление о термине "Большие данные" и указали, какие преимущества может принести обработка данных для производства и особенно для термического анализа. В следующей статье мы хотели бы более подробно познакомить вас с термином Data Science и показать некоторые из его распространенных методов.