Big Data i ett nötskal

Inledning

I tider av digitalisering och Industri 4.0 spelar ämnet Big Data en allt viktigare roll. Oavsett om det handlar om industriföretag, sociala medier eller personlig shopping i snabbköpet genereras och lagras enorma mängder data varje dag. Sådana large datavolymer, som kan vara strukturerade eller ostrukturerade, kallas Big Data. Målet är att härleda information från den insamlade datavolymen för att få insikter beroende på applikationens behov. Stora datamängder är vanligtvis så komplexa och large att de inte längre kan bearbetas med konventionella metoder, t.ex. databassystem. Av denna anledning används matematiska metoder och procedurer för att analysera dessa datamängder.

NETZSCH Analyzing & Testing följer med i tiden och tar sig an dessa nya ämnen inom området termisk analys. I denna bloggserie om det övergripande ämnet Big Data vill vi informera dig om de nya termerna, t.ex Datavetenskap och Maskininlärning och förklara hur de används mer i detalj.

Serie 1: Effekterna av Big Data

Definition av Big Data

Big Data är data som ökar snabbt i dag och möjliggör metoder som hjälper företagen att bearbeta informationsflödet på ett kraftfullt och fördelaktigt sätt. Å ena sidan beskriver det en mycket large mängd komplexa och snabbrörliga data och å andra sidan omfattar termen den digitala teknik som används för att analysera denna stora mängd data.

Fördelar med att använda Big Data

När det gäller ostrukturerade data skapar många företag en stor mängd data, men de vet inte hur de ska göra dem användbara för sin verksamhet. I företagen finns tekniska och ekonomiska data ofta tillgängliga i ostrukturerad form och i mycket stora mängder large. För att snabbt och effektivt kunna söka igenom och få tillgång till dessa datavolymer är konventionella metoder som databassystem en stor utmaning eller till och med inte längre möjliga. Därför har olika tekniker utvecklats för att hantera och bearbeta en large mängd data. Det finns olika processer från datalagring till analys av data. Det är viktigt att hitta rätt metod för respektive företags behov och processtruktur. Användningen av Big Data har haft en mycket positiv inverkan på företagsbilden eftersom den enorma mängden tillgänglig data ger företagen helt nya insikter om sina produkter, t.ex. köpbeteende, materialegenskaper eller till och med marknadsrisker.

Oavsett om det gäller small eller large kan alla företag dra nytta av Big Data-metoderna, om man bara vet hur de ska användas. Den största fördelen med alla nyutvecklade tekniker är möjligheten att koppla samman tekniska data med ett företags affärsdata och att synliggöra korrelationer mellan områdena. Detta öppnar upp för helt nya möjligheter och kan skapa nya affärsmodeller.

Big Data inom termisk analys och polymerbaserade kompositindustrier

Företag som sysslar med polymerer får ytterligare fördelar eftersom nya polymerer upptäcks med hjälp av maskininlärning (Montalbano, 2019). Men även materialbeteendet hos en polymer kan förutsägas och klassificeras med hjälp av Big Data. När det gäller termisk analys och särskilt polymerbaserade kompositindustrier kan förutsägelse av beteendet hos ett polymermaterial som påverkas av förändrade parametrar optimera processen och göra industrin mycket robust, vilket leder till hög effektivitet och minskade produktionskostnader.

Hur använder man Big Data?

För att Big Data ska kunna hanteras på ett effektivt sätt krävs en tydligt definierad struktur för datalagring samt en bra databehandling. För att göra data kraftfull är dagens nyckelord som används Data Science. För att kunna dra nytta av den insamlade datan måste den analyseras. Som en förutsättning för detta måste data förberedas noggrant. Men lika viktig som beredningen av data är själva datakvaliteten. Det är inte bara mängden data som är mycket relevant, utan även informationen i den givna datan spelar en stor roll vid analysen. Detta leder oss till slutsatsen: Du kan samla in en enorm mängd data, men utan datakvalitet kan du inte använda den på ett rimligt och effektivt sätt. Ju mer information du kan få fram ur data, desto högre kvalitet kan du uppnå. Med hjälp av komplex dataanalys kan företagen få nya insikter från denna värdefulla datainformation och få fördelen av att kunna fatta bättre beslut om de aktiviteter som utförs i verksamheten.

Förhandsgranskning

I nästa bloggartikel vill vi ge en översikt över de möjligheter och metoder som finns för att utvärdera denna large mängd data från olika datakällor. Vi vill ge dig en översikt över vad som kallas Data Science och visa vad som kan uppnås med dess tillämpning.

Så håll dig nyfiken på vår nästa bloggartikel i Big Data-serien!

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

Från Big Data till Smart Data

I den första artikeln i vår Big Data-serie har vi redan gett dig en första inblick i begreppet Big Data och pekat på vilka fördelar som kan genereras genom databehandling för produktion och särskilt för termisk analys. I nästa artikel vill vi ge en mer detaljerad introduktion till begreppet Data Science och visa några av de vanligaste metoderna.