Big Data e Big Analytics: tecnologia abilitante Industry 4.0

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All’interno del nostro viaggio tra le tecnologie abilitanti, oggi andiamo a conoscere un po’ più da vicino il mondo dei Big Data.

In un contesto come quello della Quarta Rivoluzione Industriale, in cui gli utenti sono sempre più interconnessi e informati, acquisisce un ruolo centrale l’analisi dei Big Data.

I Big Data: alcuni chiarimenti

Il termine Big Data si riferisce ad un flusso di dati così numeroso e complesso che i sistemi tradizionali risultano non essere adeguati a gestirlo.
Le informazioni provengono da molteplici domini conoscitivi. Pongono rilevanti problemi e difficoltà di elaborazione sia per le dimensioni, che per la loro natura molto differente. Per comprendere e quantificare la mole di dati è necessario ragionare nell’ordine degli zettabyte, ossia miliardi di terabyte.
Secondo le previsioni, tale mole aumenterà in maniera esponenziale nei prossimi anni.
Nella dinamica competitiva globale i processi decisionali stanno cambiando sostanzialmente. Le scelte aziendali non possono più essere svincolate dall’analisi sistematica dei dati.
La crescente quantità di informazioni eterogenee generate dal web, dai social network, dai dispositivi mobili così come da sensori, attuatori o smart grid, apre nuove opportunità per le aziende. Sussiste, infatti, la possibilità di correlare e interpretare i dati destrutturati, abilitando analisi real time e predittive.
I Big Data rappresentano, quindi, una risorsa fondamentale per le imprese che vogliono investire nell’Industria 4.0.

La gestione e l’analisi dei Big Data come nuova strategia di business

I nuovi sistemi di memorizzazione si sono evoluti per essere più flessibili. L’obiettivo è quello di far fronte alla necessità di gestire quantità di dati sempre maggiori e a velocità sempre più elevate. Ciò è possibile utilizzando modelli di dati meno complessi per aumentare le prestazioni nella gestione e nell’interrogazione.
Ad esempio, i database NoSQL (Not Only SQL) non aderiscono al modello relazionale, il quale vede gli RBDMS (Relational Database Management Systems) strutturati attorno al concetto matematico di relazione, altrimenti detta tabella. I database NoSQL sono basi di dati non relazionali, distribuiti, open source e scalabili.
Particolarmente adatta all’investigazione dei Big Data si mostra, inoltre, l’analisi prescrittiva che, a differenza della semplice analisi previsionale, consente la generazione di un modello comprensibile dei dati. Viene fornita, così, un’indicazione delle azioni correttive o preventive da intraprendere per raggiungere i risultati desiderati.
I modelli prescrittivi spiegano le motivazioni di un certo evento attraverso un insieme di regole immediatamente utilizzabili, e consentono decisioni data-driven, sulla scorta di algoritmi di apprendimento automatico.

La capacità di gestire e analizzare questi dati rappresenta, pertanto, un importante valore aggiunto per le imprese, permettendo di ottimizzare prodotti e processi produttivi e migliorare le strategie di business.

Leggi anche Simulazione tra macchine interconnesse: tecnologia abilitante Industria 4.0.

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