Firma musi umieć interpretować Big Data, czyli odpowiednio je wykorzystywać do rozwiązywania problemów i usprawniania produkcji
Big Data to jeden z głównych fundamentów Przemysłu 4.0, pojęcie, które służy do określenia wszystkich danych gromadzonych przez maszyny. Informacje, których właściwa analiza pozwala firmom na osiągnięcie wielu korzyści. Jednak nie wszystkie Big Data są takie same.
Cyfryzacja, zjawisko już bardzo zaawansowane, przekształca systemy produkcyjne firm, które porzucają stare standardy na rzecz bardziej wydajnych i elastycznych technik. W ten proces zmian zaangażowanych jest kilka podmiotów. Fabryki zmierzają w kierunku zautomatyzowanych i inteligentnych narzędzi przetwarzania, które są w stanie połączyć się w sieć i gromadzić wiele danych. Dzięki tym zagregowanym informacjom, firmy mogą monitorować wiele sektorów w czasie rzeczywistym, oszczędzając czas i przede wszystkim pieniądze. Big data przydaje się również do prognozowania i ograniczania ryzyka biznesowego.
Big Data vs Smart Data
Firma musi umieć interpretować Big Data, czyli odpowiednio je wykorzystywać do rozwiązywania problemów i usprawniania produkcji. To jest główna różnica. Z jednej strony mamy do czynienia z informacjami zbieranymi przez maszyny, z drugiej zaś z potrzebą inteligentnej analizy tych danych przez firmę, czyli przekształcenia Big Data z prostego nagromadzenia danych w wartościowe elementy. Mówimy w tym przypadku o Smart Data.
Smart Data, to zatem nic innego jak ta część Big Data, która jest naprawdę przydatna dla firmy. Do firmy będzie należało określenie, z tej ogromnej całości, które informacje ekstrapolować. Nie wszystkie zagregowane dane są niezbędne do prowadzenia działalności. Bez inteligentnego podejścia, Big Data prawdopodobnie pozostanie stertą bezwartościowych informacji.
Nadawanie sensu danym jest tym, co wyróżnia Smart Data. Firmy będą w coraz większym stopniu przyjmować podejścia jakościowe, w których jedyną analizowaną informacją będzie informacja inteligentna.