Büyük Veri ve Analitik – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Büyük Veri ve Analitik
Büyük Veri, geleneksel veritabanları ve işleme araçları tarafından yönetilemeyecek kadar büyük verileri tanımlar. Bu büyük veri yapıları, metin, formlar, web blogları, yorumlar, video, fotoğraflar, telemetri, GPS izleri, IM sohbetleri gibi çeşitli kaynaklardan gelen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir kombinasyonu olabilir ve genellikle bunlardan oluşur.
Liste neredeyse sonsuz. Bu çeşitli veri yapılarıyla ilgili sorun, bunların geleneksel bir yapısal veri tabanına dahil edilmesinin veya analiz edilmesinin çok zor olmasıdır. Bununla birlikte, müşteri eğilimleri ve operasyonel verimlilik verileri gibi tüm bilgiler, her türlü veriden damıtılabildiğinden, şirketlerin IIoT’den yararlanmak için tüm kaynaklardan gelen verileri analiz etmesi gerekir.
Bununla birlikte, IIoT’de endişe, binlerce veya daha fazla cihazdan gelen M2M sensör verilerinin yanı sıra büyük miktarlarda yapılandırılmamış verinin işlenmesi olacaktır. Bu nedenle, bu verilerden değer elde etmek için, onu ele almanın ve yönetmenin alternatif bir yolu olmalıdır.
Walmart ve Google gibi şirketler, yıllardır Büyük Verileri işliyor ve verilerden değerli gizli korelasyonlar çıkarıyor, ancak bu, büyük bir maliyetle ve çok sayıda sunucu ve depolama teknolojisiyle yapıldı.
Ancak, operasyonlarından elde edebildikleri tüm verileri işleme ve analiz etme arayışlarında kuşkusuz başarılı oldular. Binlerce sensörden gelen veriler, değerli içgörüler için yönetim ve işleme gerektireceğinden, Endüstriyel İnternet de benzer bir yaklaşım gerektirecektir.
Sanayide, özellikle imalat, sağlık hizmetleri, elektrik şebekeleri ve diğerleri arasında perakendede, çok büyük miktarlarda sensör verisini işlemek ve yönetmek yeni bir şey değil, orada yıllarca bu tür üretim veya hizmetleri yönettiler.
Örneğin üretimde, bir sensör bir olayı algılar ve uygun sinyali, sensörlerden gelen verileri günlüğe kaydeden ve depolayan bir veritabanı olan operasyonel bir tarihçiye gönderir.
Veri depoları, bu saatin üretimi normdan nasıl saptı gibi sorular sorarak depolanan veriler üzerinde zamana bağlı analizler yapacak şekilde optimize edilmiştir. Bu veritabanı sistemi, raporlama sağlamak ve eğilimleri ve korelasyonları saptamak için tasarlanmış tamamlayıcı yazılım araçları aracılığıyla bunu yönetir.
Teknoloji, yüzlerce sensör türünden sensör verilerini toplama yeteneğine sahiptir ve düşmanca ortamlarda hayatta kalmak ve veritabanının kullanılamaması durumunda verileri depolamak için geliştirilmiştir. Bu, sunucu verilerini işlemek için köklü bir yöntemdir, peki bu Endüstriyel İnternet’te nasıl değişecek?
Sensör minyatürleştirme ve kablosuz radyo teknolojisindeki son gelişmeler, sensörlerin konuşlandırılmasında ve dolayısıyla sensör verilerinde büyük bir artış yarattı. Bu ilerlemeler, mikro-elektromekanik sistemlerin (MEM’ler) tanıtılmasına yol açtı. Sensörler artık her yere yerleştirilebilecek kadar küçüktür ve kablosuz teknoloji üzerinden iletişim kurabilir.
Büyük veri teknolojileri
Büyük veri Nedir
Veri analitiği nedir
Veri Analitiği Yüksek Lisans
Veri analitiği araçları
Büyük veri analizi örnekleri
Big Data örnekleri
Veri Analitiği Ders notları
Bu, sensörlerden sistemlere ve bazen tekrar geri dönen bir veri patlamasıyla sonuçlandı, bu da birkaç yıl önceki seviyelerin çok ötesinde. Artık IIoT, Büyük Veri’nin önemli bir katkısı olarak görülüyor ve bu nedenle modern teknolojilerin, yapılandırılmamış ve kirli veriden oluşan devasa veri kümelerini işlemesini gerektiriyor.
Neyse ki endüstri için bulut hizmetleri, yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verileri işlemek için optimize edilmiş açık kaynaklı bulut tabanlı dağıtılmış veri depolama sistemi olan Hadoop gibi sınırsız isteğe bağlı depolama ve açık kaynak teknolojileri ile Büyük Veriyi yönetmek için kullanılabilir.
Benzer şekilde, Google tarafından web arama dizini için geliştirilen MapReduce gibi analitik araçlar da vardır. Hadoop, kendi dosya sistemi HDFS’sini kullanır ve dağıtılmış depolama sistemindeki her sunucuya veri parçaları atayarak çalışır.
Hadoop, sonuçları tekrar HDFS’ye almadan önce bir MapReduce işlemi gerçekleştirir. Bu yöntem toplu iş analizi için harikadır; bununla birlikte, birçok IIoT kullanım durumu, veriler uçuş halindeyken hızlı gerçek zamanlı veya gerçek zamanlıya yakın analitik gerektirir.
Bu nedenle, hangi teknolojilerin gerekli olduğunu bilmek, dört V olarak adlandırılan çeşitli özelliklere sahip olabilen Büyük Veri türüne bağlıdır. Her biri daha sonra tartışılır.
Ses
Büyük hacimli verileri analiz etme yeteneği, Büyük Veri’nin tüm amacıdır. Örneğin, veri havuzu ne kadar büyük olursa, tahminlerine o kadar güvenebiliriz. 500 faktörlü bir havuz üzerinde yapılan analiz, 10 faktörlü bir havuzdan daha güvenilirdir.
Hız
Hız, verilerin sisteme girme hızı ve ne kadar hızlı analiz gerektirdiği ile ilgilidir. M2M sensörleri gibi bazı veriler, uçuş sırasında veya bellek içi analiz gerektirecektir; diğer veriler saklanabilir ve daha sonra Hadoop’ta bir kez analiz edilebilir.
Yüksek hızlı analiz için uzun süredir devam eden kullanıma bir örnek, borsa ve finansal verilerdir. Finansal kurumlar ve bankalar, bu değerli yüksek hızlı Büyük Veri’nin işlem süresini bir milisaniye azaltmak için Londra ve NewYork’taki borsalar arasında özel bir denizaltı kablosu çalıştırma uzunluklarına kadar bu tür verileri hızla analiz ediyor.
IIoT bağlamındaki veri hızı veya bilindiği gibi veri akışı, mümkün olduğunca gerçek zamanlı veya gerçek zamana yakın işleme ve analiz gerektirir. Bu kısıtlama, veri depolama ve işleme sistemleri üzerinde ek baskılar oluşturur.
Sorun, Endüstriyel İnternet’in çalışma şeklidir; cihazlar, sensör verilerini işleme için bir operasyon ve yönetim alanına geri gönderir. Artık veriler tipik olarak izlenen bir varlık veya koşulla bir durum değişikliğini belirtmek için gönderiliyor ve gönderen cihaz bir yanıt bekliyor olabilir.
Bu kontrol geri besleme yöntemi endüstride çok yaygındır ve verileri işleyen sistem, cihaz sensörlerinden gelen veri akışlarını işleyebilmeli, verileri uçuşta (bellekte) işleyebilmeli ve ihtiyaç duyduğu verileri tanımlayıp çıkarabilmelidir.
Örneğin, bir santrifüj içindeki yüksek hızlı bir motordaki bir sensörün tehlikeli sıcaklık algıladığına dair veriler gönderdiğini ve aynı anda motoru izleyen diğer sensörlerin düzensiz performans ve titreşim bildirdiğini varsayalım. Sistem, bir toplu işin sonucu olarak değil, gerçek zamanlı olarak bunu hemen bilmek ister, böylece tepki verebilir ve hatalı motoru kapatmak için bir geri bildirim sinyali gönderebilir.
Big Data örnekleri Büyük veri analizi örnekleri Büyük veri Nedir Büyük veri teknolojileri Veri analitiği araçları Veri Analitiği Ders notları Veri analitiği nedir Veri Analitiği Yüksek Lisans