Big data is een begrip binnen de industriële digitalisering en digitale transformatie & industrie 4.0/5.0.
Definitie
Big data verwijst naar datasets die te groot, complex of snel veranderend zijn voor traditionele dataprocessing tools. Het wordt gekarakteriseerd door de 5 V’s: Volume (grote hoeveelheden), Velocity (hoge snelheid), Variety (verschillende formaten), Veracity (datakwaliteit) en Value (bedrijfswaarde).
Kenmerken
- Volume: Enorme hoeveelheden data gemeten in terabytes, petabytes of exabytes
- Velocity: Hoge snelheid van datageneration, -processing en real-time analyse
- Variety: Diverse dataformaten zoals gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd
- Veracity: Datakwaliteit, betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van informatie
- Value: Bedrijfswaarde extractie uit complexe datasets
- Distributed processing: Parallel processing over multiple servers en systemen
- Scalable storage: Flexibele opslagoplossingen die meegroeien met datavolume
- Real-time analytics: Onmiddellijke analyse en inzichten uit streaming data
- Complex analytics: Geavanceerde analytische technieken voor patroonherkenning
Toepassing
Productiedata-analyse:
- Sensor data processing: Analyse van IoT-sensordata voor procesoptimalisatie
- Machine performance: Real-time monitoring van machineperformance en efficiency
- Quality analytics: Grootschalige kwaliteitsdataanalyse voor procesverbetering
- Production optimization: Optimalisatie van productielijn performance door data-inzichten
- Equipment monitoring: Continue analyse van machine-conditiedata
- Failure prediction: Voorspelling van machinestoringen door datapatroonherkenning
- Maintenance scheduling: Optimale onderhoudsplanning gebaseerd op big data analytics
- Asset lifecycle: Levenscyclus tracking van productieapparatuur
Supply chain analytics:
- Demand forecasting: Voorspelling van klantvraag door analyse van marktdata
- Inventory optimization: Slimme voorraadbeheersing door big data inzichten
- Supplier analytics: Analyse van leveranciersprestaties en risico’s
- Logistics optimization: Optimalisatie van transportroutes en leveringsschema’s
Kwaliteitsmanagement:
- Process monitoring: Real-time kwaliteitsmonitoring door sensordata-analyse
- Defect prediction: Vroege detectie van kwaliteitsafwijkingen
- Root cause analysis: Identificatie van oorzaken door correlatie-analyse
- Compliance reporting: Geautomatiseerde rapportage voor kwaliteitsstandaarden
- Performance dashboards: Real-time visualisatie van KPI’s en bedrijfsmetrics
- Trend analysis: Identificatie van langetermijntrends in bedrijfsdata
- Customer analytics: Analyse van klantgedrag en markttrends
- Financial analytics: Kostenanalyse en winstgevendheidsoptimalisatie
Gerelateerde begrippen
Verwante termen:
- Data analysis - Fundamentele analysemethoden toegepast op big data
- Machine learning - AI-technieken voor big data pattern recognition
- Business intelligence - Analytische tools voor big data insights
- Data lake - Opslagoplossing voor ongestructureerde big data
Verwante concepten:
- Cloud computing - Infrastructure voor big data processing en opslag
- AI - Intelligente analyse van big data voor inzichten
- IoT - Bron van big data through connected devices
- Predictive analytics - Voorspellende analyse mogelijk gemaakt door big data
Bronnen
- Apache Hadoop - Open-source framework voor distributed big data processing
- Apache Spark - Unified analytics engine voor large-scale data processing
- Google BigQuery - Serverless data warehouse voor big data analytics
- Amazon EMR - Managed big data platform voor Apache Spark en Hadoop
- Microsoft Azure HDInsight - Cloud big data analytics service
- IBM BigInsights - Enterprise-grade big data analytics platform
- Cloudera Data Platform - Enterprise data cloud voor big data en analytics
← Terug naar 5.0 kaart