Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Czywkorelacjidanychtakżemożetkwićwartość?Jakierodzajekorelacjiwystępują
wdanych?Czyfuzjadanychzwiększailośćinformacjiipoprawiaichjakość?Jak
wielkośćzbiorudanychprzekładasięnailośćinformacji?Natepytaniapróbujeod-
powiedziećwłaśnienaukaodanych20.
Danetowielkawartość21.ZtransformacjąwkierunkuPrzemysłu4.0wiążąsięróżne-
gorodzajuzbiorydanych,małeiduże,atakżebardzoduże,tzw.BigData.Wartość
tychsurowychzbiorówdanychniejestoczywistaizależyodwieluczynnikówbędą-
cychskładnikamiprocesutransformacji.Przedsiębiorstwajużoddłuższegoczasuge-
nerująwczasierzeczywistymdużeilościdanychdotyczącychpojedynczychoperacji,
łańcuchówoperacji,produkcji,jakości,usług,łańcuchówdostaw,finansów,marke-
tinguczykadr.Wieleztychróżnorodnychdanychjestmarnowanychzpowodubraku
platform,któremogłybyjewykorzystaćiwyciągnąćznichinformacjewcelupopra-
wyjakościiefektywnościdziałaniaprzedsiębiorstwa.
Punktemkrytycznymniejestjednaksamogenerowanieigromadzeniedanych,ale
wydobywanieznichwartości22.Generowanieigromadzeniedanychjestwwiększości
problememtechnicznym.Przetwarzaniedanychiwydobywaniewiedzyzdanych,
opróczobecnościnieuniknionejwarstwytechnicznejdoprzeprowadzeniatychpro-
cesów,jestprzedewszystkimproblememalgorytmicznym,obliczeniowymiintelek-
tualnym23.Strukturydanychiichpowiązaniamogąbyćtakskomplikowane,żenie
poddająsięproceduromalgorytmicznym.Koniecznesąrozwiązaniaheurystyczne
ikognitywistyczne,analizystochastyczneiinne.
Wartościowedanesągenerowaniewszędzie,wbiznesie,wwielumiejscachprodukcji,
usługimanagementu.Argumentamiprocesupoborudanychsąchociażby:wybór
rodzaju,miejsca,czasu,metodyodczytu,częstotliwośćpoboru,dokładnośćpomiaru
monitorowanychwielkości,metodystandaryzacji,kosztgeneracjiipoboru.Niektóre
ztychargumentówsąfunkcjami.Czasimiejscegenerowaniaipoborudanychmogą
podlegaćproceduromoptymalizacji.Fuzjadanychmożebyćwykonywanaonlinelub
ofinewzależnościodspełnianejprzeztenprocesfunkcjiiodarchitekturynałożonej
nasystemgospodarczywarstwyinformatycznej.
Daneoróżnejstrukturzesąpobieraneprzezcałycyklprodukcyjnywyrobuzwielu
źródeł,czujników,przetwornikówibazdanych.Pobieranedanewprzedsiębiorstwie
produkcyjnymobejmują:jakośćmateriałówwejściowych,daneprojektoweurządzeń
produkcyjnychiwyrobów,specyfikacjegranicznedotyczącejakościibezpieczeństwa,
20
D.Cielen,A.D.B.Meysman,M.Ali(2016),IntroducingDataScience,Manning.
21
M.I.Baig,L.Shuib,E.Yadegaridehkordi(2019),Bigdataadoption:Stateoftheartandresearchchallenges,
nInformationProcessingandManagement”
,no.56.
22
T.Nguen,L.Zhou,V.L.M.Spiegleretal.,(2018),Bigdataanalyticsinsupplychainmanagement:Astate-
-of-the-artliteraturereview,nComputersandOperationsResearch”
,no.98,s.254-264.
23
P
.Tabesh,E.Mousavidin,S.Hasani,(2019),Implementingbigdatastrategies:Amanagerialperspective,
nBusinessHorizons”
,no.62,s.347-358.
18
SystemyinformatycznejakofundamentPrzedsiębiorstwa4.0
