Ett företag måste kunna tolka Big Data, dvs. använda den på rätt sätt för att lösa problem och förbättra produktionen
Big Data är en av de viktigaste hörnstenarna i Industri 4.0, ett begrepp som används för att identifiera alla data som samlas in av maskiner. Information som, om den analyseras på rätt sätt, ger företagen många fördelar. Alla Big Data är dock inte lika.
Digitaliseringen, ett fenomen som nu är långt framskridet, håller på att omvandla företagens produktionssystem, som överger gamla standarder till förmån för effektivare och mer flexibla tekniker. I denna förändringsprocess är flera aktörer inblandade. Fabrikerna övergår till automatiserade och intelligenta bearbetningsverktyg som kan skapa nätverk och samla in en mängd data. Med denna samlade information kan företagen övervaka många sektorer i realtid, vilket sparar tid och framför allt pengar. Big Data är också användbart för att göra prognoser och minska affärsrisker.
Big Data vs Smart Data
Ett företag måste kunna tolka Big Data, det vill säga använda den på lämpligt sätt för att lösa problem och förbättra produktionen. Detta är den största skillnaden. Å ena sidan finns det information som samlas in av maskiner, å andra sidan finns det ett behov för företaget att analysera dessa uppgifter på ett intelligent sätt, dvs. att omvandla Big Data från en enkel ackumulering av uppgifter till värdefulla element. I det här fallet talar vi om Smart Data.
Smart Data är därför inget annat än den del av Big Data som verkligen är användbar för företaget. Det är upp till företaget att bland denna enorma helhet identifiera vilken information som ska extrapoleras. Alla aggregerade uppgifter är inte nödvändiga för verksamheten. Utan ett intelligent tillvägagångssätt kommer Big Data sannolikt att förbli en hög med värdelös information.
Det är därför viktigt att förstå data som kännetecknar Smart Data. Företagen kommer i allt högre grad att anta kvalitativa metoder, där den enda information som analyseras är intelligent information.