試験ビッグデータまたは測定ビッグデータとは、（例えば車両の）開発段階において特に重要な役割を果たす大量の測定データのことを指します。走行挙動やパワートレインの最適化のために、または衝突試験時に、益々広範になる各種測定量をリアルタイムで収集します。その後このデータを処理し、可視化して解析することで、原因と結果の関係性に関する情報や知見が得られます。
試験ビッグデータによりどのような機会が生まれますか？
個人データの処理と同様に、大量の測定データの解析では、まだ活用されていない可能性が多く残されています。適切なソフトウェアなどを使用することで、適切なアルゴリズムによるパターン認識などを通じて仮説を検証し、知見を得ることができます。測定データは、物理単位および時間インデックスと組み合わせた場合のみ、意味のあるものになるという点で、他の種類のデータとは大きく異なります。
試験ビッグデータはどのように活用することができますか？
データ生成用のセンサシステムやデータ収集用のハードウェアに加えて、以下の3つのレベルで違いをもたらす専用ソフトウェアが特に重要になります。
- 可用性：生成された測定データの量を効率的に管理し、整理する必要があります。
- 運用性：データの処理、可視化および解析により有益な情報を取得します。
- データマイニング：比較パターン認識により、経時的なものを含む、試験シリーズごとの関係性に関する基礎的知見を獲得します。
