Большие массивы данных, получаемые в процессе испытаний

Что собой представляют большие массивы данных, получаемые в процессе испытаний?

Большими массивами данных, получаемых в процессе испытаний или измерений, называют данные измерений, имеющие очень большой объем, которые играют значительную роль, главным образом, на этапе разработки (например, транспортных средств). С целью оптимизации характеристик двигателя и коробки передач при движении транспортного средства и в процессе испытаний на удар, при столкновении осуществляется сбор данных измерений различных величин в режиме реального времени; при этом объем данных постоянно увеличивается. Затем выполняется подготовка этих данных, их визуализация и анализ с целью получения информации и, в идеальном случае, знаний о причинно-следственных связях.

Какие возможности дает использование больших массивов данных, получаемых в процессе испытаний?

Как и в случае обработки персональных данных, анализ больших массивов данных, полученных при измерениях, позволяет реализовать значительные скрытые потенциальные возможности. Для такого анализа используется соответствующее программное обеспечение. Это, в частности, дает возможность проверять гипотезы и накапливать знания, например, посредством распознавания образов с применением соответствующих алгоритмов. Данные измерений значительно отличаются от данных других типов тем, что они обычно имеют смысл только в сочетании с единицами измерения физических величин и метками времени.

Как можно извлечь пользу из больших массивов данных, получаемых в процессе испытаний?

Для этого кроме систем датчиков, используемых для получения данных, и аппаратных средств для сбора данных необходимо, прежде всего, специальное программное обеспечение, играющее важную роль на трех уровнях:

  • Доступность: генерируемыми объемами данных необходимо управлять и эффективно их организовывать
  • Практическая применимость: для получения полезной информации данные обрабатывают, визуализируют и анализируют
  • Глубинный интеллектуальный анализ данных: для получения фундаментальных знаний об имеющихся взаимозависимостях используют сравнительное распознавание образов в т. ч. в течение длительных периодов времени и в процессе серии испытаний
Контакты
Max 25 MB