Big Data: Wie Big Data bei Entscheidungen helfen kann | Digitale Impulse #5

우리는 재생 가능 에너지의 생산이 예측 가능하고 신뢰할 수있는 방식으로 큰 데이터를 사용합니다 내 시스템은 잠재적 인 디지털화 문제를 인식합니다

분석을 시작하십시오 Impulse Tour 2019 "독일 디지털"에 오신 것을 환영합니다 내 이름은 에바 야 충동 편집 사무실의 디지털화 조수 Station 5

카셀, Enercast 큰 데이터를 검색하십시오 Enercast 시작은 사이언스 파크에 있습니다 카셀 대학교 캠퍼스에서 Enercast는 성능 예측을 처리합니다 태양 광 및 풍력 발전소 용

공동 설립자이자 Bernd Kratz 전무 이사는 녹색 전기 문제를 해결했습니다 항상 고르게 생산되는 것은 아닙니다 당신은 구름이 그것을 뒤집어 씌우고, 당신은 이미 그늘을 가지고 있음을 압니다 즉, 생산 태양 전지 패널에서 내려 간다 아니면 짧은 바람 돌풍을 일으키는 것입니다

풍력 터빈도 내려 간다 그리고 여기서 우리가 시작됩니다 우리는 전기가 어디서, 언제 그리고 얼마나 생성되는지 정확하게 계산할 수 있습니다 네트워크에 공급됩니다 우리는 매일 180GB의 원시 데이터를 얻습니다

그것은 진짜 군중입니다 이를 처리하기 위해 우리는 자체 시스템 개발, 무슨 큰 데이터 기술을 사용하여 데이터 다른 데이터 센터에 저장하고 그에 따라 평가합니다 많은 양의 데이터는 디지털화의 결과입니다 Explainatory 모듈 빅 데이터로드 큰 데이터라는 용어는 매우 큰 데이터를 말합니다

그들은 데이터 처리의 전통적인 방법으로 또는 인간의 두뇌는 더 이상 대처할 수 없습니다 데이터 풀이 큰 데이터라고하는 잘 정의 된 한계는 없습니다 대신, 데이터가 발생하는 속도에 따라 데이터의 양을 특성화합니다 콘텐츠 다양성을 통해 그래서 다른 범위 데이터 유형 및 소스 데이터베이스의 구조화 된 수치 데이터 구조화되지 않은 텍스트 문서, 비디오 또는 주식 시세 데이터

그러나이 데이터는 어디서 오는 것입니까? 우리는 언제 어디서나 그것을 생산합니다 그녀의 전화 통화, 모든 온라인 구매, 모든 전화 사진과 모든 새로운 Facebook 친구 이 모든 것이 데이터를 남깁니다 따라서 데이터 산은 계속해서 성장합니다 저장 용량이 저렴 해지고 저렴 해짐에 따라 오늘 모든 작업을 수행 할 수 있습니다

정보를 저장합니다 그러나 데이터 산은 그들이 평가받는다면 흥미 롭다 그런 다음 Informationsmassen은 패턴과 연결을 인식합니다 그러나 이것은 특히 강력한 소프트웨어가 필요합니다 우리는 매일 10 가지 다른 날씨 서비스로부터 데이터를 얻습니다

모든 기상 서비스에는 각각 다른 강점과 약점이 있습니다 각각의 모델 끝까지 가면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다 모델을 모으고 어떤 모델 조합이 가장 적합한 지 확인하십시오 그리고 우리는 전체 위치를 날카롭게합니다

그것은 우리가 각 풍력 발전소의 각 터빈을 예측할 수 있음을 의미합니다 내가 3 개의 풍력 터빈을 가지고 있고 바람이 여기에서 불고 있다면, 그건 문제가되지 않습니다 그런 다음 그들은 거의 균등하게 생산됩니다 그러나 바람이 옆에서 올 때, 그림자 효과가 있습니다 즉, 정면은 슬립 스트림을 생성합니다

다음을 위해 즉, 나는 소위 웨이크 효과 (wake effects) 그래서 난기류 이것은 풍력 발전소 내 생산이 다른 것을 의미합니다 예를 들어, 우리 고객은 전원 공급 장치를 보장합니다 너는 알아야 해

언제, 어디서, 얼마나 많은 전기가 재생 가능 에너지로부터 생산 되는가? 전원 공급이 보장되는지 확인하십시오 이 데이터는 21 세기의 금입니다 당신은 많은 것들에 대한 데이터를 볼 수 있습니다 회사에서 사용 지금은 좋은 시간이야

먼저 데이터를 수집하고 픽업 한 다음 평가를 시작하십시오 인공 지능과 같은 방법에는 교육을위한 과거 데이터가 필요하기 때문입니다 분석이 성공적으로 완료되었습니다 디지털 강의 파일 새로운 디지털 자극을 찾으십시오