IIoT-интеграция АСУТП и Big Data: зачем это нужно и почему это сложно

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей, АСУТП

Детализируя глобальные проблемы развития отечественного Industrial Internet of Things (IIoT), сегодня мы поговорим о технических аспектах построения комплексной Big Data и IIoT-системы, а также рассмотрим сложности интеграции реального производства с аналитикой больших данных и искусственным интеллектом на примере практических кейсов. Зачем нужна интеграция АСУТП и Big Data и при чем здесь Industrial Internet of Things Объединение данных из всех процессов и систем, существующих на производстве, с целью ускорения работы и сокращения разночтений – одна из главных выгод, которую цифровизация обещает промышленности. Однако, интеграция АСУТП и бизнес-приложений необходима не только в контексте цифровой трансформации, но и по более тривиальным причинам: повышение эффективности производственных процессов за счет их ускорения и снижения стоимости. Например, автоматический сбор и проверка значений важных переменных, характеризующих качество Далее …

Кто стоит за Industrial Internet of Things в России: государство, бизнес и еще 5 ключевых факторов развития отечественного IIoT-рынка

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей

Рассмотрев основные причины задержки активного развития отечественного рынка промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), сегодня мы отметим наиболее значимые факторы роста IIoT-внедрений в России, а также поговорим про тренды этой технологии Industry 4.0, характерные для нашей страны. 7 главных факторов роста отечественного IIoT-рынка Несмотря на то, что доля России на мировом рынке IIoT-решений пока недостаточно высока на фоне мирового объема практического использования промышленного интернета вещей, можно сказать, что в нашей стране эта технологическая область все же активно развивается. В частности, госкорпорация «Ростеха» прогнозирует, что использование технологий Industrial Internet of Things в разных сферах отечественной промышленности обеспечит около 5,5 триллионов рублей дополнительной выручки и экономии. Особенно большую ценность (более 1 триллиона рублей) IIoT принесет в несырьевых отраслях и добыче Далее …

Что сдерживает развитие IIoT в России: 7 ключевых факторов

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей

В предыдущей статье мы анализировали текущее состояние промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) на отечественном рынке и рассматривали наиболее перспективные направления развития этого технологического стека. Сегодня мы поговорим про специфические для нашей страны проблемы, которые сдерживают наступление 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России. Основные причины задержки развития отечественного IIoT Несмотря на активное продвижение терминов «цифровизация», «цифровая экономика» и «цифровая трансформация» на государственном уровне и в рамках отдельно взятых бизнесов, количество отечественных компаний, которые по-настоящему являются data-driven, пока можно пересчитать по пальцам одной руки. Основными факторами, сдерживающими наступление 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России вообще и ее ключевой технологии, Industrial Internet of Things, в частности, считаются следующие [1]: экономическая ситуация, когда закупочная стоимость импортных компонентов Далее …

Реалии и перспективы современного IIoT-рынка в России

Big Data, Machine Learning, Большие данные, Машинное Обучение, нефтегазовая промышленность, нефтянка, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей

Продолжая разговор про мировые тренды развития промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), сегодня мы рассмотрим перспективы отечественного IIoT, а также проанализируем текущее развитие Big Data, Machine Learning и других ключевых технологий 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России. Промышленный интернет вещей в России: 3 главные перспективы Прежде всего перечислим наиболее перспективные направления российского использования IIoT-решений [1]: цифровизация государственной и околобюджетной сфер – муниципального транспорта, медицины, образования и построение «умного города» (Smart City), о котором мы писали здесь; автоматизация подсчета продукции и логистических задач, включая маркировку товаров, с помощью RFID-технологий в различных отраслях промышленности, от нефтегазового сектора до сельского хозяйства; мониторинг и предиктивная аналитика состояния природных ресурсов, предупреждение и оперативная ликвидация ЧС средствами IIoT, например, с помощью беспилотных Далее …

5 главных трендов Internet of Things на ближайшие 5 лет

Industry 4.0, 4-я промышленная революция, Big Data, Machine Learning, Большие данные, Машинное Обучение, нефтегазовая промышленность, нефтянка, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей

В этой статье мы расскажем о 4-ой промышленной революции и прорывных технологиях, показанных на крупнейшей промышленной выставке Hannover Messe-2019: что такое коботы, цифровые близнецы и CMMS-системы, а также как все это связано с Big Data и Industrial Internet of Things. 4-я промышленная революция: что это такое и как она связана с Industrial Internet of Things Понятие цифровизации, так популярное последние несколько лет, относится к стеку 4-ой промышленной революции — массового внедрения киберфизических систем в производство и другие сферы человеческой жизни: быт, труд и досуг. Этот термин (индустрия 4.0, Industry 4.0, I4.0) получил свое название в 2011 году от одного из 10 проектов государственной стратегии технологического развития Германии до 2020 года. В общем смысле I4.0 предполагает концепцию умного производства (Smart Manufacturing) на базе глобальной промышленной сети интернета вещей и услуг (Internet of Далее …

Кто такой Big Data Administrator: профессиональные компетенции администратора больших данных

администрирование, администратор, большие данные, administrator big data

В прошлых выпусках мы рассмотрели, чем занимаются аналитик (Data Analyst), исследователь (Data Scientist) и инженер больших данных (Data Engineer). Завершая цикл статей о самых популярных профессиях Big Data, поговорим об администраторе больших данных – его рабочих обязанностях, профессиональных компетенциях, зарплате и отличиях от других специалистов. Итак, в сегодняшней статье – Administrator Big Data «для чайников». Что делает администратор Big Data Администратор больших данных занимается созданием и поддержкой кластерных решений (в том числе облачных платформ на базе Apache Hadoop), включая: установку и развертывание кластера; выбор начальной конфигурации; оптимизацию узлов на уровне ядра; управление обновлениями и создание локальных репозиториев; настройку репликаций, аутентификаций и средств управления очередями; обеспечение информационной безопасности кластеров; мониторинг производительности и балансировка нагрузки на серверы; обеспечение информационной безопасности кластеров и Далее …

Кто такой Data Engineer в Big Data: профессиональные компетенции инженера данных

Data Engineer, инженер данных, инженер Big Data

Мы уже рассказывали о некоторых профессиях Big Data, например, объясняли «для чайников», кто такие аналитик (Data Analyst) и исследователь (Data Scientist): что каждый из них должен знать и уметь, чем они занимаются и как отличаются друг от друга. Сегодня поговорим об инженере данных (Data Engineer) – его рабочих обязанностях, профессиональных компетенциях, зарплате и отличиях от вышеуказанных специалистов. Что делает инженер данных Чтобы Data Analyst и Data Scientist могли извлекать из информационных потоков и массивов Big Data знания, полезные для бизнеса, все эти большие данные должны соответствующим образом собираться и храниться. Именно этим занимается Data Engineer: настраивает инфраструктуру для Big Data, корпоративных хранилищ информации, ETL-систем, внутренних баз данных и сторонних источников (почта, CRM-, ERP- и других прикладных систем). Таким образом, инженер Далее …

Кто такой Data Scientist в Big Data: профессиональные компетенции исследователя данных

Big Data, Большие данные, профессия, карьера, цифровизация, цифровая трансформация, предиктивная аналитика, машинное обучение, Machine Learning

В этом выпуске мы продолжаем введение в Data Science для чайников, разбирая профессии Big Data, и рассказываем, кто такой Data Scientist: что необходимо знать ученому по данным и чем исследователь отличается от аналитика. Что делает ученый по данным Как и Data Analyst, исследователь данных тоже работает с информационными массивами путем выполнения следующих операций: поиск закономерностей в информационных наборах; подготовка данных к моделированию (выборка, очистка, генерация признаков, интеграция, форматирование); моделирование и визуализация данных; разработка и тестирование гипотез по улучшению бизнес-метрик через построение моделей машинного обучения (Machine Learning). Data Scientist, в большинстве случаев, ориентирован на предиктивную аналитику, тогда как аналитик данных чаще всего рассматривает информацию пост-фактум. Тем не менее, основная цель исследователя данных созвучна главной рабочей цели аналитика Big Data – извлечение Далее …

Кто такой Data Analyst в Big Data: что нужно знать аналитику данных

Big Data, Большие данные, профессия, карьера, цифровизация, цифровая трансформация, предиктивная аналитика, машинное обучение, Machine Learning

Продолжая разговор про то, с чего начать вход в большие данные, и какие бывают ИТ-специальности, сегодня мы расскажем, чем именно занимается аналитик Big Data, что он должен знать и уметь, а также где и как получить необходимые профессиональные компетенции. Что делает аналитик данных Как правило, Data Analyst работает с информационными массивами, самостоятельно выполняя при этом целый набор операций: сбор данных; подготовка данных к анализу (выборка, очистка, сортировка); поиск закономерностей в информационных наборах; визуализация данных для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций; формулирование гипотез по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей. Все эти задачи необходимы для достижения главной цели аналитика данных – извлечение из массивов информации сведений, ценных бизнесу для принятия оптимальных управленческих решений. В некоторых компаниях в Далее …

Я в Big Data пойду – пусть меня научат: большие данные — с чего начать

Big Data, Большие данные, профессия, карьера, цифровизация, цифровая трансформация, интернет вещей, IoT, Internet of Things, машинное обучение, Machine Learning

Этой статьей мы продолжаем серию материалов по ИТ-специальностям мира больших данных и начинаем описывать профессиональные компетенции в области Big Data и машинного обучения (Machine Learning). Ищите в сегодняшнем выпуске ответ на главный вопрос новичка Big Data – с чего начать, что нужно знать и уметь, а также где этому учиться – ликбез для чайников и начинающих. Профессиональные направления в мире Big Data Под термином «большие данные» скрывается множество понятий: от непосредственно самих информационных массивов до технологий по их сбору, обработке, анализу и хранению. Поэтому, прежде чем пытаться объять необъятное в стремлении изучить все, что относится к Big Data, выделим в этой области знаний следующие направления: аналитика – формулирование гипотез, визуализация информации, поиск закономерностей в наборе данных (датасете), подготовка информации к Далее …