СЕНІМДІЛІК ПЕН ТИІМДІЛІКТІ АРТТЫРУ ҮШІН ҮЛКЕН ДЕРЕКТЕРДІ ТАЛДАУДЫ (BIG DATA) ҚОЛДАНАТЫН ПРОЦЕСТЕРДІ ДИАГНОСТИКАЛАУ

Қазіргі таңда ғылым мен техника саласындағы үдемелі даму үлкен деректерді (Big Data) қолдануды кеңейтті.  Жиынтықты деректер жиындары мен олардың талдауы түрлі салаларда, соның ішінде өндірістік, көліктік, энергетикалық және медициналық салаларда үлкен маңызға ие болып отыр.

Big Data (үлкен деректер) бірнеше нақты міндеттерді шешуге бағытталған, олардың негізі – үлкен көлемдегі деректерден құнды ақпарат алу. Міне, Big Data алдында тұрған кейбір нақты міндеттер:

1. Үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және сақтау.  Big Data-ның негізгі міндеттерінің бірі – үлкен көлемдегі құрылымдалған және құрылымдалмаған деректерді тиімді өңдеу және сақтау. Бұл деректерді нақты уақыт режимінде немесе пакет түрінде өңдеуге мүмкіндік беретін таралған сақтау жүйелерін құруды қамтиды.

2. Нақты уақыт режимінде деректерді талдау. Деректерді түскен сәттен бастап өңдеу және талдау алгоритмдерін қолдану. Бұл өнеркәсіптік жабдықтардың жағдайын бақылау, қаржы жүйелеріндегі транзакцияларды өңдеу, әлеуметтік желілер сияқты салалар үшін маңызды.

3. Болжамдар жасау және алдын ала болжау. Big Data-ны болжамдар жасау үшін қолдану, мысалы, тұтынушылардың мінез-құлқын талдау, сұранысты болжау, алаяқтықты алдын ала болжау, жабдықтардың істен шығуын болжау және басқа бизнес міндеттерін шешу. Машиналық оқыту мен үлкен деректер аналитикасы нақты болжамдар жасауға мүмкіндік береді.

4. Үлгілер мен аномалияларды анықтау. Үлкен деректерде жасырын заңдылықтарды, сондай-ақ ерекше жағдайлар мен оқиғаларды анықтау (мысалы, өндірістік процестерде, қаржылық операцияларда, пайдаланушылардың мінез-құлқында аномалияларды анықтау). Бұл қауіпсіздік саласында (мысалы, алаяқтықты алдын ала болжау) және басқа салаларда көмектеседі.

5. Әр түрлі көздерден деректерді интеграциялау. Big Data-ның қиын міндеттерінің бірі — деректерді әр түрлі көздерден біріктіру, мысалы, әлеуметтік желілерден, сенсорлардан, серверлерден, заттар интернетінен (IoT) және басқа көздерден жинау. Бұл толық картинаны алуға және дұрыс шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.

6. Сегментация және мақсатты бағыттау. Big Data үлкен аудиторияларды сегментациялау және дәл маркетингтік және жарнамалық стратегияларды құру үшін пайдаланылады. Бұл пайдаланушылардың мінез-құлқын, олардың артықшылықтары мен қызығушылықтарын талдауды, сондай-ақ жеке ұсыныстар жасауды қамтиды.

7. Құрылымдалмаған деректерді өңдеу және талдау. Құрылымдалмаған деректерді, мысалы мәтіндерді, бейнемазмұнды, суреттерді, дауыстық деректерді және т.б. талдау – Big Data үшін негізгі міндеттердің бірі. Бұл мәтіндерді өңдеу, көңіл-күйді талдау, бейнелер мен бейнемазмұндардан нысандар мен беттерді тану, сондай-ақ дыбыстық деректерді талдауды қамтиды.

Қорыта айтқанда, Big Data деректерді өңдеу, талдау және олардан білім алу арқылы дұрыс шешімдер қабылдауға және тиімділікті арттыруға мүмкіндік береді. Бұл барлық салаларда – бизнесте, ғылымда, технологияларда және басқа да көптеген салаларда маңызды рөл атқарады.

Үлкен деректерді талдау ақпаратты жинау мен өңдеудің жаңа тәсілдерін ұсынады, бұл кәсіпорындардың процестерін тиімді басқаруға мүмкіндік береді. Бұл мақалада үлкен деректерді талдауды қолдана отырып, өндірістік және операциялық процестердің сенімділігін және тиімділігін арттыруды зерттейміз [2].

Үлкен деректер — бұл көлемі мен күрделілігі бойынша дәстүрлі деректер өңдеу әдістерімен жұмыс істеуге қиын, бірақ аса маңызды ақпараттарды қамтитын деректер жиындары. Үлкен деректер әртүрлі көздерден (датчиктер, сенсорлар, құрылғылар, әлеуметтік желілер және басқа ақпарат көздерінен) алынатын деректерді қамтиды. Үлкен деректердің негізгі сипаттамалары – көлем, әртүрлілік және жылдамдық (3V).

Үлкен деректерді талдау – бұл деректерді өңдеу, модельдеу және олардан пайдалы ақпарат алу процесі. Деректерді талдаудың негізгі әдістері:

Машиналық оқыту: Деректерден үлгілер мен трендтерді анықтау үшін қолданылатын әдіс. Бұл әдіс сенімділік пен тиімділікті арттыруға көмектесетін болжамды модельдерді қалыптастыруға мүмкіндік береді [1].

Жасанды интеллект: Процестерді автоматты түрде бақылау және диагностика жасау үшін жасанды интеллект технологиялары мен алгоритмдерін қолдану. Бұл әдіс деректерге негізделген шешімдер қабылдауды автоматтандырады.

Статистикалық талдау: Деректердің статистикалық анализі түрлі процестердің тиімділігін және болашақтағы нәтижелерді бағалауға мүмкіндік береді. Бұл әдіс ақауларды, қателіктерді және процестердегі кемшіліктерді анықтауға қолданылады.

Үлкен деректерді пайдалану арқылы процестерді диагностикалау. [3].

Үлкен деректерді талдауды қолдана отырып, өндірістік процестердің диагностикасын жақсартуға болады. Бұл әдіс кәсіпорындардың жұмысын бақылау және жетілдіру үшін маңызды рөл атқарады. Процестердің сенімділігі мен тиімділігін арттыру үшін келесі бағыттарда қолдануға болады:

1. Ақауларды алдын ала болжау және диагностикалау

Үлкен деректерді талдау арқылы ақаулар мен проблемаларды болжау мүмкіндігі туындайды. Сенсорлардан алынатын деректерді талдау ақаулардың пайда болу ықтималдығын бағалауға көмектеседі. Мысалы, өндірістік жабдықтардағы қалыптан тыс жағдайлар, температура өзгерістері, қысым мен жиіліктегі ауытқулар ақаулардың алдын алу үшін уақытында ескертіледі. Бұл алдын алу шаралары өндірістік жабдықтардың тоқтап қалуын және уақытша тоқтауларды болдырмауға көмектеседі. [4].

2. Процестерді оңтайландыру

Үлкен деректерді қолдану арқылы кәсіпорындар өздерінің өндірістік және операциялық процестерін тиімді түрде басқаруға мүмкіндік алады. Мысалы, логистикалық процестерде үлкен деректерді талдау қоймадағы тауарлардың қозғалысын, тасымалдауды және жеткізуді оңтайландырады. Сонымен қатар, энергия тұтынуын тиімді басқару үшін үлкен деректерді қолдану арқылы энергия шығынын төмендетуге болады.

3. Құрылғылар мен жабдықтардың жұмысын бақылау

Өндірістік жабдықтар мен құрылғылардың жұмысын бақылайтын жүйелерді құруда үлкен деректерді талдау маңызды. Бұл жүйелер құрылғылардың жұмысын қадағалап, олардың істен шығуы немесе қызмет көрсетудің төмендігі туралы уақытында хабардар етеді. Осылайша, жабдықтың сенімділігі жоғарылайды, ал тиімділік артады, себебі ақаулар мен жөндеу қажеттілігі алдын ала анықталады.

4. Жұмыс процесстеріндегі өзгерістерді дер кезінде анықтау

Үлкен деректерді талдау кез келген өзгерістерді немесе ауытқуларды дер кезінде анықтауға мүмкіндік береді. Өндірістік немесе қызмет көрсету процесіндегі ақаулар мен тиімдісіздіктерді анықтау үшін деректердің ағымын үздіксіз бақылау маңызды. Бұл тәсіл үнемі бақылау жүргізуге, қателіктерді жоюға және өнім сапасын жақсартуға мүмкіндік береді.

Сенімділік пен тиімділікті арттырудағы үлкен деректердің рөлі

Үлкен деректерді талдау процестерді бақылауға және тиімділікті арттыруға үлкен үлес қосады. Сенімділік тұрғысынан, ақауларды алдын ала болжау және диагностикалау жүйелерінің енгізілуі жүйелердің жұмысын үздіксіз және сенімді түрде қамтамасыз етуге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, үлкен деректерді қолдану арқылы уақытты тиімді пайдалану, ресурстарды үнемдеу және шығындарды азайту мүмкін болады.

Тиімділік тұрғысынан, деректерді талдау және автоматтандырылған басқару жүйелері ұйымдардың процестерін оңтайландырады. Бұл өндірістік процестердің жылдамдығын арттырып, тұтынушыларға қызмет көрсету сапасын жақсартуға, сондай-ақ жұмыс процесінің тұрақтылығын қамтамасыз етуге мүмкіндік береді.

Үлкен деректерді талдау өндірістік және операциялық процестердің сенімділігін және тиімділігін арттыруға көмектесетін қуатты құрал болып табылады. Бұл технологиялар арқылы кәсіпорындар ақауларды болжау, процестерді оңтайландыру, жабдықтардың жұмысын бақылау және жұмыс процестеріндегі өзгерістерді анықтау мүмкіндігін алады. Үлкен деректердің әлеуетін толық пайдалану үшін талдау әдістерін жетілдіру және жүйелерді интеграциялау маңызды. Осылайша, деректердің сараптамасы мен талдауы арқылы кәсіпорындар өздерінің өнімділігін арттыра алады, ал бұл өз кезегінде бизнестің табыстылығына оң әсер етеді.