Организация коллаборативного производства

16 площадке. В некоторых случаях функционал учитывает агрегирование дан- ных в режиме реального времени или низкую эффективность хранения этих данных в течение длительных периодов времени [18]. 2. Большие данные . Понятие больших данных относится к наборам данных настолько больших размеров, что традиционныхкомпьютерных при- ложений обработки данных недостаточно. Анализ данных – это понятие не новое. В течение многих лет предприятия пытались воспользоваться полу- ченной информацией. Проблема возникает при столкновении с большими объемами данных, где речь идет о терабайтах и петабайтах, генерируемых в небольших промежутках времени, когда жесткие диски обычных систем перестают справляться с потоком информации. Среди основных проблем при внедрении проектов больших данных отмечаются следующие [33, с. 376-407]: – вопросы безопасности – 51 %; – ограниченный бюджет – 47 %; – нехватка персонала для внедрения проектов – 41 %; – нехватка персонала для ведения проектов – 37 %; – сложность интеграции с существующими проектами – 35 %; – ограниченное число поставщиков данных – 51 %; – предприятие не готово к использованию больших данных – 51 %. Данные упредприятий в краткосрочной перспективе будут стремитель- но расти из-за массового сбора информации от беспроводных датчиков и устройств, таких как камеры искусственного зрения, считыватели радиоча- стотных идентификаций и т.д. В цифровой области все оставляет «след», и это порождает множество таких данных, которые будут служить для про- гнозирования поведения, принятия заблаговременных решений и достиже- ния максимальной эффективности производственной деятельности. Выделяются четыре элемента в больших данных, которые характери- зуют эту технологию: 1) объем: компании обрабатывают сотни терабайт информации; 2) разнообразие: различные формы и источники данных, такие как но- симые устройства (наборы приборов и электронных устройств, которые встроены в какую-то часть тела, непрерывно взаимодействующие с пользо- вателем и с другими устройствами для выполнения какой-то определенной функции). Обувь с GPS и браслетами, контролирующими здоровье, явля- ются примерами среди многих других технологий, которые станут попу- лярными в краткосрочной перспективе; 3) скорость: анализ в реальном времени (современный автомобиль име- ет более 100 датчиков, которые отслеживают все, что происходит в окружа- ющей среде, такие как давление в шинах, уровень топлива, наличие препят- ствий и т.д.);