Datua da software ekosistemen hurbilketan, zerbitzu berrien garapenean, aro digitaleko teknologia berriek ( IoT, robotika, biki digitala, fabrikazio gehigarria, errealitate areagotua, etab.) komunean duten ezaugarria. Datuak eta datuen analisia dago guztietan.
Data Intelligence 4.0 Industriaren erdigunea da, Industria Adimendunaren odola, datuen ustiapena negozio eredu berrien sustatzaile den eremua.
4.0 Industriako RAMI4.0 arkitekturaren eta Industrial Internet Consortium-eko IIRA arkitekturaren funtsezko alderdiek datuaren zikloa, balioa eta kalitatea nabarmentzen dituzte. Adimen artifiziala funtsezko bideratzaile teknologiko gisa eraginkorra izateko ezinbesteko elementuak dira horiek.
Big Data Streaming, Data Mining, Visual analytics, Data Analytics, Adimen Artifiziala eta Aldi baterako Serieen analisia bezalako teknologiekin batera dator Data Intelligence.
4.0 Industrian datuek izan duten iraultzaren ondorioz, horietako batzuk aldatu egin dira: BIG DATA askoz ere garrantzitsuagoa eta ezinbestekoagoa da lantegi adimendunetan. Edozein lantegik hainbat tera datu (TB) igortzen ditu egunean. Aurrean dugun datuen kantitatea hain da handia, non nekez prozesatu daitezke helburu baliagarri batekin. Bestetik, datuen jatorriaren ale bakartasuna dugu: prozesu industrial desberdinak denbora-ziklo desberdinekoak dira eta baliteke horietako asko deterministak ez izatea, eta beraz. 4.0 Industriako denbora-serieak birdefinitu egin behar dira.
4.0 Industrian maila ezberdinetan jarduten da datuekin eta horiek modu bereizian aztertu eta batera diseinatu behar dira.
Cloud computing: datu kopuru handiak iturri ezberdinetatik ateratzen dira eta guztiak horretara bideratutako zerbitzari batean prozesatzen dira. Eragiketa horiek enpresa eta ekoizpenaren noranzkoa zuzentzera bideratzen dira.
Fog Computing datuak instalazioan bertan edo gutxienez ekoizpen-lerroan prozesatzean datza. Fabrikazio prozesuaren faseak elkarren artean komunikatzen dira, fabrikazio industrialaren prozesua optimizatuz.
Edge Computing gailuen mailan exekutatzen den datu prozesamendua da, prozesu fisikoarekin sentsore eta eragingailu mailan elkarreraginez. IoT baino haratago doa eta garapen espezifikoak behar ditu, kasu batzuetan cloud konexioa behar izan dezaketena.
Datuak masiboki prozesatzeak berez dakar ZERTARAKO den. Kasu askotan, hainbat helburutarako lagungarri izango zaigun informazioa bilatu nahi dugu datuetan: hobeto fabrikatzea, hobeto saltzea, kalitatea optimizatzea eta onura hobetzea. Kasu horietan, datuen zientzietara jotzen dugu, prozesu industriala hobetzen laguntzeko. Hemen ezagutza deskubritzeko teknikak aplikatzen ditugu eta teknika horien bidez elkarreraginak, informazioa eta industria prozesuko gertaerei buruzko datuen ezaugarriak bilatzen ditugu.
Azkenik, Deep Learning-en oinarritutako algoritmoei egingo diegu aipamena. Algoritmo horiek datu kopuru handiak behar dituzte ikaskuntza eraginkorra egin ahal izateko. Horregatik merezi du Data Intelligence arloan aipatzea, bertan etorkizun oparoa baitute ez bakarrik irudien prozesamenduan, baita datu heterogeneoetatik ikasteko ere.
