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Università degli studi di Padova Facoltà di Ingegneria Gestiona le Dipartimento di tecnica e gestione dei sistemi industriali Strumenti software per gestire.

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Presentazione sul tema: "Università degli studi di Padova Facoltà di Ingegneria Gestiona le Dipartimento di tecnica e gestione dei sistemi industriali Strumenti software per gestire."— Transcript della presentazione:

1 Università degli studi di Padova Facoltà di Ingegneria Gestiona le Dipartimento di tecnica e gestione dei sistemi industriali Strumenti software per gestire i BIG DATA Laureando: Pedassou Yao Edem Relatore: Bonollo Giuliano Anno Accademico

2 Sommario Definizione di big data Descrizione dei processi in campo big data e i relativi problemi e criticità Le tecnologie : Apache hadoop Applicazioni Prospettive e conclusioni

3 E un insieme di dati talmente grande che è praticamente impossibile utilizzarli con gli strumenti tradizionali. Definizione doppiamente inadeguata per la dimensione dei dati via via crescente e il valore di sfida che racchiude il big data

4 PROCESSI E CRITICITÀ

5 Dati di acquisizione e di recording Sorgenti di generazione dei dati Definizione dei filtri dei dati Generazione automatica del metadata giusto Provenienza dei dati Estrazione dellinformazione e il data cleaning Informazioni non inizialmente in formato strutturato pronte per lanalisi

6 Lintegrazione, laggregazione e la rapresentazione dei dati Ricerca di automatizazione dellanalisi dei dati rendendo lanalisi comprensibile in modo computazionale e poi risolvibile con la robotica Elaborazione delle query, modellazione e analisi dei dati Scaling di query complesse Mancanza di coordianamento tra i sistemi di dati strutturati e non strutturati Interpretazione dei dati Lanalisi deve essere reso facile al decisore Si deve soddisfare la richiesta di precisione del decisore

7 Le sfide Eteregeneità La scala La tempestività La privacy La collaborazione umana

8 Tecnologie apache hadoop linguaggio R Cascading Scribe ElasticSearch Apache Hbase Apache Cassandra MongoDB Apache CouchDB

9 Cosè ? È un framework Open Source per applicazioni distribuite data-intensive MapReduce Hadoop Distributed file system (HDFS) HDFS: È un software che : memorizza i file attraverso un insieme di server in un cluster. Rileva e compensa i problemi di hardware, di disco e guasti di server Tolera e compensa i fallimenti del cluster

10 MapReduce : Sistema di elaborazione parallela dei dati

11 Fare fronte a un problema di esplosione di dati che nessun sistema preesistente era in grado di risolvere Capace di archiviare qualsiasi tipi di dati Prevedere uno stoccaggio a costo basso Offre un nuovo repository dove tutti dati strutturali e complessi possono essere facilmente combinati Scalabilità e affidabilità per lelaborazione di algoritmi arbitrari Compatibile con i sistemi preesistenti (database, log generator…) Permette al DBA di ottimizzare il database Fornire agli utenti meno tecnici informazioni sui dati (analisti..) Guida ad una struttura incentrata sui dati

12

13 Applicazioni Applicazioni analitiche Basate su Attributi Attribuiscono un credito a una serie di attività (Partner di società) Basate su predizione o previsione Usano le tecniche statistiche e di data Mining per processi decisionali in svariati scenari di mercato (valutazione rischi, gestione del rendimento) Basate su approfondimento Usano le stese tecniche della precedente ma per rilevare Comportamenti insoliti (uso della carta di credito)

14 Applicazioni settoriali Finanza Impatto su i costi, rischi, ricavi e conformità Miglioramento dellanlisi del profilo di clienti determinazione delleggibilità del capital azionario (mutui, assicurazione,credito) Individuazione delle frodi e prevenzione di eventi futuri di frodi Permette lanalisi del commercio

15 Industria Manifatturiera Gestione dei servizi piu efficiente e più efficace grazie alla proliferazione dei sensori e all analisi di feed di dati di gran dimensione Le Operazioni Miglioramento del processo di post-vendita di manutenzione Con laggiunta di sensori per attrezzature per fornire livello crescenti di dati sulle operazioni di manutenzione dellapparecchiatura Aumento della qualità complessiva del prodotto

16 Sanità Migliorare la qualità dei servizi sanitari e ridurre il numero di ospedalizzazioni. Sviluppo dei farmaci : uso dei dati per fornire medicinali efficace e in tempo breve Scambio di informazioni sulla salute

17 Conclusioni Nuove tecnologie come hadoop sono impiegate per affrontare le sfide di big data e fino ad oggi ci riescono abbastanza bene Finché i Cloud Computing, linternet ed altri generatori di dati ci sarano, i problemi dei big data sarano di attualità : La tecnologia deve affrontare il dilemma di risolvere crescita esponenziale e continua di dati con risorse a capacità limitate e con esigenza degli utenti ancora piu accentuata Siamo ancora in fase sperimentale e di ricerca: permangono vari punti dubbi riguardo alle tecnologie, alle possibili Killer application, ad un utilizzo basico a livello di utenti.

18 GRAZIE PER LATTENZIONE


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