the importance of now: rivedere il ciclo tradizionale del dato alla luce della trasformazione...
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Data in Motion vs. Data at RestThe importance of now: rivedere il tradizionale ciclo del dato alla luce della trasformazione digitale
Brad Hathaway - Regional Head of Data Management, SAS
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I sensori ovunqueIndustry 4.0
Immagine di Christoph Roser at http://www.allaboutlean.com AllAboutLean.com
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Benefici IoT – attese e stimeSmart Factories
SRI International - Global Spa Summit 2010
Fonte: McKinsey
10%-40%Riduzione dei costi di manutenzione nei «smart
factories»
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Trend di mercato IoTL’impatto sull’economia globale entro 2020
SRI International - Global Spa Summit 2010
6%Fonte: ATKerneyhttps://www.atkearney.com/documents/4634214/6398631/A.T.+Kearney_Internet+of+Things+2020+Presentation_Online.pdf/af7e6a55-cde2-4490-8066-a95664efd35a
• $3.5T - Revenue ridistribuiti• $177B – Valore per il cliente finale• $1.9T – Miglioramenti in Produttività• $344B – Revenue aggiuntivi da IoT
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Benefici IoT – attese e stimeHealthcare
SRI International - Global Spa Summit 2010
Fonte: McKinsey
90Miliardi di Euro in risparmi nel mondo healthcare, stimato da EU, con l’uso di
device interconnessi e l’applicazione degli Advanced Analytics su Big Data
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Trend di Mercato IoTWearable device - 2015-2020 CAGR
SRI International - Global Spa Summit 2010
Fonte: EYhttp://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-m-e-internet-of-things/$FILE/ey-m-e-internet-of-things.pdf
24%
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Tattletale devicesQuando i device IoT ti mettono nei guai …
Dati dal stimolatore cardiaco usati per arrestare uomo per incendio doloso e frode assicurativo
I dati del device hanno fornito la prova definitiva contro l’uomo che ha dato fuoco alla sua casa per frodare l’assicurazione.
Fonte: ZDNethttp://www.zdnet.com/article/data-from-pacemaker-used-to-arrest-man-for-arson-insurance-fraud/
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Tattletale devicesQuando i device IoT ti mettono nei guai …
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ecall-all-new-cars-april-2018In Europa tutte le nuove macchine vendute dopo 4/2018 dovranno avere dotazioni simili
La macchina chiama il 112 dopo l’incidente;pirata della strada arrestato
La funzionalità di sicurezza della Ford risulta ottima anche pertenere traccia dei guidatori indisciplinati
Fonte: ZDNethttp://www.zdnet.com/article/car-calls-911-after-alleged-hit-and-run-driver-arrested/
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Tanti dati
Source: Forbeshttp://www.forbes.com/sites/michaelkanellos/2016/03/03/152000-smart-devices-every-minute-in-2025-idc-outlines-the-future-of-smart-things/#6bf87cb069a7
*
* Un Zettabyte è1.000.000.000.000.000.000.000byte
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E’ un discorso di curve
Tempo
Sto
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IOT
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STREAMING ANALYTICS
… è per applicare gli analytics mentre i dati sono in movimento, prima
di essere scritti nello storage – tenendo solo quello che è pertinente
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Batch-Load Data
WarehouseMicro-Batch
Data Warehouse
Trickle-feedDW con CDC
Complex EventProcessing
Event StreamProcessing
Giorni Ore Minuti Secondi Millisecondi Microsecondi
UNA NUOVA EPOCA PER L’ELABORAZIONE DEI DATI
L’EVOLUZIONE DI ANALYTICS OPERAZIONALI
Spostare le analisi alla
fonte degli eventi,
analizzare i dati prima di
scriverli nello storage,
tenere solo i dati
pertinenti, query ad alta
velocità dei dati in
streaming, e usare
algoritmi appropriati per
gli eventi in streaming
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DATA MANAGEMENT CICLO DI VITA TRADIZIONALE
DeployETL
DatI Storage
f
Accedere - Scrivere - Analizzare
Alert / Report
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DeployETL
Dati Storage
Alert / Report / Decisioni
De
plo
y
f
Dati in Streams Intelligent Filter / Transform
Streaming Model Execution
IL CICLO DI VITA DEGLI ANALYTICS NEL MONDO IOTCAPTARE – CAPIRE – AGIRE
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ANALYTICS DISTRIBUITISTREAMING ANALYTICS
VALUE STREAM
DeployETL
Data Data Storage
Alerts / Reports/ Decisioning
Deplo
y
f
IoT Data Intelligent Filter / Transform
Streaming Model
Execution
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PURPOSE-BUILT DA RISPOSTE IN TEMPO REALE
SAS Event Stream Processing
Per processare con throughput alto e con bassa latenza, eventi in streaming
devono migrare da real-time reattivo a real-time proattivo
Real-time reattivo Real-time proattivo
Throughput alto
bassa latenza
Throughput
e latenza medio
Analizza in
continuazione per
definire azioni corrette
Azioni in Real-time sono
il risultato di analisi del
pattern
Soluzioni SAS Real-Time
Ascoltare e reagire a
richieste in ingresso
Azioni in Real-time sono il
risultato di un evento trigger
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PURPOSE-BUILT IDENTIFICA PATTERNS IMPORTANTI
• Funzionalità data quality
• Definizione di regole di business e
policy
• Advanced analytics:
• Scoring degli eventi (modelli
sviluppati con data at rest)
• Machine Learning clusters
(modelli definiti in-stream)
• Estrarre entità, classificare ed
identificare sentiment (Metodi
NLP)
• Filtrare, aggregare e correlare eventi
• Considerare dati storici (tenuti in-
memory)
• Continuous queries o query periodiche
• Trovare pattern alla fonte degli eventi in streaming
• Offline, data at rest identificano trend
• Inserire nuovi insight negli eventi in streaming
• Aggiornare le query dinamicamente nello stream
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GESTIONE PAZIENTI
PROBLEMA DI BUSINESS
• Trovare pattern significativi nei dati real-time dei pazienti per
attivare, quando necessario, il team di emergenza
• Indirizzare Alert Fatigue٭
• Ottenere statistiche sui dati vitali dai sensori nei macchinari
diversi di monitoraggio tramite telemetria
• Associare i dati nuovi real-time con i risultati del laboratorio
RISULTATI
• Monitorare dati per attivare azioni basate sui pattern presenti
• Inviare messaggi via email e SMS
• Alert immediati per i team di emergenza
• Inviare consigli rapidamente ai pazienti remoti
HEALTH CARE
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Data Quality / Transform
EventDetection(E’ successo qualcosa?)
EventIdentification(Cosa è successo?)
EventQuantification(Qual’è l’entità del
problema?)
Sviluppare analytics per:
• “Sentire” eventi sulla rete
• Categorizzare l’evento sulla rete
• Indirizzare le azioni appropriate in base al
evento
• Catturare dati per l’analisi degli eventi
Dati: potenza
frequenza, voltaggio,
ampere, phasorangolo, …
Power Plant
PrimarySubstation
SecondarySubstation
High-voltagetransmission line
Analisi dei dati in Streaming :il sistema genera N misure/sec
Tecniche analitici possono
essere applicate per “sentire” quando c’è una
deviazione dal pattern normale.
Un evento può essere
“normale” o rappresentare un problema con un
dispositivo
Qual è il magnitudine del
problema con il dispositivo?
Main goal: identificare e capire eventi con un impatto sul grid con l’obiettivo di tenerlo il più stabile possibile.
Offline Advanced Analytics and Exploration(come passare oltre?)
1. At Edge
2. In Network (Fog Computing)
3. At Rest
USE CASE - ENERGY
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ONLINE FRAUD DETECTION BANKING
PROBLEMA DI BUSINESS
• Sotto assedio dai malintenzionati
• La banca voleva velocizzare drammaticamente le loro capacità di
reporting e spostarsi da report batch giornaliero a continuativo
• Mancanza di elementi chiavi nella logica di individuazione (eg.
Profili dei beneficiari, log di sessione PC)
RISULTATI
La banca adesso è in grado di:
• Accedere a 10 volte tanto il volume di dati ogni giorno
• Ricevere dati di rischio quattro ore prima
• Analizzare insiemi di dati grandi (fino a 7 TB)
• Accedere ai dati attraverso un portale web nuovo
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SAS EVENT STREAM PROCESSING
CONCLUSIONI
Monitorare e trovare
eventi in modo continuo,
agendo in tempo reale
per avere l’impatto
maggiore
REAL-TIME
AZIONI
PERTINENTI
Conservare solo quello che è appropriato.
Filtrare e migliorare prima dello storage
FOCALIZZARE
SUI DATI
PERTINTENTI
Un singolo ambiente per
esaminare gli eventi e
decidere quale azione
intraprendere per migliorare
gli streaming analytics
ANALYTICS
MULTI-PHASE
E GOVERNATI
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IoT incontra analytics: SAS DEMOtic HomeFederico Alberto Pozzi
sas.com
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Brad Hathaway - Regional Head of Data Management, SAS
Grazie!
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@BradDataMgmt