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Pentaho BigDataParis_session_20170306

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Ma présentation de l'IoT et particulièrement de ce que l'on nomme les 5 "c" ou comment passer des données au savoir via l'information.

Publicado en: Datos y análisis
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Pentaho BigDataParis_session_20170306

  1. 1. IoT Données vers Information, Information vers Savoir 6 mars 9h30 – Big Data Paris 2017
  2. 2. Que feriez-vous? « Si vous aviez des informations parfaites, universelles et opportunes? » Question du matin !
  3. 3. OT 105+ YEARS INDUSTRIAL CONSUMER BUSINESS CITY IoT INSIGHT Hitachi IT 55+ YEARS IT SYSTEMS ARTIFICIAL INTELLIGENCE COMMUNICATIONS BIG DATA ANALYTICS CLOUD
  4. 4. Cs of IoT Connections Conversions Centralisation Cognition (“Savoir”) Continuous improvement What Is IoT?
  5. 5. L’IoT contient généralement… LOTS OF DATA DATA SCIENCE & MACHINE LEARNING HADOOP LOTS OF COMPUTE
  6. 6. Connaissances et intelligence machine • Automated Data Ingestion • Descriptive Statistics • Open Metadata Catalogue Deep Profiling • Pattern Exploration • Master Data Discovery • Value Matching Deep Analysis • Correlation Detection • Anomaly Detection • Event Prediction • Human-Machine Collaboration Deep Discovery Données Information Savoir Connections Conversions Centralisation Cognition Continuous improvement
  7. 7. Apporter du”Savoir” dans vos marchés 79% 78% Les « data scientists » passent 79% de leur temps à collecter, nettoyer et organiser les données 78% des “data scientists” considèrent que ces taches sont les plus laborieuses de leur travail 3+ “Operationalizing and Embedding Analytics for Action,” TDWI, 2016 La majorité des modèles prédictif prennent 3 mois ou plus à être mis en production “2016 Data Science Report,” CrowdFlower 2016“2016 Data Science Report,” CrowdFlower 2016
  8. 8. Hitachi Rail (UK) Business Challenges ▪ Moderniser et améliorer les liaisons de transport ferroviaire en U.K ▪ Réduire les coûts de maintenance Use Case ▪ XaaS / « Train As A Service » ▪ Maintenance prédictive & Optimisation des horaires ▪ Internet of Things (IoT) ▪ Big Data Science Pentaho’s technology allows us to innovate without legions of Big Data Experts!
  9. 9. Apporter du “Savoir” avec Pentaho • Chargement des enregistrements de retard des trains • Croisement des retards avec les référentiels et préparation des données pour l’algorithme prédictif • Exécution de l’algorithme prédictif (Python) directement dans PDI • Export des « patterns » de retard (lieu, train opérateur, motif) dans un fichier Data injection and processing Algorithm implementation
  10. 10. Data Lake Architecture Globale du Projet TMS OBS Files IoT Analyzer Alerting Trend Monitoring Visual Map Reduce Machine Learning Ingestion Préparation Analyse Reports Dashboard SGBD Metadata Ingestion
  11. 11. Notre plateforme analytique Near-RT Compute Batch Hadoop MR ETL Cluster ETL Collecter&Ingérer Visualiser&Embarquer Transformer & Enrichir Predict Weka R Python
  12. 12. Administration Securité Cycle de vie Provenance des données Data Pipeline Dynamique Monitorer Automatiser Data Engineering Gestion et automatisation du Pipeline Ingestion AnalysePréparation Une approche de bout en bout
  13. 13. Pentaho Data Integration Interface graphique pour construire des “data pipelines” complet 100+ Etapes de Transformation Développement Drag & drop Configuration 100% GUI-based Modéliser, Analyser, et Visualiser Relational Applications Big Data Much More
  14. 14. Résumé: Votre boîte à outils ▪ Systèmes de capture de données ▪ Plateforme de communication “Pipeline” ▪ Plateforme de stockage et de calcul de données ▪ “Data Science” ▪ Outils d'abstraction graphique ▪ Ne vous laissez pas « berner » par la visualisation IoTDonnées, Information, Savoir
  15. 15. Merci Sebastien Cognet Avant-Vente France scognet@pentaho.com @opentoile

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