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Università degli studi di Padova
Facoltà di Ingegneria Gestionale
Dipartimento di tecnica e gestione dei sistemi industriali
Strumenti software per gestire i BIG DATA
Laureando: Pedassou Yao Edem
Relatore: Bonollo Giuliano
Anno Accademico 2011-2012
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
• 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
PROCESSI E CRITICITÀ
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 dell’informazione e il data cleaning
Informazioni non inizialmente in formato strutturato
pronte per l’analisi
L’integrazione, l’aggregazione e la rapresentazione dei
dati
Ricerca di automatizazione dell’analisi dei dati rendendo l’analisi
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
• L’analisi deve essere reso facile al decisore
• Si deve soddisfare la richiesta di precisione del decisore
Le sfide
•
•
•
•
•
Eteregeneità
La scala
La tempestività
La privacy
La collaborazione umana
Tecnologie
• apache hadoop
•
linguaggio R
• Cascading
• Scribe
• ElasticSearch
• Apache Hbase
• Apache Cassandra
• MongoDB
• Apache CouchDB
Cos’è ?
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
MapReduce
: Sistema di elaborazione parallela dei dati
•
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 l’elaborazione 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
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)
Applicazioni settoriali
• Finanza
• Impatto su i costi, rischi,
ricavi e conformità
• Miglioramento dell’anlisi del
profilo di clienti
determinazione dell’eggibilità
del capital azionario (mutui,
assicurazione,credito)
• Individuazione delle frodi e
prevenzione di eventi futuri di
frodi
• Permette l’analisi del
commercio
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 l’aggiunta di sensori per attrezzature per fornire livello
crescenti di dati sulle operazioni di manutenzione
dell’apparecchiatura
• Aumento della qualità complessiva del prodotto
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
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, l’internet 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.
GRAZIE
PER
L’ATTENZIONE