Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

A next generation introduction to data science and its potential to change business as we know it


Published on

Presented at InnoTech San Antonio 2014. All rights reserved.

Published in: Business
  • Login to see the comments

  • Be the first to like this

A next generation introduction to data science and its potential to change business as we know it

  1. 1. 4/3/2014 1 By Health Symmetric, Inc. A next generation introduction to data science and  its potential to change business as we know it by David Smith David Smith President A next generation introduction to data science and its potential to change business as we know it
  2. 2. 4/3/2014 2 The Age of Data • In the last two years we have generated more data than in the  history of mankind • Data is expected to double in size every two years through 2020,  exceeding 40 zettabytes (40 trillion gigabytes) 2020 2012 - 2014 The Beginning – 2011 The Economist:  digital information increases10 times/5  years! Business Problem More than half of business and IT executives, 56  percent, report they feel overwhelmed by the  amount of data their company manages. Many  report they are often delayed in making  important decisions as a result of too much  information. Surprisingly, 62 percent of C‐level  respondents – whose time is considered the  most valuable in most organizations – report  being frequently interrupted by irrelevant  incoming data. 
  3. 3. 4/3/2014 3 Entering the Age of Data •Data is THE central business asset: • “Data are an organization’s sole, non‐depletable, non‐ degrading,  durable asset. Engineered right, data’s value increases over time  because the added dimensions of time, geography, and  precision.” (Peter Aitken) •Data generation has changed forever • Instrumentation of All businesses, people, machines •Data is born digitally and flows constantly • “All things are flowing..”(Heraclitus, 500 BC) •The past fifteen years have seen extensive investments  in business infrastructure, which have improved the  ability to collect data throughout the enterprise. •Virtually every aspect of business is now open to data  collection and often even instrumented for data  collection: operations, manufacturing, supply‐chain  management, customer behavior, marketing campaign  performance, workflow procedures, and so on. •At the same time, information is now widely available  on external events such as market trends, industry  news, and competitor’s movements.  •This broad availability of data has led to increasing  interest in methods for extracting useful information  and knowledge from data‐the realm of data science. 6
  4. 4. 4/3/2014 4 The Ubiquity of Data Opportunities  • With vast amounts of data now available, companies in almost  every industry are focused on exploiting data for competitive  advantage. • In the past, firms could employ teams of statisticians, modelers,  and analysts to explore datasets manually, but the volume and  variety of data have far outstripped the capacity of manual  analysis. • At the same time, computers have become far more powerful,  networking has become ubiquitous, and algorithms have been  developed that can connect datasets to enable broader and  deeper analyses than previously possible. • The convergence of these phenomena has given rise to the  increasing widespread business application of data science  principles and data mining techniques. 7 Emergence of a Fourth Research Paradigm: Data  Science •Thousand years ago – • Experimental Science Description of natural phenomena •Last few hundred years – • Theoretical Science Newton’s Laws, Maxwell’s Equations… •Last few decades – • Computational Science Simulation of complex phenomena •Today – • Data‐Intensive Science Scientists overwhelmed with data!
  5. 5. 4/3/2014 5 Good News: Big Data is Sexy 9 Data Scientist “Data Scientist” • Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century Harvard Business Review, October 2012 • The “Hot new gig in town” O’Reilly report •  The next sexy job in next 10 years will be statistician” – Hal Varian,  Google Chief Economist •  Geek Chic – Wall Street Journal – new cool kids on campus •  The future belongs to the companies and people that turn data  into products •  “The human expertise to capture and analyze big data is both the  most expensive and the most constraining factor for most  organizations pursuing big data initiatives” – Thomas Davenport
  6. 6. 4/3/2014 6 Data Scientist “Data Scientist” •  The “Hot new gig in town” O’Reilly report •  Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century Harvard Business Review, October 2012 •  The next sexy job in next 10 years will be statistician” – Hal Varian,  Google Chief Economist •  Geek Chic – Wall Street Journal – new cool kids on campus •  The future belongs to the companies and people that turn data  into products •  “The human expertise to capture and analyze big data is both the  most expensive and the most constraining factor for most  organizations pursuing big data initiatives” – Thomas Davenport
  7. 7. 4/3/2014 7 • Interdisciplinary field using techniques and  theories from many fields, including math,  statistics, data engineering, pattern  recognition and learning, advanced  computing, visualization, uncertainty  modeling, data warehousing, and high  performance computing with the goal of  extracting meaning from data and creating  data products. • Data science is a novel term that is often  used interchangeably with competitive  intelligence or business analytics, although  it is becoming more common.  • Data science seeks to use all available and  relevant data to effectively tell a story that  can be easily understood by non‐ practitioners. Defining Data Science
  8. 8. 4/3/2014 8 Venn Diagram of Data Scientists
  9. 9. 4/3/2014 9 Statistics vs. Data Science‐science/ Business Intelligence vs. Data Science‐science/
  10. 10. 4/3/2014 10 Big‐Data Gartner Hype Cycle for Big Data, 2012
  11. 11. 4/3/2014 11 Data Science as a strategic asset “85% of eBay’s analytic workload is new and  unknown. We are architected for the unknown.”   Oliver Ratzesberger, eBay • Data exploration – data as the new oil  The exploration for data, rather than the exploration of data  Uncovering pockets of untapped data  Processing the whole data set, without sampling  eBay’s Singularity platform combines transactional data with  behavioral data, enabled identification of top sellers, driving  increased revenue from those sellers 21 Data Science as a strategic asset “Groupon will not be the first or last organization to  compete and win on the power of data. It’s happening  everywhere.”   Reid Hoffman and James Slavet Greylock Partners Data harnessing – data as renewable energy Harnessing naturally occurring data streams Like harnessing raw energy to be converted into usable energy Conversion of raw data into usable data  22
  12. 12. 4/3/2014 12 Today most big data is retrospective, why is  there a need for real‐time and predictive Retrospective Real‐time Predictive
  13. 13. 4/3/2014 13 Today's Cycle Where is Real Time? Advance Analytics •The time to use the output is increasingly getting  shorter – Real Time is becoming very common •Limited available human resources, and  performance is often unreliable due to human  fatigue and distraction. Therefore, automated  real‐time sensor processing techniques are  required to reliably detect and discriminate  targets of interest •Limited automated processing and tagging tools • – Still NOT enough
  14. 14. 4/3/2014 14 Evolution of Database Technology • 1960s: • Data collection, database creation, IMS and network DBMS • 1970s:  • Relational data model, relational DBMS implementation • 1980s:  • RDBMS, advanced data models (extended‐relational, OO, deductive, etc.)  • Application‐oriented DBMS (spatial, scientific, engineering, etc.) • 1990s:  • Data mining, data warehousing, multimedia databases, and Web databases • 2000s • Stream data management and mining • Data mining and its applications • Web technology (XML, data integration) and global information systems Even as clouds and big data take hold, the IT  landscape is changing rapidly… •Technology is rapidly being  commoditized •Businesses are more willing and  able to shop for IT services •In‐house IT infrastructure is  increasingly seen as complex and  rigid •Unstructured data is the new  gold © Harvard Business Review
  15. 15. 4/3/2014 15 Big Data Numbers • How many data in the world? • 800 Terabytes, 2000 • 160 Exabytes, 2006 • 500 Exabytes(Internet), 2009 • 2.7 Zettabytes, 2012 • 35 Zettabytes by 2020 • How many data generated ONE day? • 7 TB, Twitter • 10 TB, Facebook Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity McKinsey Global Institute
  16. 16. 4/3/2014 16
  17. 17. 4/3/2014 17 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Year Petabytes/Day Global • Mobile  • Device to Device  • Sensors  • Entertainment • Smart Home • Distributed Industrial • Autos/Trucks • Smart Toys 2012 Converged Content Traditional  Computation Growth at the Edge of the Network Internet of Things  •A system . . . that would be able to  instantaneously identify any kind of object. •Network of objects . . •One major next step in this development of the  Internet, which is to progressively evolve from a  network of interconnected computers to a  network of interconnected objects …  •From communicating people (Internet)  ... to communicating items  … • From human triggered communication … ...  to event triggered communication
  18. 18. 4/3/2014 18 Internet of Things and the Cloud  • It is projected that there will be 24 billion devices on the Internet by  2020.  Most will be small sensors that send streams of information  into the cloud where it will be processed and integrated with other  streams and turned into knowledge that will help our lives in a  multitude of small and big ways.   • The cloud will become increasing important as a controller of and  resource provider for the Internet of Things.  • As well as today’s use for smart phone and gaming console support,  “Intelligent River” “smart homes” and “ubiquitous cities” build on  this vision and we could expect a growth in cloud  supported/controlled robotics. • Some of these “things” will be supporting science • Natural parallelism over “things” • “Things” are distributed and so form a Grid 35 Data available from “Internet of Things”
  19. 19. 4/3/2014 19 Sensors (Things) as a Service Sensors as a Service Sensor  Processing as a  Service (could  use MapReduce) A larger sensor ……… Output Sensor Open Source Sensor (IoT) Cloud
  20. 20. 4/3/2014 20 Tapping into the Data • Data Storage • Reporting • Analytics • Advanced Analytics – Computing with big datasets is a fundamentally different challenge than doing “big compute” over a small dataset Unutilized data that can be available to business Utilized data
  21. 21. 4/3/2014 21 Business, Knowledge, and Innovation Landscape • Typically 80% of the key knowledge (and value) is held  by 20% of the people – we need to get it to the right  people • Only 20% of the knowledge in an organization is  typically used (the rest being undiscovered or under‐ utilized) • 80‐90% of the products and services today will be  obsolete in 10 years – companies need to innovate &  invent faster
  22. 22. 4/3/2014 22 “Big Data” and it’s close relatives “Cloud  Computing”, “Social Media” and  "Mobile"  are the new frontier of innovation. Driven by Data Science and Advance Analytics Volume Variety Velocity ………..
  23. 23. 4/3/2014 23 Volume Volume is increasing at incredible rates.  With more people using high speed  internet connections than ever, plus these  people becoming more proficient at  creating content and just more people in  general contributing information are  combined forces that are causing this  tremendous increase in Volume.  Variety Next in breaking down Big Data into easily digestible bite‐ size chunks is the concept of Variety. Take your personal  experience and think about how much information you  create and contribute in your daily routine. Your  voicemails, your e‐mails, your file shares, your TV viewing  habits, your Facebook updates, your LinkedIn activity,  your credit card transactions, etc.  Whether you consciously think about it or not the Variety  of information you personally create on a daily basis  which is being collected and analyzed is simply  overwhelming. 
  24. 24. 4/3/2014 24 Velocity The speed at which data enters organizations these days is absolutely  amazing. With mega internet bandwidth nearly being common place  anymore in conjunction with the proliferation of mobile devices, this  simply gives people more opportunity than ever to contribute content to  storage systems.  CRM Data GPS Demand Speed Velocity Transactions Opportunities Service Calls Customer Sales Orders Inventory Emails Tweets Planning Things Mobile Instant Messages Worldwide digital content will  double in 18 months, and  every 18 months thereafter.   VELOCITY In 2005, humankind  created 150 exabytes of  information.  In 2011,  over 1,200 exabytes was  created. VOLUME VARIETY 80% of enterprise data  will be unstructured,  spanning traditional and  non traditional sources.
  25. 25. 4/3/2014 25 But I Believe These are the Real Four
  26. 26. 4/3/2014 26 What matters when dealing with Data Science? ScalabilityScalability StreamingStreaming ContextContext QualityQuality UsageUsage As the world gets smarter,  infrastructure demands will grow Smart  traffic   systems  Smart water  management  Smart energy  grids Smart  healthcare Smart  food  systems  Smart oil field  technologies  Smart  regions Smart  weather  Smart  countries Smart  supply  chains  Smart  cities Smart retail
  27. 27. 4/3/2014 27 . Mobile Devices • Mobile computers: –Mainly smartphones, tablets • Sensors: GPS, camera,  accelerometer, etc. • Computation: powerful CPUs  (≥ 1 GHz, multi‐core) • Communication: cellular/4G,  Wi‐Fi, near field  communication (NFC), etc. • Many connect to cellular  networks: billing system • Cisco: 7 billion mobile devices  will have been sold by 2012 Organization
  28. 28. 4/3/2014 28
  29. 29. 4/3/2014 29 Plethora of “Big Data” related tools
  30. 30. 4/3/2014 30 • Data is raw, unorganized facts  that need to be processed. Data  can be something simple and  seemingly random and useless  until it is organized.  • When data is processed,  organized, structured or  presented in a given context so  as to make it useful. What we have / What we want Data verses Information verses Action Real Time Embedded  Analytics Create Analytical Models Deploy Analytical Models Alerts, Notifications or Recommendations Modifications to Workflow Clinical Financial Operational Patient Personal  Data Physician Office Data Hospital Data Hospital System Data Regional Data Statewide Data National Data Web Data SocialCare Data Science Analytics Web Models SocialCare Confidential and Proprietary Investigative Analytics
  31. 31. 4/3/2014 31 identity created _at updated_ at external_ id_hash idx_1 idx_2 data partice_identity patient_identity created _at updated _at mrn patients practice_patients identity practice_identity patient_identity patient_soap_notes identity name settings address phone deleted created _at updated _at roles_ and_ permissions symptoms practice_ type practice_ sub_type customi zation practices Some Existing SocialCare Beta Relations patient_identity classifier signature created _by updated _by created _epoch updated _epoch data patient_data_store JSON data stored in this field as an array. No Postgres queries possible: • Name • Address • Etc. JSON data stored in this field as an array. No Postgres queries possible: • Allergies • SOAP Notes • Medications • Etc. Patient #6 Physician #1 Practice #1 Practice #2 Practice #3 Clinical Quality Measures #1 Xray #1 Logical ID = 1 Version ID = 3 Physician #3 Lab #1 Observation #1 Physician #2 SOAP Note #1 Continuity  Of Care #1 Continuity  Of Care #2 Export CCD Import CCD Hospital #1 Is Primary Care Physician For Had Test Works In Has Sub‐practiceHas Sub‐practice Work In Has Quality Measure Associated With Document  Store Made  Observation Had Observation Annotated Document Xray #1 Logical ID = 1 Version ID = 2 Xray #1 Logical ID = 1 Version ID = 1 Patient #9 (Remote) Patient Registry Lab  Request #7 Lab  Response #8 Provider Registry Requestor SubjectResponse For Source Physician #10 (Remote) Incoming Referral Outgoing Referral Made Referral Received Referral Patient #3 Subject Received Referral Subject Made Referral SocialCare Example Objects and Relationships 
  32. 32. 4/3/2014 32 Conclusion •The Age of Data is here  •Data is the central business asset  •Data generation has changed forever  • The World is moving to Real Time • Data Science is the Key •Your legacy analytic software WILL fail in the Age of  Data  •Crisis of software that scales to meet demand  • Advanced Analytics Must be embedded in the  collectors and sensors •Think about where the data comes from •Attempt to capture and analyze any data that might be  relevant, regardless of where it resides •Data Science is changing how data is:  • Collected, discovered, analyzed, used, acted upon …