The importance of now: rivedere il ciclo tradizionale del dato alla luce della trasformazione digitale - SAS Italy

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Data in Motion vs. Data at Rest
The importance of now: rivedere il tradizionale ciclo del dato
alla luce della trasformazione digitale
Brad Hathaway - Regional Head of Data Management, SAS

I sensori ovunque
Industry 4.0
Immagine di Christoph Roser at http://www.allaboutlean.com AllAboutLean.com

Benefici IoT – attese e stime
Smart Factories
SRI International - Global Spa Summit 2010
Fonte: McKinsey
10%-40%
Riduzione dei costi di manutenzione nei «smart
factories»

Trend di mercato IoT
L’impatto sull’economia globale entro 2020
6%
Fonte: ATKerney
https://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

Benefici IoT – attese e stime
Healthcare
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

Trend di Mercato IoT
Wearable device - 2015-2020 CAGR
Fonte: EY
http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-m-e-internet-of-things/$FILE/ey-m-e-internet-of-things.pdf
24%

Tattletale devices
Quando 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: ZDNet
http://www.zdnet.com/article/data-from-pacemaker-used-to-arrest-man-for-arson-insurance-fraud/

Tattletale devices
Quando i device IoT ti mettono nei guai …
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ecall-all-new-cars-april-2018
In 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 per
tenere traccia dei guidatori indisciplinati
Fonte: ZDNet
http://www.zdnet.com/article/car-calls-911-after-alleged-hit-and-run-driver-arrested/

Tanti dati
Source: Forbes
http://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 è
1.000.000.000.000.000.000.000
byte

E’ un discorso di curve
Tempo
StoragenecessarioperIOT
StorageDisponibile
ILCOSTODELLOSTORAGE
$$$

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

Batch-Load
Data
Warehouse
Micro-Batch
Data
Warehouse
Trickle-feed
DW con CDC
Complex Event
Processing
Event Stream
Processing
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

DATA MANAGEMENT CICLO DI VITA TRADIZIONALE
DeployETL
DatI Storage
f
Accedere - Scrivere - Analizzare
Alert / Report

DeployETL
Dati Storage
Alert / Report /
Decisioni
Deploy
f
Dati in Streams Intelligent Filter /
Transform
Streaming Model
Execution
IL CICLO DI VITA DEGLI ANALYTICS NEL MONDO IOT
CAPTARE – CAPIRE – AGIRE

ANALYTICS DISTRIBUITI
STREAMING ANALYTICS
VALUE STREAM
DeployETL
Data Data Storage
Alerts / Reports/
Decisioning
Deploy
f
IoT Data Intelligent Filter
/ Transform
Streaming
Model
Execution

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

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

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

Data
Quality /
Transform
Event
Detection
(E’ successo
qualcosa?)
Event
Identification
(Cosa è successo?)
Event
Quantification
(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, phasor
angolo, …
Power
Plant
Primary
Substation
Secondary
Substation
High-voltage
transmission 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

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

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

IoT incontra analytics: SAS DEMOtic Home
Federico Alberto Pozzi

sas.com
Brad Hathaway - Regional Head of Data Management, SAS
Grazie!
Brad.Hathaway@sas.com
@braddatamanagement
@BradDataMgmt

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