Analiza big data dla opornych
„Oczekiwania wobec big data są bardzo wysokie, ale różnica między ambicjami a realizacją jest nadal duża, zwłaszcza w przypadku MŚP”, twierdzi dr Ernesto Damiani. I wie, co mówi: od początku 2016 r. dr Damiani przewodzi 10-osobowemu konsorcjum, które analizuje przyczyny tej sytuacji i możliwe rozwiązania. Jeżeli stosunkowo niewiele MŚP włącza do swojej oferty lub wewnętrznych procesów analizę big data, to dzieje się tak głównie z dwóch powodów. Pierwszym z nich, jak wyjaśnia dr Damiani, jest brak kompetencji w zakresie analizy big data. Firma chcąca na przykład dostosować swoją ofertę do zachowań klientów za pomocą bezpłatnej aplikacji musiałaby skorzystać z bardzo kosztownego doradztwa. Jest to obecnie jedyny sposób na przyporządkowanie celów biznesowych do odpowiedniej klasy rozwiązań z zakresu informatyki i technologii. „Konkretnie rzecz ujmując, projekt można skrótowo ująć jako »zbieranie informacji o wydarzeniach generowanych przez aplikacje dla kluczowych klientów i wykorzystywanie ich do szkolenia skalowalnego, obejmującego wiele kategorii i drzewa losowe klasyfikatora ich zachowania, który miałby zostać wdrożony w usłudze w chmurze publicznej«”, mówi. Drugim powodem jest długi czas wprowadzania na rynek, a także zaporowe koszty kampanii big data, nawet jeśli zidentyfikowano już podejście oparte na wiedzy o danych. Problemy te powstrzymują MŚP i przedsiębiorstwa, które nie są biegłe pod względem technologii informacyjno-komunikacyjnych, przed korzystaniem z analiz big data, chociaż stanowią one znaczną część szkieletu produkcji w UE. Metodologia i zestaw narzędzi TOREADOR (TrustwOrthy model-awaRE Analytics Data platfORm) oferują rozwiązanie obu problemów: automatyzują i komercjalizują analitykę big data, jednocześnie znacznie ułatwiając jej dostosowanie do specyficznych wymagań klienta w danej dziedzinie. Model TOREADOR obsługuje dwie zautomatyzowane transformacje. Pierwsza z nich rozpoczyna się od odczytywalnego maszynowo modelu deklaratywnego, który gromadzi cele właściciela danych, a kończy się niezależnym od technologii modelem proceduralnym, świadomym semantyki, opisującym obliczenia, które mają zostać przeprowadzone. Druga transformacja opiera się na modelu proceduralnym w celu obliczenia modelu wdrożenia zależnego od technologii. Ten ostatni może być realizowany na platformie Apache, w siedzibie klienta, w komercyjnych usługach chmury, takich jak AWS, jako kod Python wykonywalny na platformie Azure lub jako kontener Docker. „Nasze modele deklaratywne mogą interaktywnie zbierać cele biznesowe kampanii big data i umożliwiać pakietowi narzędzi TOREADOR udzielanie automatycznych porad na temat wykonalności rozwiązań. Nasze modele proceduralne zapewniają następnie innowacyjny opis obliczeń w zakresie analizy big data w standardach OWL/S znanych z semantyki, a nasze kompilatory przekładają te modele proceduralne na w pełni wykonalne procesy robocze lub nawet na natywnie równoległy kod Python. Przyglądamy się iteracyjnemu procesowi rozwoju, w którym użytkownicy nieposiadający zaawansowanej technologii informatycznej mogą szybko zorganizować kampanię, generując workflow wykonywalny w publicznej usłudze w chmurze, a następnie, w razie potrzeby, wezwać deweloperów do wygenerowania niezależnego kodu Python”, wyjaśnia dr Damiani. Partnerzy projektu zidentyfikowali już cztery przemysłowe obszary pilotażowe w dziedzinie predykcyjnej konserwacji silników lotniczych, predykcyjnego zarządzania elektrowniami słonecznymi, analizy rejestrów aplikacji biznesowych oraz analizy strumieni kliknięć dla zastosowań handlu elektronicznego. „Platforma TOREADOR jest dostępna i została wdrożona w czterech obiektach pilotażowych. Została również udostępniona bezpłatnie wybranym członkom społeczności TOREADOR, która składa się z europejskich przedsiębiorstw (w tym kilku MŚP) rekrutowanych przy pomocy TAIGER (Hiszpania), innowacyjnego MŚP wchodzącego w skład konsorcjum TOREADOR. Szczegóły dotyczące tych pierwszych użytkowników są dostępne na naszej stronie internetowej. Ponadto metodologia TOREADOR została udostępniona innym europejskim projektom wykorzystującym kampanie big data, takim jak EVOTION”, mówi dr Damiani. Zakończenie projektu planowane jest na koniec 2018 roku. Do tego czasu konsorcjum zamierza w dalszym ciągu poszerzać katalog usług dostępnych na platformie oraz dostarczać przykłady kampanii big data opartych na TOREADOR, w tym szkoleń i wdrażania zaawansowanych modeli uczenia maszynowego.
Słowa kluczowe
TOREADOR, MŚP, big data, analityka, biznes, zestaw narzędzi, chmura obliczeniowa
