Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies Képzés

Minden foglalkozás 2 órás

1. nap: Session -1: Business A miértek áttekintése Big Data Business Intelligence in Govt.

• Esettanulmányok az NIH-tól, DoE
• Big Data alkalmazkodási arány a Govt. Ügynökségek és hogyan igazítják jövőbeli működésüket a Big Data Predictive Analytics körébe
• Széles körű alkalmazási terület a DoD, NSA, IRS, USDA stb.
• Interfész Big Data a régi adatokkal
• Alapvető ismeretek az engedélyező technológiákról a prediktív analitikában
• Data Integration és az irányítópult megjelenítése
• Csaláskezelés
• Business Szabály/csalásfelderítés generálása
• Fenyegetésészlelés és profilalkotás
• Költség-haszon elemzés a Big Data megvalósításhoz

1. nap: Session-2 : A Big Data-1 bemutatása

• A Big Data fő jellemzői a térfogat, a változatosság, a sebesség és a hitelesség. MPP architektúra a kötethez.
• Data Warehouses – statikus séma, lassan fejlődő adatkészlet
• MPP Database, mint a Greenplum, Exadata, Teradata, Netezza, Vertica stb.
• Hadoop Based Solutions – nincs feltétel az adatkészlet szerkezetére vonatkozóan.
• Tipikus minta: HDFS, MapReduce (crunch), visszakeresés a HDFS-ből
• Batch- alkalmas elemző/nem interaktív
• Hangerő: CEP streaming adatok
• Tipikus választások – CEP termékek (pl. Infostreams, Apama, MarkLogic stb.)
• Kevesebb gyártásra kész – Storm/S4
• NoSQL Databases – (oszlop és kulcsérték): A legalkalmasabb az adattárház/adatbázis elemző kiegészítőjeként

1. nap: -3. foglalkozás: Bevezetés a Big Data-2

NoSQL megoldások

• KV Store – Keyspace, Flare, SchemaFree, RAMCloud, Oracle NoSQL Database (OnDB)
• KV Store - Dynamo, Voldemort, Dynomite, SubRecord, Mo8onDb, DovetailDB
• KV Store (hierarchikus) - GT.m, gyorsítótár
• KV Store (megrendelve) - TokyoTyrant, Lightcloud, NMDB, Luxio, MemcacheDB, Actord
• KV gyorsítótár - Memcached, újragyorsított, koherencia, végtelen, EXtremeScale, JBoss gyorsítótár, sebesség, terracoqua
• Tuple Store - Gigaspaces, Coord, Apache River
• Database objektum – ZopeDB, DB40, Shoal
• Dokumentumtár - CouchDB, Cloudant, Couchbase, MongoDB, Jackrabbit, XML-Databases, ThruDB, CloudKit, Prsevere, Riak-Basho, Scalaris
• Wide Columnar Store – BigTable, HBase, Apache Cassandra, Hypertable, KAI, OpenNeptune, Qbase, KDI

Változatos adatok: Bevezetés a Data Cleaning kiadáshoz a Big Data-ban

• RDBMS – statikus szerkezet/séma, nem segíti elő az agilis, felfedező környezetet.
• NoSQL – félig strukturált, elegendő struktúra az adatok pontos séma nélküli tárolására az adatok tárolása előtt
• Adattisztítási problémák

1. nap : 4. foglalkozás: Big Data Bevezetés-3 : Hadoop

• Mikor kell kiválasztani a Hadoop-et?
• STRUKTURÁLT – A vállalati adattárházak/adatbázisok hatalmas mennyiségű adat tárolására képesek (áron), de struktúrát szabnak meg (nem jó az aktív feltáráshoz)
• FÉLSZERKEZETT adatok – nehéz megcsinálni a hagyományos megoldásokkal (DW/DB)
• Raktári adatok = HATALMAS erőfeszítés és statikus még a megvalósítás után is
• Az adatok sokféleségéért és mennyiségéért, árucikk hardveren – HADOOP
• H/W árucikk szükséges egy Hadoop fürt létrehozásához

A Map Reduce /HDFS bemutatása

• MapReduce – a számítástechnika elosztása több szerveren
• HDFS – az adatokat helyileg elérhetővé teszi a számítási folyamat számára (redundanciával)
• Adatok – lehetnek strukturálatlanok/séma nélküliek (ellentétben az RDBMS-szel)
• A fejlesztő felelőssége az adatok értelmezésében
• Programming MapReduce = munka a Java-al (előnyök/hátrányok), adatok manuális betöltése HDFS-be

2. nap: 1. munkamenet: Big Data Ökoszisztéma-építés Big Data ETL: Big Data Eszközök univerzuma – melyiket használja és mikor?

• Hadoop vs. Egyéb NoSQL megoldások
• Az adatok interaktív, véletlenszerű eléréséhez
• Hbase (oszloporientált adatbázis) a Hadoop tetején
• Véletlenszerű hozzáférés az adatokhoz, de korlátozások (max 1 PB)
• Nem jó ad-hoc elemzéshez, jó naplózáshoz, számláláshoz, idősorokhoz
• Sqoop – Importálás adatbázisokból Hive-ba vagy HDFS-be (JDBC/ODBC hozzáférés)
• Flume – Adatok (pl. naplóadatok) továbbítása HDFS-be

2. nap: 2. munkamenet: Big Data Management Rendszer

• Mozgó alkatrészek, számítási csomópontok indítása/hiba :ZooKeeper - Konfigurációs/koordinációs/elnevezési szolgáltatásokhoz
• Összetett folyamat/munkafolyamat: Oozie – kezelheti a munkafolyamatot, a függőségeket, a láncszemeket
• Telepítés, konfigurálás, fürtkezelés, frissítés stb (rendszergazda) :Ambari
• Felhőben: Whirr

2. nap: 3. munkamenet: Prediktív elemzés az Business Intelligenciában -1: Alapvető technikák és gépi tanulás alapú BI :

• Bevezetés a gépi tanulásba
• Osztályozási technikák elsajátítása
• Bayes-predikciót előkészítő képzési fájl
• Támogatja a Vector gépet
• KNN p-Tree Algebra és vertikális bányászat
• Neurális hálózat
• Big Data nagy változós probléma - Véletlenszerű erdő (RF)
• Big Data Automatizálási probléma – Multi-model ensemble RF
• Automatizálás a Soft10-M-en keresztül
• Szövegelemző eszköz – Treeminer
• Agile tanulás
• Ügynök alapú tanulás
• Elosztott tanulás
• Bevezetés a nyílt forráskódú prediktív elemzési eszközökbe: R, Rapidminer, Mahut

2. nap: Session-4 Prediktív analitikai ökoszisztéma-2: Gyakori prediktív analitikai problémák a Govt-ben.

• Insight analitika
• Vizualizációs elemzés
• Strukturált prediktív analitika
• Strukturálatlan prediktív analitika
• Fenyegetés/csalássztár/szállító profilalkotás
• Ajánlás Motor
• Mintaészlelés
• Szabály/forgatókönyv felfedezése – kudarc, csalás, optimalizálás
• A kiváltó ok feltárása
• Érzelemelemzés
• CRM-elemző
• Hálózati elemzés
• Szövegelemzés
• Technológiával támogatott felülvizsgálat
• Csaláselemző
• Valós idejű elemző

3. nap : 1. munkamenet : valós idejű és Scalaanalytic over Hadoop

• Miért buknak el a gyakori analitikai algoritmusok Hadoop/HDFS-ben?
• Apache Hama- Tömeges szinkron elosztott számítástechnikához
• Apache SPARK – fürtszámításhoz valós idejű elemzéshez
• CMU Graphics Lab2 – gráf alapú aszinkron megközelítés az elosztott számítástechnikához
• KNN p-algebra alapú megközelítés a Treeminertől a csökkentett hardver üzemeltetési költségek érdekében

3. nap: 2. munkamenet : eDiscovery és Forensics eszközök

• eDiscovery over Big Data vs. Legacy data – a költségek és a teljesítmény összehasonlítása
• Prediktív kódolás és technológia által segített felülvizsgálat (TAR)
• Tar termék élő bemutatója (vMiner), hogy megértse, hogyan működik a TAR a gyorsabb felfedezés érdekében
• Gyorsabb indexelés a HDFS révén – az adatok sebessége
• NLP vagy természetes nyelvi feldolgozás – különféle technikák és nyílt forráskódú termékek
• eDiscovery idegen nyelveken-technológia az idegen nyelvi feldolgozáshoz

3. nap : 3. munkamenet: Big Data BI a Cyber Security számára – A gyors adatgyűjtés és a fenyegetés azonosításának teljes 360 fokos nézeteinek megértése

• A biztonsági elemzés alapjainak megértése - támadási felület, biztonsági hibás konfiguráció, gazdagép védelme
• Hálózati infrastruktúra / Nagy adatcső / Response ETL a valós idejű elemzéshez
• Preskriptív vs prediktív – Rögzített szabályalapú kontra fenyegetési szabályok automatikus felfedezése metaadatokból

3. nap: 4. ülés: Big Data USDA: Alkalmazás a mezőgazdaságban

• Bevezetés az IoT-be (Internet of Things) mezőgazdasági szenzoralapú Big Data és vezérléshez
• A műholdas képalkotás bemutatása és alkalmazása a mezőgazdaságban
• Szenzor- és képadatok integrálása a talaj termékenységéhez, művelési javaslatokhoz és előrejelzésekhez
• Mezőgazdasági biztosítás és Big Data
• Termésveszteség előrejelzése

4. nap: 1. munkamenet: Csalásmegelőzési BI a Big Data-tól a Govt-ben - Csaláselemzés:

• A csaláselemzés alapvető osztályozása szabályalapú vs prediktív elemzés
• Felügyelt és nem felügyelt gépi tanulás a csalási minták észleléséhez
• Szállítói csalás/projektek túlterhelése
• Medicare és Medicaid csalás-csalás-felderítési technikák követelésfeldolgozáshoz
• Utazási költségtérítési csalások
• IRS visszatérítési csalások
• Esettanulmányokat és élő bemutatót adunk, ahol rendelkezésre állnak adatok.

4. nap: 2. munkamenet: Social Media Analitikai – Információgyűjtés és elemzés

• Big Data ETL API közösségi média adatok kinyerésére
• Szöveg, kép, metaadatok és videó
• Hangulatelemzés a közösségi média hírfolyamából
• A közösségi média hírfolyamának kontextuális és nem kontextus szerinti szűrése
• Social Media Irányítópult a különféle közösségi média integrálásához
• A közösségi média profiljának automatizált profilalkotása
• Az egyes elemzők élő bemutatója a Treeminer eszközön keresztül történik.

4. nap: 3. munkamenet: Big Data Analitikus képfeldolgozásban és videofeedekben

• Képtárolási technikák a Big Data-ban – Tárolási megoldás petabájtot meghaladó adatokhoz
• LTFS és LTO
• GPFS-LTFS (Réteges tárolási megoldás nagy képadatokhoz)
• A képelemzés alapjai
• Tárgyfelismerés
• Képszegmentálás
• Mozgáskövetés
• 3D képrekonstrukció

4. nap: 4. munkamenet: Big Data jelentkezés az NIH-ban:

• A Bio-informatika feltörekvő területei
• Metagenomikai és Big Data bányászati kérdések
• Big Data Prediktív analitika a farmakogenomikai, metabolomikai és proteomikai célokra
• Big Data a downstream Genomics folyamatban
• Big data prediktív analitika alkalmazása a közegészségügyben

Big Data Irányítópult a különféle adatok és kijelzők gyors eléréséhez:

• Meglévő alkalmazásplatform integrálása Big Data Dashboard-tal
• Big Data menedzsment
• Esettanulmány a Big Data irányítópultról: Tableau és Pentaho
• Használja a Big Data alkalmazást a helyalapú szolgáltatások leküldéséhez a Govt.
• Nyomon követési rendszer és menedzsment

5. nap : 1. munkamenet: Hogyan igazoljuk Big Data a BI bevezetését egy szervezeten belül:

• ROI meghatározása Big Data megvalósításhoz
• Esettanulmányok az elemzői idő megtakarítására az adatok gyűjtésére és előkészítésére – a termelékenység növekedése
• Esettanulmányok a licencelt adatbázis költségének megtakarításából származó bevételszerzésről
• Bevételnyereség a helyalapú szolgáltatásokból
• Megmenteni a csalás megelőzését
• Integrált táblázatkezelő módszerrel kb. kiadás vs. bevételnyereség/megtakarítás a Big Data megvalósításból.

5. nap: 2. munkamenet: Lépésről lépésre az örökölt adatrendszer Big Data-ra való cseréje. Rendszer:

• A gyakorlati Big Data Migrációs ütemterv megértése
• Milyen fontos információkra van szükség egy Big Data megvalósítás megtervezése előtt
• Milyen módszerekkel lehet kiszámítani az adatok mennyiségét, sebességét, változatosságát és valódiságát?
• Hogyan becsüljük meg az adatnövekedést
• Esettanulmányok

5. nap: 4. munkamenet: Big Data szállítók áttekintése és termékeik áttekintése. Q/A munkamenet:

• Accenture
• APTEAN (korábban CDC szoftver)
• Cisco Rendszerek
• Cloudera
• Dell
• EMC
• GoodData Corporation
• Guavus
• Hitachi Data Systems
• Hortonworks
• HP
• IBM
• Informatika
• Intel
• Jaspersoft
• Microsoft
• MongoDB (Korábban 10Gen)
• MU Sigma
• Netapp
• Opera megoldások
• Oracle
• Pentaho
• Platfora
• Qliktech
• Kvantum
• Rackspace
• Revolution Analytics
• Salesforce
• SAP
• SAS Intézet
• Sisense
• Szoftver AG/Terracotta
• Soft10 automatizálás
• Splunk
• Sqrrl
• Supermicro
• Tableau Szoftver
• Teradata
• Gondoljon a Big Analyticsre
• Tidemark rendszerek
• Treeminer
• VMware (Az EMC része)