Takács Gábor mérnök informatikus, okl. mérnöktanár

Hasonló dokumentumok
Component Soft és tovább

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting

Big Data az adattárházban

30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR

Big Data: a több adatnál is több

IoT szolgáltatások fejlesztése - SensorHUB

MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 4

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

A szak specializációi

GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt.

A webanalitika változó világa 4 felvonásban

VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető október 6.

Microsoft SQL Server telepítése

Innovatív trendek a BI területén

AZ IGAZI BIG DATA hogyan használják a világban és egyáltalán használják-e hazánkban?

IKT megoldások az ipar szolgálatában

TRBOnet Térinformatikai terminál és diszpécseri konzol

Irányító és kommunikációs rendszerek III. Előadás 13

Multimédiás adatbázisok

Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában. Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató November 5.

Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt.

DigiTerra fejlesztési eredmények

BIG DATA ÉS GÉPI TANULÁS KÖRNYEZET AZ MTA CLOUD-ON KACSUK PÉTER, NAGY ENIKŐ, PINTYE ISTVÁN, HAJNAL ÁKOS, LOVAS RÓBERT

Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli /

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető október 4.

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

Geoinformatikai rendszerek

Oracle SQL Developer Data Modeler és a DW adatmodellezés. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

Hogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét?

Adattárház és BigData Szimbiózisa. Baranyi Szabolcs IM Technical Sales

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok

Gráfok mindenhol. x $ SZENDI-VARGA JÁNOS IOT SOCIAL NETWORKS FRAUD DETECTION MASTER DATA MANAGEMENT RECOMMENDATION ENGINES. Internet of Things

Az Internet jövője Nemzetközi és hazai kitekintés

A Trimble térinformatikai GPS eszközei

Waberer s BI a BO-n túl. WABERER S INTERNATIONAL Nyrt. Szatmári Johanna, Tobak Tamás

Mobil Üzleti Intelligencia


Többfelhasználós és internetes térkép kezelés, megjelenítés

ÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ

Virtuális Obszervatórium. Gombos Gergő

Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel

Big Data. Benczúr András Big Data Lendület kutatócsoport MTA SZTAKI, Informatika Laboratórium Benczúr András

Soltész Gábor. Önéletrajz Budapest, Lechner Ödön fasor em 26. a.

Slamovits Tibor Államigazgatásiüzletág-vezető EMC Magyarország

Küldemény kézbesítés térinformatikai támogatása az OTP-ben Tóth Zoltán (OTP), Kocsis István (Oracle)

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon

AZ SZTNH SZEREPE A HAZAI INNOVÁCIÓ-, ÉS GAZDASÁGFEJLESZTÉSBEN. Pomázi Gyula

Alternatív zártláncú tartalomtovábbítás értékesítőhelyek számára

VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban

Big Data technológiai megoldások fejlesztése közvetlen mezőgazdasági tevékenységekhez

MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR

Multifunkcionális, multimédia elemeket tartalmazó mobil elérésű távoktatási tananyag összeállítása és tesztelése

LEAN 4.0 azaz hogyan tudja a Lean menedzsment az Ipar 4.0-át támogatni és lehetőségeit kiaknázni.

Adatbázis-kezelő rendszerek. dr. Siki Zoltán

Enterprise extended Output Management. exom - Greendoc Systems Kft. 1

Vezetői információs rendszerek

Papp Attila. BI - mindenkinek

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Hálózati elemzések az üzleti életben. Kovács Gyula Sixtep Kft.

Merre megy a könyvvizsgálat a digitalizáció korában?

MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop. Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK

Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel

Új kompakt X20 vezérlő integrált I/O pontokkal

ALKALMAZÁS KERETRENDSZER

Petőfi Irodalmi Múzeum. megújuló rendszere technológiaváltás

hagyományos médiaperformancia és e-kereskedelem mit tanulhat az egyik a másiktól Nagy Barnabás Magyar Telekom

WebCenter. Online jóváhagyás és együttműködés. Gönczi Zsolt Október

Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György

GIS adatgyűjtés zseb PC-vel

Csalásfelderítés és előrejelzési megoldás május 20.

Webanalitika a mindennapokban

Beszerzések adatalapú vizsgálata a 21. században

TDK tájékoztató Gazdaságinformatika Intézeti Tanszék szeptember

Ügyfél- és címadatok feldolgozása Talenddel

Termeléshatékonyság mérés Ipar 4.0 megoldásokkal a nyomdaiparban

Üzleti folyamatok rugalmasabb IT támogatása. Nick Gábor András szeptember 10.

KORMÁNYZATI SZEMÉLYÜGYI DÖNTÉSTÁMOGATÓ RENDSZER KÖFOP VEKOP 16

Interaktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel

CLICK ON... Termékismertető

SAS szoftverek felhasználási lehetőségei a felsőoktatásban

Informatikai projektellenőr szerepe/feladatai Informatika / Az informatika térhódítása Függőség az információtól / informatikától Információs

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

Felkészülés a 2020-as érettségire. Sisák Zoltán HTTP Alapítvány

Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)

Együttműködés, tudásmegosztás és feladatmenedzsment. avagy Microsoft eszközrendszer a vállalati folyamatok szolgálatában

Big Data tömeges adatelemzés gyorsan

alkalmazásfejlesztő környezete

A mobil offline adatgyűjtés evolúciója egy MOL példán keresztül

Y márci

MUMPS - a legfontosabb Adatbázis amiről (valószínűleg) soha nem hallott

Programtervező informatikus BSc 2018, Szoftverfejlesztő specializáció ajánlott tantervi háló. Törzsanyag. Konzultáció Kredit

Adatbázis rendszerek I

DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből. Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft.

Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben

Digitalizációs Kutatás Madar Norbert. A kutatást a megbízásából a készítette

Tudásalapú információ integráció

Költségbecslési módszerek a szerszámgyártásban. Tartalom. CEE-Product Groups. Költségbecslés. A költségbecslés szerepe. Dr.

Átírás:

Takács Gábor mérnök informatikus, okl. mérnöktanár takacsg@sze.hu http://rs1.sze.hu/~takacsg/

Big Data Definition Big Data is data that can t be stored or analyzed using traditional tools.

Információ tartalom, adat strukturáltság Az analitika miként emeli az adatok értékét? elemzési számosság

Számítástechnika új korszaka (párhuzamosítás) Első mérföldkő a kognitív technológiának 15th February 2014 IBM Labs: - neuron áramkörös chip - ultra-gyors, energiahatékony analóg-digitális átalakító (ADC) - új technológiai áttörés - lehetővé teszi a 400 Gb / s adatátviteli sebességet

Tévhitek, mitológiák Nagy adatmennyiségről van szó! A Big Data, az a Hadoop környezet. A most meglévő relációs adatbázisok Big Data Technológiával kiválthatók NoSQL jelenti, hogy soha többé nincsen szükség SQL adatbáziskora A BigData nem struklturált adatokat, és Sentiment analysis jelent Strukturáltság tervezési időben nem ismert Streaming feldolgozás, text analytika Adattárháznál megvannak a klasszikus indexelési technológiák NoJustSQL, tehát más adatbázis is jelen van Gyakran, és a legtöbbet használt területe a pozitív-negatív érzelemvizsgálat, de a magyar nyelv miatt ez sem egyszerű Érzelmek gépi keresése: szív, izzadás, EKG, agyhullám Baba rabok példa

Dolgok internete Adatok tárolás nélküli, valós idejű feldolgozása

IBM Watson (Mindent vagy semmit) https://www.youtube.com/watch?v=wfr3lom_xhe Természetes nyelvi elemzés után tétel bizonyítás alapú válaszkeresés. Viszonyító algoritmus : Szabályrendszer adatbázis összefüggés feltárás hipotézis Ami mögötte van: Hadoop technológia + PC klaster

Orvosi panasz elemzés, ügyfél szokások, IP Tv, gyártási adatok optimalizálásra, Adatgyűjtés: BMW, AUDI, WV

Képfelismerés, videóanalytika

Biztonsági rendszerek felokosítása, valós idejű elemzés

Alakfelismerés Kontúr detektálés Konkrét alakfelismerés Objektum arányok összehasonlítása

Jósló (predictive) analitika egy egészségügyi intézménynél Szélső érték esetén riasszon a rendszer. A kérdés, a riasztások sűrűsége.

Mi a különbség a klasszikus adattárházi technológiai keresés, és a BIG DATA analitikai technológia között? Az üzleti intelligencia rendszerek megteremtésének alapfeltétele, hogy az információk és felhasználható tudások előállításához szükséges adatok a megfelelő formában, a megfelelő időben és megfelelő minőségben rendelkezésre álljanak.

F1 csapat, és más pilóták Vélemény vezérek megkeresése

1. 2. 3. 4.

A két technológia akár egymást kiegészítheti

BIG DATA mögötti adatbázisok Objektumorientált adatbázis-kezelő Objektumkénti gráfok tárolása (Térképek, navigáció)

(Beépített DB)

Piaci részesedések

Hadoop klaszter

Hadoop jelentése Adatok számítógépeken szétosztva Nem csak adattárolásra jó, hanem keretrendszert ad Hadoop környezetben az algoritmust tesszük az adatok mellé. A programok a klaszter minden NODE-jára települhet. MŰKÖDÉS: 1. Program meghívásakor elősször a NODE-ok között történik egy feladatkiosztás 2. Algoritmusok kiválasztása 3. Adatok összevonása

Miből is áll egy ilyen enterprise platform? Adat vizualizációs réteg Elemző eszközök SPSS, R nyelv BI-hoz Optimalizált menedzsmenti réteg. Script nyelvek. Futtató környezet BD_szint opensource Fájlrendszer

Merre tart a Hadoop környezet? Relációs adatbázisokra is legyen elérhető Hadoop környezet Sok relációs adatbázisra épülő alkalmazás fut, amit ki kell használni. Tranzakció kezelés javítása.

Jó, jó, de hol az exceltáblám? Amikor elkészül a diagram, akkor csak egy kivonatot látunk az adatokból. A teljes adatbázisra, csak a diagram összeállítás végén fut le teljesen.

Adatok feldolgozásának összefüggései

Adatfolyam feldolgozás (streaming feldolgozás) Nehézkes szinkronizáció (megfelelő feldolgozás kiválasztása) Más fejlesztői logika szükséges a csőszerű feldolgozás miatt Az adategység indítja el a feldolgozást. Négyzet: adategység (Pl.: twitter üzenet) gömb: feldolgozóegység

Hibatűrő rendszer

Vállalaton belüli Google Több rendszerből gyűjtött adatok

Miből is áll egy ilyen BIG Data keretrendszer az IBM szemszögéből? Hadoop környezet adatok tárolására Adatforrás 1: Adatforrás 2: Adattárházak, célgépek

Hogyan épül fel az IBM platformja Pl: mi van a hűtőben Végfelhasználói megoldások Elemző réteg Adatkritikus megoldások

Karácsonyi ajándékötletek az IBM Big Datájától forrás: http://www.digitalhungary.hu/e-volution/karacsonyi-ajandekotletek-az-ibm-big-datajatol/2319/ http://www-01.ibm.com/software/marketing-solutions/watson-trend/ https://ibmwatsontrend.com/#/

Képzés ajánlás http://adatlabor.hu/big-data-kepzes/

Köszönöm a figyelmet!