BIG DATA AL PRIMO POSTO

ODS
IS THE
TECHNOLOGY
BEHIND
THAT ENABLE
THEM

Un sistema modulare Big Data di facile utilizzo
Un motore geografico Big Data integrato
Un framework facile da usare per la gestione degli Open Data
Una libreria di Social Data
Un motore Ontologico configurabile e interoperabile
Un sistema di Machine Learning
Una libreria di componenti UI riutilizzabili
Un sistema Big Data Multi Tenant

TECHNOLOGIES

TECNOLOGIE

Big Data (Hadoop, MapReduce, HDInsight) 3D Engine (Three.js WebGL, GeoJSON) Ontology Data Processor Predictive & Analysis Technology Cloud & Private Cloud Storage

KEY POINTS

KEY POINTS

Big Data Performance Open Data Link Social Network Streaming User Management Maps & Geo Analysis Enterprise Portal

VERTICAL SOLUTIONS

SOLUZIONI VERTICALI

Smart Cities HUB Decision Board Syndromic Surveillance Fraud management Clinical Intelligence Marketing Strategy

PROFESSIONAL SERVICES

SERVIZI PROFESSIONALI

Analytics Strategy Business Process Analytics Data Scientist Business Model Analysis

ODS
FRAMEWORK

La piattaforma Open Data Scientist (ODS) utilizza ed è specializzata in un motore BigData per
una gestione flessibile dei dati, superando i limiti delle tecnologie tradizionali.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE

ODS
A DIFFERENT
WAY
TO SAY
BIG DATA

La tecnologia alla base dei Big Data sta crescendo rapidamente.
Esistono centinaia di servizi Big Data a cui possiamo sottoscrivere (Pay and Run).
Ma i nostri clienti medio-grandi hanno bisogno di un sistema Big Data specializzato
sui loro bisogni, i loro dati e il loro modello di business.

L'ambiente Big Data manca di una piattaforma che permetta loro di focalizzarsi sulle loro esigenze: devono percepire
il divario tecnologico.

THE PROBLEM
WE
ADDRESS

LE SFIDE DI UN SISTEMA BIG DATA Sfruttare i sistemi di analisi per gestire grandi quantità di dati (x1 milione rispetto ai sistemi tradizionali) apre l'analisi dei dati a nuovi scenari che coinvolgono processi di terabyte di dati. E' conveniente condividere le risorse a migliaia di utenti, integrandolo con i tradizionali sistemi di analisi. Si tratta di una tecnologia e non di una soluzione software. Un sistema Big Data personalizzato richiede grandi investimenti e complessità tecnica.
Ma dà la possibilità di aprire nuove analisi basate su dati interni ed esterni.

LE SOLUZIONI TRADIZIONALI HANNO DEI LIMITI

  • I tradizionali Saas e PaaS richiedono competenze tecniche molto specifiche per essere utilizzati.
  • Le soluzione personalizzate solitamente partono da zero (dati e logica di business)
  • Richiedono lunghi cicli di vita di sviluppo
  • Si tratta di una tecnologia e il cliente non viene supportato nella gestione dei dati esterni.
  • Le soluzioni software End user SaaS e PaaS sono focalizzate su specifici
  • servizi e non consentono al cliente di concentrarsi sui propri dati.

ODS LI SUPERA

  • ODS è una soluzione software che offre una prospettiva end user dei big data
  • Viene fornito con una console di analisi dei dati pronta per l'utente
  • Incorpora una vasta libreria di processi di analisi comuni
  • Viene fornito con l'integrazione di un ampio insieme di open data
  • ODS integra librerie native per acquisire, gestire e manipolare gli open data
  • Può essere personalizzato sviluppando estensioni che girano su sandbox di clienti privati.
GLI ATTRIBUTI
BIG DATA

ALBERI DECISIONALI

Gli alberi decisionali lavorano suddividendo i dati
di grandi dimensioni in celle di dati più piccole,
con l'obiettivo di ridurre
l'entropia complessiva dei dati all'interno di ciascuna cella.
Ogni cella viene quindi trattata
in modo indipendente e viene ulteriormente suddivisa
fino al raggiungimento di un livello di entropia obiettivo.
Le radom forests sono una tecnica utilizzata
per aumentare l'efficienza dei modelli degli alberi decisionali
creando un insieme di alberi decisionali
leggermente diversi che modellano
lo stesso target.

CLUSTERING

Clustering algorithm is used to find
segments within a data set. It works by
assigning a number of cluster seeds
all'interno dello spazio delle variabili considerate.
L’analisi aiuta a eliminare
errori trovando gruppi naturali nel dataset.

ONTOLOGIA ANALITICA

L'Ontologia analitica si basa in larga misura
sulla teoria delle probabilità e sulla rarità
e la presenza di alcune parole,
che possono essere utilizzate per prevedere
i significati e i temi del testo.
Le tecniche di ONTOLOGIA ANALITICA
sono una forma di algoritmo di classificazione
per cui un campo target per l'algoritmo
è chiaramente definito.

RETI NEURALI

Neural networks are classification
type algorithms, which means they
assegnano i dati ad un campo target predefinito.
Si basano sulle reti neurali
presenti in biologia e nel cervello umano,
dove i nodi sono attivati
da un segnale che a sua volta
trasmette un segnale di risposta
per attivare altri nodi.

PROCESSO MARKOVIANO

Il processo Markoviano è stato costruito
per la necessità di trovare relazioni e
connections in this ever more connected
world. It’s part of a subset
Fa parte di un sottoinsieme di matematica chiamato teoria dei grafici,
che rappresenta la relazione
tra gli oggetti come edges e gli oggetti stessi come nodi.
objects themselves as nodes.

INFERENZA BAYESIANA

It’s the application of mathematical
basati sugli studi di Naìve Bayes,
che permette di dedurre i processi
attraverso la probabilità condizionale.
Ha lo scopo di massimizzare
le prestazioni delle funzioni di utilità
nello specifico campo di applicazione.

CONTATTI

ODS Labs

L’Aquila (AQ)

via SS 17 BIS SNC
cap 67100 (Frazione: PILE)

info@ods-labs.com

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