IOT VALLEY TOUR 11 MAGGIO 2016 - TALENT TOUR
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IoT Valley Tour 11 Maggio 2016 © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Beyond dashboards: the analytics of things. State of the Market: The Internet of Things 2016 Consumatori e aziende vogliono avere informazioni con cui migliorare le loro vite ed i loro risultati. Non hanno solo bisogno di dati, ma anche e soprattutto di poterli analizzare per migliorare le proprie decisioni. © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
The Internet of Things: mapping the value beyond the hype McKinsey Global Institute, June 2015 © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
“At different levels of technology (within the “technology stack”), we expect the division of value among players will shift over time, with an increasing share going to suppliers of software and analytics.” The Internet of Things: mapping the value beyond the hype McKinsey Global Institute, June 2015 © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
CAMELOT, con il suo brand Otus, fornisce soluzioni di predictive e prescriptive analytics per l’Internet of Things. Predictive Prescriptive analytics: analytics: Answers: Answers: «What could happen?» «What should we do?» Statistical and models and Optimization and simulation forecasting techniques to algorithms to advice on understand the future. outcomes and machine automation. © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
LA SOLUZIONE DI ANALISI PREDITTIVA CHE MIGLIORA IL TUO BUSINESS © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
L’Offerta CAMELOT, sfruttando il proprio know-how in Machine Learning per l’analisi di grandi moli di dati, sviluppa soluzioni di analisi predittiva in grado ottimizzare i processi business dal demand sensing alla previsione dei consumi energetici, alla rilevazione di clienti a rischio di abbandono. Il nostro approccio si basa sulla creazione di modelli previsionali che sono ottimizzati per il processo di interesse, e che integriamo in strumenti web tagliati sulle esigenze del cliente e perfettamente integrati nel flusso di lavoro e nell’infrastruttura IT del cliente. I nostri modelli previsionali sono sviluppati sfruttando una piattaforma proprietaria, OTUS, di librerie software basate su tecniche tratte dal Machine Learning, la statistica e l’ottimizzazione. Integrazione dei dati Analisi e predizione Fruizione Integrazione di dati da fonti Creazione del modello offline e Visualizzazione su un cruscotto eterogenee, interne ed esterne predizioni in real time tramite web e/o integrazione in sistemi all’ecosistema aziendale algoritmi di Machine Learning informativi esistenti © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Data Science Venn Diagram (Conway, 2010) © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
L’Azienda • Tutti con una laurea di cui 14 in materie tecnico- Dipendenti scientifiche (Fisica, Ingegneria e Informatica) • 10 hanno già conseguito il titolo di dottorato di Ricerca e 15 Dipendenti 2 lo stanno conseguendo. 30% Machine learning • 40 anni/uomo di ricerca accademica Ricerca in Machine Learning accumulata dal nostro team di data scientists. 40 Anni/uomo di ricerca 1 • Oltre 100 le pubblicazioni Mln € Pubblicazioni scientifiche dei nostri esperti, di cui oltre 50 in Machine Learning e sue applicazioni 100 pubblicazioni Investimenti in Ricerca e Sviluppo nell’ultimo triennio © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Machine Learning - Approccio metodologico Xtrain Nell’apprendimento da esempi l’obiettivo è Machine : ↦ riuscire a trovare una funzione che descriva Ytrain learning method : ↦ bene il rapporto tra input e output non solo degli esempi di training ma anche di esempi Error nuovi (potere di generalizzazione). measure © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Tecnologia Proprietaria Perimetro della tecnologia di Camelot Infrastruttura IT e Otus è la tecnologia proprietaria alla base applicazioni delle soluzioni di analisi predittiva di del cliente Camelot Big Data Libreria di Machine Learning Computing Multivariate Multiple time Framework regression/classification series analysis Anomaly detection Linear and nonlinear Modello variable selection predittivo OTUS è predisposto per l’integrazione con framework esistenti per la Web gestione di grandi moli di dati Libreria di Data Fusion dashboard OTUS contiene un modulo dedicato alla raccolta, normalizzazione, pre-elaborazione dedicata e fusione di dati provenienti da fonti eterogenee. © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Gestione Configurazioni Hardware • Machine Learning • Backend • POC Developement • DBs Service01 • Data Collection • Light ML Tasks Engine01 Service02 Virtual Machine currently equipped with Service03 • 128GB RAM • 2x8 Intel Xeon E5-2680 @ 2.70 GHz • 800GB Disk Easily expandable for processing needs Service04 Tale configurazione si riferisce all’offerta servizi di private-cloud per i IBM Flex System Enterprise: clienti, tramite configurazione di macchine virtuali su server certificato • 16 computational nodes ISO 27001 e gestito da Camelot. • Each node equipped with 2 (8-cores) CPU Su richiesta si possono offrire servizi di progettazione e configurazione • 3 TB RAM di server di calcolo dedicato in-house per i clienti interessati. © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Principali Strumenti SW Utilizzati Automatic Data Collection Efficient Data Storage Easy Access to Results Non-relational DB: • MongoDB Back-end Front-end External DBs Currently interfaced with: • Microsoft SQL Server DB • Oracle Database • MongoDB Interactive Dashboard, RESTful API & Web Service and Full- Responsive (Mobile-First) Design Exogenous Sources Web Service developement, based on Acquiring constant exogenous data from: Javascript, HTML5, CSS3: • Forecast.io • Backend: NodeJS Framework • Open Data • Frontend: AngularJS Framework • Data Aggregators (e.g. Quandl.com) Distributed • External Libraries: Plot.ly, ?, ? Processing Multi-Task Management Machine Learning Non linear Models, Variable Task Scheduling and Parallelization selection and Decision Trees Expertise with many Python and C++ libraries: Python based paralellizaztion and • Spark scheduling: • H20 • Celery 3.1 • L1L2py • bigGurls++ • SKLearn © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
CASE HISTORIES © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Demand Sensing Cliente Esigenza • Saint Gobain Vetri, multinazionale del • In ambito packaging, migliorare le previsione di vendite al fine di poter packaging. pianificare anticipatamente la produzione ed evitare quindi costose modifiche dell’ultimo minuto ai piani di produzione 55% 37% Intervento • Realizzazione di un modello delle vendite basato sull’integrazione di diverse variabili interne ed esterne all’ecosistema aziendale del cliente tra cui dati macroeconomici (quali indici finanziari, tassi di cambio, confidenza dei consumatori), climatici e sociali. • Integrazione del modello all’interno di una soluzione web integrata con il sistema informatico di pianificazione della produzione del cliente • Realizzazione di una dashboard web, integrata all’interno del framework SAPUI5 del cliente, per il monitoraggio delle vendite e visualizzazione, modifica o conferma delle previsioni generate dal prima dopo modello. Tech Cloud Risultati OTUS SAP • Riduzione dell’errore percentuale nella stima delle vendite di ben 18 punti percentuali rispetto alla noSQL previsione manuale realizzata in precedenza dal team commerciale dell’azienda © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Churn detection B2B market in collaborazione con Esigenza • In ambito telco, riconoscere preventivamente i clienti business propensi a passare ad un altro operatore telefonico (churn detection) al fine di mirare le campagne promozionali solo a tali clienti, per minimizzare il numero di tariffe scontate su clienti che non se ne sarebbero andati. Bottom Middle Intervento Top Media Popolazione • Clusterizzazione della customer base 4,0 • Selezione, pre-elaborazione ed integrazione di diverse variabili descrittive del cliente (Traffico dei mesi passati, Contatti da e verso l’operatore telefonico, Anagrafica, 3,0 Copertura di rete, Tariffe, Storico dei cambi piano) 2,0 • Realizzazione di un modello che permette di ordinare i clienti in base al rischio di churn stimato 1,0 • Identificazione delle variabili maggiormente rilevanti per la previsione del rischio di churn 0,0 0,5% 2% 5% • Integrazione del modello in un simulatore di scenari al fine di ottenere i parametri ottimali di targeting e di gestione della campagna Cut-off della lista ritornata dal modello Tech Cloud Risultati OTUS • Aumento della churn detection maggiore di 2,5 volte rispetto alla scelta casuale sui primi 5 percentili. noSQL SAS © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Manutenzione predittiva in collaborazione con Esigenza • In ambito telco, prevedere i messaggi di allarme generati dagli apparati della rete di accesso in concomitanza di guasti sulle celle Intervento • Realizzazione di un modello che permette di ordinare gli allarmi in base al rischio di guasto stimato • Identificazione delle variabili maggiormente rilevanti per la previsione del rischio di guasto • Integrazione del modello per individuare tutte le celle che sicuramente non presenteranno eventi di allarme • Identificazione di un piano di manutenzione predittivo («risolvere i problemi prima che si verifichino»), in cui è determinato dove assegnare le risorse limitate a disposizione. Risultati • Previsione degli allarmi: individua un sottoinsieme di celle del 25% su cui la sensibilità è superiore al 50% • Individuazione dei casi negativi: individua un sottoinsieme di celle del 70% con un’accuratezza prossima al © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l. 90%
IoT Valley Tour Oggi dimostreremo tre nostre soluzioni di analytics sviluppate per diversi scenari applicativi ed in collaborazione con diversi partner: • Previsione dei consumi energetici • Wearables per Healthcare & Wellness • Travel security © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
Contatti CAMELOT Biomedical Systems S.r.l. curzio.basso@camelotbio.com info@camelotbio.com Tel: +39 010 869 5741 Milano Fax: +39 010 869 5742 Via Bisceglie 76 20152 Milano www.camelotbio.com www.otustechnology.com Pescara Lungomare Papa Giovanni XXIII, 25 65126 Pescara Genoa Via al Ponte Reale 2/24 16124 Genova © 2016 CAMELOT Biomedical Systems S.r.l.
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