Ricerca, progettazione e sviluppo di un sistema prototipale incentrato su un framework espandibile, modulare e configurabile che consenta l’utilizzo di sistemi di calcolo basati su infrastrutture parallele per la processazione e l’analisi di Big Data provenienti da fonti eterogenee quali sistemi informativi aziendali, reti di sensori IoT, Web e social network.
Il sempre più pervasivo utilizzo di applicazioni, dispositivi mobili e social networks oltre alla diffusione dell’utilizzo di reti di sensori a basso costo accresce ogni giorno la disponibilità di archivi di dati caratterizzabili come sorgenti ‘Big Data’.
L’impiego efficace di tali dati può rappresentare per le aziende un vantaggio competitivo estremamente importante.
In risposta a questo il mercato comincia a proporre soluzioni di “Big Data Analytics”, software in grado di raccogliere ed analizzare in modo efficace grandi quantità di dati attraverso l’uso di algoritmi statistici avanzati ed a metodi di Machine Learning finalizzati alla comprensione e previsione di eventi o grandezze rilevanti per il Business.
Le soluzioni ad oggi emergenti sul mercato presentano limitazioni di vario genere, tra queste possiamo citare: i costi elevati di acquisizione, la ridotta capacità di utilizzare le architetture di processazione parallela necessarie per poter far fronte alla crescente mole di dati, la difficile fruizione da parte di utenti non specializzati, le ridotte possibilità in ambito di protezione dei dati.
Il Team di progetto ha ideato BEAM, un prototipo di sistema di Big Data Analytics, al fine di superare le limitazioni di cui sopra, attraverso l’uso combinato delle potenzialità offerte dai sistemi cloud, dai sistemi di calcolo parallelo, dai sistemi IoT ed in grado di integrare fonti dati endogene ed esogene rispetto all’azienda, processate attraverso algoritmi e metodi avanzati.
Link al sito web del progetto: https://beam.bridgeconsulting.it/