Bene, Wall Street si preoccupa così tanto di prendere decisioni rapide che sta ponendo linee dedicate ad alta velocità in modo che i dati per le negoziazioni dei programmi possano essere elaborati più velocemente e gli ordini eseguiti più rapidamente. Se Wall Street può fare tutto questo in millisecondi, non farà differenza per te ottenere i tuoi indicatori prima, in secondi invece che in ore, in tempo per una risposta veloce per fare la differenza?
La velocità era il tema della giornata di oggi, dove mi sono unito a centinaia di altri Predictive Analytics World per parlare di come fare le cose più velocemente - e quale posto più perfetto per ospitare questo argomento di discussione che nel cuore del frenetico centro di Manhattan? John Sall , SAS co-fondatore e capo architetto di JMP consegnato un messaggio chiave di 20 minuti sulla velocità, in particolare su come è possibile esplorare i dati, anche i big data, più rapidamente.
La domanda che la gente spesso si pone è: ci sono troppi dati per usare la grafica interattiva? Più cose riesci a visualizzare, più scoperte puoi realizzare e realizzare più velocemente. Una grafica ricca con più funzioni e più dimensioni abilita notevolmente questo processo e anche l'animazione aiuta. La visualizzazione veloce è la chiave. Ecco cosa ho imparato dall'esplorazione dei dati visivi di John (in una questione di 18 minuti per la precisione).
Durante la visualizzazione di record di nascita dal CDC negli ultimi 50 anni utilizzando Funzionalità di Graph Builder in JMP :
Le donne di 30 anni hanno bambini più pesanti.I bambini maschi tendono a pesare circa 100 grammi in più rispetto alle femmine.Non molti bambini nascono nei fine settimana. Perché? Le nascite programmate circondano i programmi intensi dei medici.Alcuni bambini hanno pesato fino a 22 tonnellate. Oh aspetta, no, mancavano solo i valori nella tabella dati.Il tempo impiegato per scoprire questi pochi fatti da 12,8 milioni di nascite: 3 minuti .
Nella visualizzazione dei dati ASA per comprendere meglio le sfide con il traffico aereo, ha raggruppato i dati per mese e anni, utilizzando le funzionalità di mappatura della mappa di calore per scoprire che:
Ci sono stati molti ritardi negli Stati Uniti nel dicembre del 1999 e nel 2000.Nel 1987 non esisteva alcun meccanismo di tracciamento per tracciare i ritardi.È facile creare uno scatterplot di ritardo per distanza e utilizzare il binning per vedere dove i dati sono più pesanti.Il tempo impiegato per fare queste osservazioni setacciando 123 milioni di casi documentati: meno di 2 minuti .
Nel visualizzare i dati del sondaggio sociale e le statistiche sulla forza lavoro usando 5.416 variabili, John scoprì:
Ciò che rende felici le persone (questo potrebbe essere un post del blog separato del tutto, ma posso dire che le condizioni di salute e la stabilità finanziaria erano tra le variabili più classificate).Se hai 12 persone nella tua famiglia, è improbabile che tu sia felice. Sì, questo è veramente ciò che i dati hanno mostrato e ha ottenuto molte risate dal pubblico PAW.Tempo totale per scoprire cosa rende felici le persone: 2,5 minuti .
In chiusura, John ha indicato che oltre a tutta la velocità che JMP abilita sul desktop, SAS ha fatto passi da gigante nelle analisi ad alte prestazioni . I clienti sono stati in grado di affrontare problemi che prima erano intrattabili. Alcuni miglioramenti:
Riduzione del tempo di elaborazione dell'analisi da 11 ore a 10 secondi, negli altri casi da 30 ore a 2 ore.Aumentare del 15% i tassi di fidelizzazione dei clienti.Modellando 195 milioni di record dei clienti in tempo reale.Ci ha reso felici che John si sia unito a noi oggi per condividere queste intuizioni. Mi voltai per dirglielo, ma stava già uscendo dalla porta per prendere il treno ad alta velocità alla Penn Station per il suo prossimo impegno per quel giorno.
