Sam Edgemon, consulente tecnico principale, SAS
Tony Cooper, PhD, Consulente analitico, SAS
Nel mondo dei big data, i dati di produzione archiviati creano opportunità e sfide. In genere, i dati di produzione hanno un timestamp informativo. I timestamp devono essere razionalizzati da varie fonti di dati. Il processo di lavoro e la relazione fisica tra le variabili possono essere definiti. La previsione è raramente sufficiente; i modelli devono essere interpretati per informare gli sforzi di miglioramento. I dati nella produzione hanno tradizionalmente dipeso da esperimenti progettati e studi osservazionali aggressivi. Tuttavia, questi perdono lo spazio di inferenza più ampio offerto dai dati archiviati. Inoltre, questi studi dinamici dipendono interamente dalla conoscenza della materia, dalla scienza e dall'esperienza diretta. I big data possono accedere a tutta la ricchezza di esperienza in essi archiviata. Questa presentazione esaminerà una serie di esempi, fornendo suggerimenti pratici su come cogliere le opportunità ed evitare le insidie.
