Sam Edgemon, Consulente tecnico principale, SAS
Tony Cooper, PhD, Analytic Consultant, 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 dovrebbero essere interpretati per informare gli sforzi di miglioramento. I dati nella produzione sono tradizionalmente dipendenti da esperimenti progettati e studi di osservazione aggressivi. Tuttavia, questi mancano lo spazio di inferenza più ampio offerto dai dati memorizzati. 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 memorizzata in esso. Questa presentazione passerà attraverso una serie di esempi, fornendo suggerimenti pratici su come cogliere le opportunità ed evitare le insidie.
