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Para el sector fintech de México, 2021 fue un año de crecimiento pese a la pandemia y los efectos de ésta en la economía. Según Financial Technology Partners, las inversiones en esta industria durante el año pasado a escala global llegaron a la marca de los $140 mil millones de
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The SAS Batting Lab was recently featured on NBC’s Today Show. If you missed it, you can watch the segment in the video above. For more about The Batting Lab, get a firsthand look at the experience of the batting cage and learn more about the data literacy value of
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Becoming a parent is one of the most exciting things in life. Unfortunately, sometimes pregnancy complications occur, remaining a serious challenge, that is not often talked about. Ahead are interviews with leading researchers in Dublin aimed to understand the impact of data and analytics on maternal health. According to the
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医者の診断に例えて学ぶ AIを用いたセンサデータ分析システムに関するよくある誤解について 製造業で盛んに導入されているセンサ。そのセンサデータを分析してビジネスインパクトのある結果を出すには、どのようにしたら良いのでしょうか? データ分析を成功させるためには、様々な要素が考えられますが、ここではセンサデータの質に注目したいと思います。いくら高度なデータ分析手法を用いても、分析対象のセンサデータが正しく取得できていない場合は、結果が出ないことは容易に想像できますが、あまり議論されることはありません。 これは、センサ計測とデータ分析の両方を視野に入れた幅広いノウハウが必要となり、Information Technology (IT) と Operational Technology (OT)との融合という課題に行き着くためです。 本ブログでは、このマニアックな話題を、医者の診断に例えながら、わかりやすく解説していきます。 記事の振り返り: 自覚症状が無いセンサデータの品質問題 これまで「自覚症状が無いセンサデータの品質問題」をテーマとし、「センサデータの品質を向上させる7つのポイント」について(前編)と(中編)の2回に分けてお話ししました。生産ラインのDXのために、センサデータを用いてデータ分析をしているのだが、思うような結果が得られていないケースが市場で発生していることをお伝えし、その原因の一つとして、分析対象となるセンサデータ自体の品質問題があることをお伝えしました。この問題は関係者が気付きにくく、対処方法も専門知識と経験が必要となります。 今回の後編では下記の⑥~⑦について御説明します。 図1. センサデータの品質を向上させる7つのポイント ⑥データレイクに蓄積すべきデータの選択(特徴量抽出) これまでの記事で、課題解決にマッチした高品質なセンサデータを収集することが重要だと述べてきましたが、他にも重要なポイントがあります。データレイクに蓄積すべきデータをどのように選択するのかが、昨今、課題となっています。 理由としては、AIモデル開発と更新のために、ある程度の生データ保存が必要となるからです。 この問題は、PoC段階では大きな問題になりません。PoCと称して大量にデータを取って専門の担当者が解析するからです。問題はPoC後の現場での運用です。 図2. 関連データ/センサ/特徴量の戦略的選択 それはなぜでしょうか? 各種センサが作り出すデータ量は非常に大きく、センサによっては毎分1 GB 以上のデータを生成してしまい、通信ネットワークの負荷の問題や、クラウド上でのデータ保存のコストといった現実的な問題が見えてくるためです。 例えば、図1の右側の表に示すように、サーモグラフィは動画像のため、1分間で1GB以上のデータを生成します。この場合、従量課金/ネットワークトラフィック減への対応が必要となります。温度センサ等のデータ量は、数個であれば小容量ですが、数百個もセンサを使用するケースですと、1分間に数MBにもなります。このようなデータをクラウドへ転送し続ける必要があるのでしょうか? また、高額なセンサを減らすために、できるだけセンサの数を絞りたいという要望も出てきます。これがいわゆるデータ選択(特徴量抽出)をどうたらいのかという課題の本質であり、データ分析上、特徴量の選定が重要だという理由とは異なります。では一体、どんなデータが本当に必要なのか、またデータ量を減らす時にどのような形でエッジコンピューティングを活用すべきなのでしょうか? この技術的な見解は、今後、ブログにて紹介させて頂きたいと思っておりますが、ITとOTの両方の視点から検討する必要があります。 キーワードとしてはプロ同士の意見交換です。 ⑦プロ同士の意見交換が鍵となる ここまで、センサデータの品質がデータ分析に与える影響について、データ分析企業の視点で述べてきましたが、どの注意点も専門知識と経験を要するものばかりです。つまり、成功の鍵は、プロ同士の意見交換だと言えます(図3)。もしくは「業界を超えたコラボレーションの必要性」、「ITとOTとの融合が鍵になる」と表現しても良いかもしれません。 特に現場の熟練者との協業は必須となります。現場の熟練者から伺いたい事としては、測定対象物の詳細、製造プロセスや作業工程、異常状態の詳細、また、どういうメカニズムで異常が起こるのか情報交換させて頂くことが重要です。そして、それがどれだけ困ることなのかをプロジェクトチーム内で意見交換をして頂くことが重要だと言えます。そして、センサデータ収集からデータ分析までを広く見渡した上で、AIを用いたセンサデータ分析システムを構築していくことが成功への近道だと筆者は考えています。難しく感じられる方もおられると思いますが、このプロ同士の意見交換に関しては、日本人エンジニアが得意とする高度な擦り合わせ文化が活かせると信じております。 図3. プロ同士の意見交換が大事 以上、センサデータの品質を向上させる7つのポイントを、3回に分けて紹介致しました。気になる点がございましたら、弊社までお問い合わせ下さい! 前回のブログ
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This is the third post in a series about the Gartner Data & Analytics Summit in London. Welcome to the third and final collection of thoughts inspired by my time covering the SAS booth at the Gartner Data & Analytics Summit in London. In my previous blog, I talked about
![Profundizar en las soluciones de detección y prevención de fraudes: una situación que no da espera](https://blogs.sas.com/content/sasla/files/2022/07/mutis-valora-sas-.png)
Según la Asociación de Certificadores de Fraude, el tiempo promedio que toma descubrir un fraude es de 18 meses. Hay casos en los que nunca se detectan los fraudes porque no se tienen los sistemas o soluciones para ello. Esta asociación, que es la mayor fuente de información y análisis
![close up of a hand holding a young plant](https://blogs.sas.com/content/hiddeninsights/files/2022/06/name_-gravity-_AdUs32i0jc-unsplash.jpg)
Research, supply chain, manufacturing, and sales increasingly depend on partnerships in a digital ecosystem. Cloud-based analytics makes it possible to collaborate intelligently at scale. For years, life sciences companies have been justifiably cautious about moving their data science functions into the cloud. Although the industry’s central purpose is to accelerate
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SAS research statistician Ji Shen reveals how to train a machine to be a batting coach.
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You’ve probably heard of DevOps, but do you know about DataOps? It builds on the DevOps approach to provide huge benefits in unlocking business value from data. Many people have heard of DevOps, even if they don’t know precisely what it means. It is an agile approach to software development,
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In today's environment, data is exceedingly important but also increasingly harder to get and manage. A reliable customer data platform (CDP) can provide significant value to retail and consumer packaged goods (CPG) companies. Customer data platforms are used to consolidate and integrate customer and consumer data into a single data source. CDP
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Welcome to the seventh installment in my series Getting Started with Python Integration to SAS Viya. In previous posts, I discussed how to connect to the CAS server, how to execute CAS actions, and how to work with the results. Now it's time to learn how to filter CAS tables. Load and explore data
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A previous article shows how to compute the probability density function (PDF) for the multivariate normal distribution. In a similar way, you can compute the density function for the multivariate t distribution. This article discusses the density function for the multivariate t distribution, shows how to compute it, and visualizes
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Los habitantes del planeta están cada vez más conectados. Se estima que actualmente el número de usuarios de teléfonos inteligentes a escala global supera la marca de los 3,000 millones, y que esta cantidad siga creciendo paulatinamente en los próximos años. Tal cantidad de usuarios demanda cada vez más de
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Changes and conflict happening in our world impact each of us in unique ways, causing strife and uncertainty. This can leave us feeling unsure of what to say, who to say it to, and how to find support. I don’t keep it a secret that I am the parent of an
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There’s plenty of buzz about innovation and thinking outside of the box at SAS these days. But for those who attended SAS' Patent Dinner, the proof was in the patent. SAS Legal Counsel Director Tim Wilson offered opening remarks at The Umstead event. “So much of what we do in