Today, all we do, especially at the IT level, results in the production of a series of data that surf the net and are stored in servers. It is enough to consider the amount of operations carried out at any given moment all over the world to understand the scope of the phenomenon, which goes by the name of Big Data, and to justify why it has led to the immediate need for new technologies and processes capable of storing, managing and appropriately exploiting data. The first part of this thesis will deal with the definition of an environment for centralized data storage for an automotive manufacturer, suitable for Big Data storage, that is, the Data Lake. Moving, then, into Business needs, the second part of the thesis will first present a series of Big Data and Advanced Analytics Use Cases, which leverage this data to answer new Business needs. The last part of the discussion will focus on developing the first Use Case in order of prioritization, which is the one of Predictive Maintenance on a sport car, focusing on presenting the particular approach adopted.
Oggi tutto ciò che facciamo, in particolar modo a livello informatico, si traduce nella produzione di una serie di dati che navigano la rete e vengono immagazzinati nei server. Basta considerare la quantità di operazioni svolte in ogni istante in tutto il mondo per capire la portata del fenomeno, che prende il nome di Big Data, e giustificare perché esso abbia portato all’immediata necessità di nuove tecnologie e processi in grado di immagazzinare, gestire e sfruttare opportunamente i dati. La prima parte di questa tesi si occuperà della definizione di un ambiente per l’archiviazione centralizzata dei dati di una casa automobilistica, adatto alla conservazione dei Big Data, ovvero il Data Lake. Entrando, poi, nelle necessità di Business, la seconda parte della tesi presenterà, dapprima, una serie di Use Case di Big Data e Advanced Analytics, che sfruttano questi dati per rispondere alle nuove necessità di Business. L’ultima parte della trattazione si concentrerà sullo sviluppo del primo Use Case in ordine di prioritizzazione, ovvero quello di Predictive Maintenance su un’auto sportiva, focalizzandosi sulla presentazione del particolare approccio adottato.
Progettazione e sviluppo di una Enterprise Big Data Platform ed implementazione di algoritmi di Predictive Maintenance in ambito Automotive
PAOLUCCI, SILVIA
2020/2021
Abstract
Today, all we do, especially at the IT level, results in the production of a series of data that surf the net and are stored in servers. It is enough to consider the amount of operations carried out at any given moment all over the world to understand the scope of the phenomenon, which goes by the name of Big Data, and to justify why it has led to the immediate need for new technologies and processes capable of storing, managing and appropriately exploiting data. The first part of this thesis will deal with the definition of an environment for centralized data storage for an automotive manufacturer, suitable for Big Data storage, that is, the Data Lake. Moving, then, into Business needs, the second part of the thesis will first present a series of Big Data and Advanced Analytics Use Cases, which leverage this data to answer new Business needs. The last part of the discussion will focus on developing the first Use Case in order of prioritization, which is the one of Predictive Maintenance on a sport car, focusing on presenting the particular approach adopted.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12075/8870