Blog

  • regali tech natale 2017
    +
    I 5 migliori regali di Natale per un tech-addicted
  • machine learning cos'è
    +
    Machine learning, perché è il motore dei Big Data
  • azienda intelligente
    +
    Azienda intelligente, i tempi non sono ancora maturi
  • iot google cloud platform
    +
    IoT e Machine Learning su Google Cloud Platform
  • crescita ict
    +
    La crescita ICT in Italia: un settore allo specchio
  • strategia aziendale
    +
    Definire la strategia aziendale: il contributo della data strategy
  • analisi predittive
    +
    Flessibilità, real time e analisi predittive. La data strategy che punta all’attacco.
  • data governance
    +
    Data governance, quando a contare sono controllo, accuratezza e integrità
  • as one analytics
    +
    As One e il caso DWS protagonisti al Visualize Your World
  • google cloud summit
    +
    Google Cloud Summit H-FARM: il racconto
  • business case
    +
    Non ci sono case histories: quando l’innovazione è frenata dalla mancanza di referenze
  • big data algoritmi
    +
    Big Data, è ora di ripensare al potere degli algoritmi

IoT e Machine Learning su Google Cloud Platform

By Luca Zanetello 1 mese agoNo Comments

Google Cloud Platform è stata la protagonista assoluta dell’evento Miriade & Google Cloud Summit tenutosi lo scorso 3 ottobre nella spettacolare cornice di H-FARM, incubatore digitale e luogo di innovazione per eccellenza.

Durante la giornata tutti i relatori hanno sottolineato i principali vantaggi e le numerose potenzialità che la piattaforma mette a disposizione dei professionisti dell’IT, proponendo ai partecipanti spunti di approfondimento ed esempi.

Google Cloud Platform mette a disposizione di System Integrator, Developer, Data Analyst e Data Scientist strumenti e servizi affidabili on demand in cloud per la realizzazione di progetti complessi e articolati.

Tra i diversi interventi che hanno caratterizzato l’evento, di particolare interesse per i presenti in sala è stato lo speech di Arianna Bellino e Veronica Giro, Data Analyst Miriade, durante il quale è stata illustrata la possibilità di implementare modelli predittivi e analisi avanzate usando le funzionalità della piattaforma riservate all’universo Big Data, attraverso la presentazione di un progetto completo di IoT.

iot google cloud platform

Il progetto presentato

Il progetto presentato all’evento illustra una possibile gestione e soluzione a una sfida concreta che molte imprese manifatturiere si trovano ad affrontare durante la propria attività: prevedere i guasti ed evitare i fermi produzione.

La soluzione implementata per rispondere a tale sfida è stata la realizzazione modello connesso e integrato di analisi predittiva, sfruttando i diversi strumenti e servizi messi a presenti nella Google Cloud Platform.

Fase 1 Storage 

Il primo step del progetto è stato dedicato alla scelta della soluzione di storage più adatta dove conservare tutti i dati raccolti e il modello di machine learning. La scelta è ricaduta su Google Cloud Storage, repository che consente alta disponibilità, elevata sicurezza dei dati e scalabilità praticamente infinita.

Fase 2 Preparazione e pulizia dei dati

L’attività di data preparation, che implica la preparazione e la pulizia dei dati a disposizione per renderli utilizzabili per allenare il modello di machine learning e per le successive analisi, è una delle fasi più delicate di un progetto e solitamente impegna il 70-80% del tempo.

Per semplificare e velocizzare questa fase si è scelto di utilizzare Google Cloud Dataprep che, grazie alla possibilità di visualizzare in modo chiaro e completo i dati, ha consentito di ridurre notevolmente i tempi di pulizia e preparazione dei dati.

Fase 3 Implementazione del Modello

Cuore del progetto è ovviamente la creazione e l’implementazione del modello di Machine Learning: per tale attività è stato impiegato il servizio Google Cloud Machine Learning Engine ospitato su una macchina virtuale. Il modello scelto è poi costruito su algoritmi di machine learning basati su TensorFlow.

Fase 4 Interrogazione dei dati

Dove raccogliere i dati da analizzare e con cui allenare il modello e l’algoritmo e fare previsioni? BigQuery si è rivelato un tool perfetto per questa attività: un datawarehouse in cloud completamente gestito in grado di interrogare grandi moli di dati in tempi ridotti.

Fase 5 Elaborazione dei risultati

Una volta preparati i dati e scelto dove conservarli è il momento di elaborarli per generare le previsioni richieste: lo strumento utilizzato è stato Google Datalab che consente di sviluppare codice per realizzare modelli in analisi approfonditi e gestire al meglio la fase di elaborazione dei risultati

Fase 6 Visualizzazione dei risultati

Conclusa la fase di interrogazione dei dati ed elaborazione dei risultati, è fondamentale che questi vengano resi disponibili e “parlanti” in modo chiaro e condivisibile anche con altri utenti: tutto questo è reso possibile da Google Data Studio che consente di realizzare dashboard e report altamente customizzabili e facilmente leggibili.

Inoltre, durante la presentazione, i partecipanti all’evento hanno avuto la possibilità di provare sui propri dispositivi mobili un bot su Telegram, che, appoggiandosi a Google Datalab, attraverso semplici istruzioni è in grado di fornire in modo rapido e intuitivo i principali dati e risultati dell’analisi, sia in forma testuale che grafica, per consentire di avere sempre sotto controllo l’andamento aziendale.

Miriade è Google Cloud Partner ed è pronta ad accompagnare le aziende a scoprire tutte le potenzialità degli strumenti e dei servizi forniti dalla nuova piattaforma Google: scopri gli Acceleration Kit creati per facilitare l’inizio del viaggio nel mondo del cloud per tutti i professionisti IT!

Photo Credit: Miriade Spa

Categories:
  Blog . Miriade .
this post was shared 0 times
 000

Leave a Reply

Your email address will not be published.