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Sustainable Data Lakes for Extreme-Scale Analytics

Description du projet

Une boîte à outils pour des lacs de données durables

Les lacs de données stockent de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées, ouvrant la voie à des analyses flexibles et en libre-service permettant des prises de décision rapides et ponctuelles. Le projet SmartDataLake, financé par l’UE, offrira la possibilité de réaliser des analyses à très grande échelle sur des lacs de mégadonnées durables. Il proposera une boîte à outils adaptative, évolutive et flexible pour gérer les lacs de données. Cette boîte à outils fournira la virtualisation des données nécessaire pour synthétiser et optimiser les requêtes sur des données hétérogènes, tout en permettant un placement automatisé des données à différents niveaux de stockage. Il offrira également des synopsis de données pour les réponses approximatives aux requêtes et l’analyse visuelle. Le contenu du lac de données sera modélisé et organisé comme un réseau d’information hétérogène, comprenant différents types d’entités et de relations. SmartDataLake évaluera les résultats dans des cas d’utilisation réels du domaine de la veille stratégique.

Objectif

Data lakes are raw data ecosystems, where large amounts of diverse data are retained and coexist. They facilitate self-service analytics for flexible, fast, ad hoc decision making. SmartDataLake enables extreme-scale analytics over sustainable big data lakes. It provides an adaptive, scalable and elastic data lake management system that offers: (a) data virtualization for abstracting and optimizing access and queries over heterogeneous data, (b) data synopses for approximate query answering and analytics to enable interactive response times, and (c) automated placement of data in different storage tiers based on data characteristics and access patterns to reduce costs. The data lake’s contents are modelled and organised as a heterogeneous information network, containing multiple types of entities and relations. Efficient and scalable algorithms are provided for: (a) similarity search and exploration for discovering relevant information, (b) entity resolution and ranking for identifying and selecting important and representative entities across sources, (c) link prediction and clustering for unveiling hidden associations and patterns among entities, and (d) change detection and incremental update of analysis results to enable faster analysis of new data. Finally, interactive and scalable visual analytics are provided to include and empower the data scientist in the knowledge extraction loop. This includes functionalities for: (a) visually exploring and tuning the space of features, models and parameters, and (b) enabling large-scale visualizations of spatial, temporal and network data. The results of the project are evaluated in real-world use cases from the business intelligence domain, including scenarios for portfolio recommendation, production planning and pricing, and investment decision making. SmartDataLake will foster innovation and enable European SMEs to capitalize on the value of their own data lakes.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

RIA - Research and Innovation action

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-ICT-2018-20

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Coordinateur

ATHINA-EREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECHNOLOGIES TIS PLIROFORIAS, TON EPIKOINONION KAI TIS GNOSIS
Contribution nette de l'UE
€ 853 125,00
Adresse
ARTEMIDOS 6 KAI EPIDAVROU
151 25 MAROUSSI
Grèce
Région
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
€ 853 125,00

Participants (7)