Kunnen we tijdig de nodige informatie halen uit al die big data?
(10-06-2022) Leandro Ordonez Ante onderzocht in zijn doctoraat naar een manier om snel de relevante informatie te kunnen halen uit de overvloed van data die gegenereerd wordt door het Internet of Things.
Het steeds meer overvloedig aanwezig zijn van dataopslag, rekenkracht en netwerkcapaciteit in de afgelopen decennia heeft geleid tot een explosieve groei van het beschikbare volume aan data, een trend die naar verwachting de komende jaren zal versnellen. Volgens een recente voorspelling van de International Data Corporation (IDC) zal de hoeveelheid data die wereldwijd in 2021 wordt gegenereerd, oplopen tot 79 zettabytes (79×10^21 bytes). Dit cijfer zal de komende vijf jaar toenemen, waardoor het volume aan data dat wereldwijd is gecreëerd tegen 2025 op 181 zettabytes zal komen te liggen.
In de moderne hyper verbonden wereld laat vrijwel elke interactie die we hebben met onze omgeving een digitaal voetspoor achter. Organisaties in alle sectoren wenden zich steeds meer tot technologieën die zich in het domein van het zogenaamde Internet of Things (IoT) bevinden om hun activiteiten te monitoren en data over hun bedrijfsactiviteiten te verzamelen.
Naarmate de hoeveelheid, de verscheidenheid en de complexiteit van data groter worden, neemt ook de moeilijkheid toe om er inzichten uit te verwerken, te analyseren en te distilleren.
“Dergelijke big data zijn de mogelijkheden van traditionele technologieën voor databeheer al lang ontgroeid”, legt Leandro uit.
“De meeste dataverwerking die tegenwoordig wordt uitgevoerd, is nog steeds voornamelijk gebaseerd op methoden geschikt voor de verwerking van batches waarvan bekend is dat ze een aanzienlijke responstijd met zich meebrengen. Hierdoor lopen organisaties het risico beslissingen te nemen en actie te ondernemen op basis van verouderde data, met name voor tijd-kritische toepassingen die op deze grote, meerdimensionale dataverzamelingen draaien”, vervolgt Leandro.
“In mijn doctoraat heb ik onderzocht hoe het mogelijk is om toch snel de juiste informatie te halen uit deze big data. Meer specifiek heb ik onderzoek gedaan naar de realisatie van interactieve query’s met een lage responstijd die op grote multidimensionale datasets uitgevoerd worden”, besluit Leandro.
Lees een uitgebreidere samenvatting of het volledige doctoraat
-
Titel doctoraat: Het faciliteren van interactieve query’s op big data voor tijdkritische applicaties
-
Contact: Leandro Ordonez Ante, Filip De Turck, Tim Wauters
Leandro Ordonez Ante is geboren in Popayan, Colombia, in 1988. Hij voltooide zowel zijn B.Sc. in Electronics Engineering als zijn M.Sc. in Telematics Engineering aan de Universiteit van Cauca in Colombia.
Begin 2016 begon hij te werken als wetenschappelijk assistent aan IDLab, Universiteit Gent - imec, en in december van datzelfde jaar startte hij zijn doctoraat over het onderwerp aanpasbare big data-platformen voor datavisualisatie. Sindsdien is zijn onderzoeksfocus verschoven naar mechanismen die snelle queryverwerking mogelijk maken op grote multidimensionele data voor tijd-kritische applicaties. Zijn doctoraatsonderzoek richt zich op verschillende applicatiedomeinen waaronder Online Analytische Dataverwerking, Slimme Steden, en Virtual Reality video streaming.
Leandro is de hoofdauteur van 4 internationale tijdschriftartikelen en 3 internationale conferentiepapers. Daarnaast begeleidde hij drie masterstudenten, assisteerde hij de cursus Systeemprogrammeren in het tweede jaar van de Bachelor in Computerwetenschappen, en was hij redactioneel assistent voor het tijdschrift IEEE Transactions on Network and Service Management. Hij is ook een van de oprichters van de BitBang Company, een bedrijf dat zich sinds 2014 in Colombia bezighoudt met softwareontwikkeling en adviesdiensten op het gebied van gegevensbeheer.
-
Redacteur: Jeroen Ongenae - Illustrator: Roger Van Hecke