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SmartDataLake

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Sustainable Data Lakes for Extreme Scale Analytics

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 ove... ver más

31/12/2021

ATHENA - RESEARCH...

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

ATHINAEREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECH... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 8 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-12-31

ICT-12-2018-2020: Big Data technologies and extreme-s... Specific Challenge:Rapidly increasing volumes of diverse data from distributed sources create challe...

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

8 Participantes

ATHENA - RESEARCH AND INNOVA...

853.13K€ | Lider

TU/e

569.64K€ | Participante

SDATI

302.50K€ | Participante

SYNYO

322.50K€ | Participante

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Duración del proyecto: 38 meses Fecha Inicio: 2018-10-24
Fecha Fin: 2021-12-31

Líder del proyecto

ATHINAEREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECH... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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.

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