«Scène: une cave sociale avec 800 petits contributeurs. Tous récoltent le samedi et le dimanche. Résultat: lundi nous créons une longue file de tracteurs en attente de déchargement des raisins. Et les grappes, si elles restent à l'air libre et sous le soleil, perdent rapidement de la qualité ». Pierluigi Riva a une longue éducation-mathématiques économiques et est le bureau du directeur de la technologie du groupe ORS, société italienne-allemande spécialisée dans les logiciels pour l'analyse des grands volumes de données et l'optimisation des processus d'affaires. Mais il a aussi une passion pour le vin qui, depuis deux ans, l'a amené à se plonger dans l'étude de tout ce qui est nécessaire pour tirer le meilleur parti d'un millésime. «Souvent, les décisions ne sont pas le résultat d'évaluations rationnelles - dit-il - et même celles qui sont rationnelles ne prennent souvent pas en compte toutes les variables impliquées». Ainsi est né Algo-Wine, un logiciel qui aide les producteurs et les vignerons à choisir le moment de la récolte optimale et, surtout, une meilleure organisation de la logistique pour la compléter: combien de blocs de la vigne aujourd'hui, combien demain, où commencer, combien les gens emploient. Mathématiques, Statistiques, Econométrie, Météorologie: rien n'est laissé au hasard. Le logiciel a été créé en collaboration avec l'Université américaine Cornell, l'Université de Turin, l'Institut du vin Umberto I d'Alba. Les données Les facteurs qui entrent en jeu sont nombreux et de nombreux vignerons disposent déjà de systèmes de détection avancés pour surveiller le type de sol, son exposition à la lumière et à la chaleur, les précipitations et la rosée qui s'est installée le matin. Les informations peuvent être mesurées par des palettiseurs présents sur le terrain de la même ferme donnant des résultats très différents, surtout si le domaine est très étendu. En divisant le vignoble en blocs de croissance homogènes, il est possible de prédire quand chaque bloc arrivera à maturité, grâce à des algorithmes complexes qui traitent des milliers d'informations en quelques secondes et indiquent, en fonction du vin à produire, la fenêtre temporelle dans laquelle faire la récolte. «Le but - explique Riva - est de récolter les raisins de chaque rang au meilleur moment et d'éviter ainsi, par exemple, que des excès de vendanges dégradent la qualité du vin, ou que le retard de vendange sape les paramètres chimiques nécessaires pour maintenir la structure et les arômes. Faire des estimations correctes est très compliqué, aussi parce que les paramètres varient considérablement chaque année en fonction des conditions météorologiques. La production d'année en année peut également changer de 30% et le moment de la récolte de 10-15 jours ». L'ordinateur, en d'autres termes, est capable de soutenir et de remplacer, à grande échelle, le vigneron engagé dans la dégustation des raisins jour après jour à la recherche du bon moment pour commencer la récolte. Organiser les rangées Une fois que la fenêtre temporelle optimale a été établie pour récolter chaque bloc, le travail n'est pas terminé: nous devons trouver le moyen le plus efficace de faire le travail. Combien de personnes employez-vous? Quels blocs à visiter en premier? Comment minimiser les déplacements du personnel, augmenter l'efficacité et réduire les coûts? Comment éviter que les bassins de décantation soient insuffisants, à un moment donné, pour contenir tous les raisins récoltés? Bref, problèmes logistiques purs, qui ne tombent pas en moyenne dans les compétences des domaines viticoles. La première entreprise à utiliser Algo-Wine était une cave à Monferrato, Noceto Michelotti. «À la passion et à l'expérience du vigneron, des agronomes et des vignerons - résume Riva - nous avons rejoint la direction scientifique d'Algo-Wine, en économisant jusqu'à 30% dans la phase de récolte. Source : http://corriereinnovazione.corriere.it/coverstory/2015/30-marzo-2015/algoritmo-che-suggerisce-quando-dove-vendemmiare-2301186723236.shtml |
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Big data et logiciels qui décident de tout (ou presque): comment économiser de l'argent public avec la technologieMaintenant numérisées, les entreprises et les institutions peuvent compter sur de grandes quantités de données. Les systèmes de dernière génération peuvent les utiliser pour déterminer eux-mêmes comment éliminer les erreurs, déclare Fabio Zoffi, président du groupe ORS: "Ce serait une révolution pacifique dans l'administration publique" Des millions de données comme arme. Un algorithme comme viseur. Et une cible à tirer, sans faire d'erreur. Voici ce qui serait le moyen idéal pour réduire les erreurs, en privé mais surtout dans le public. C'est un examen intelligent des dépenses, celui que nous pourrions faire aujourd'hui, à l'heure des grandes données. Parce que la matière première - c'est-à-dire les données sur les flux de dépenses et les services offerts - existe. Et il y a aussi des méthodes pour la traiter et le comprendre. «Il existe de véritables mines d'or inutilisées ou mal utilisées: des téraoctets de données, tant au sein des entreprises que dans les institutions, collectés mais non exploités». Pour dire c'est Fabio Zoffi, président du groupe ORS, un joyau italien et piémontais du big data. Une entreprise fondée en 1996 (avant que le thème ne devienne à la mode) à Roddi, dans la province de Cuneo, et qui est maintenant multinationale. Mathématiques contre les erreurs «Aujourd'hui, poursuit Zoffi, les entreprises et les administrations publiques ont numérisé leurs processus: cela signifie qu'ils disposent de suffisamment de données pour orienter l'utilisation de leurs ressources dans la bonne direction». Les modèles mathématiques vous permettent de prédire, par exemple, les flux sur les autoroutes ou dans un hôpital, en fonction du jour ou de l'heure. Et ils vous permettent de les croiser avec d'autres données, qu'elles proviennent de la base de données du personnel ou des lits d'un département. Cela suffit pour trouver l'équilibre idéal, pour établir les changements d'employés et la bonne stratégie pour économiser les ressources. Mais dans les entreprises, il fait peu et dans le public, il ne l'est pratiquement jamais. Le logiciel décide Ils ne comptent pas beaucoup ou seulement la quantité et la qualité des données, mais plutôt les systèmes pour les traiter. Pour faire toute la différence sont les logiciels et sur ceux-ci ont concentré, en 18 ans de travail, la société de Roddi. Les programmes les plus sophistiqués et les plus modernes ne se limitent pas à interpréter les chiffres, mais vont au-delà: ils peuvent déterminer comment gérer les ressources et optimiser les coûts. «Ils prennent des décisions - explique Zoffi - et ils le font sur la base des données, puis des critères objectifs, de sorte que les données volumineuses ne sont pas seulement un outil beau et coloré qui offre des informations à ceux qui doivent décider: comment atteindre les objectifs fixés pour la gestion d'une usine robotisée, comme pour l'administration publique ". Il ne décide pas du logiciel Vu de cette façon, il semblerait que l'attribution de la responsabilité et de la souveraineté aux machines et aux algorithmes soit inquiétante. Peu seraient d'accord avec l'idée de laisser à un logiciel les conseils d'une entreprise, d'un hôpital, d'une ville ou même de toute l'administration publique. "Mais c'est plutôt le contraire - assure Zoffi - parce que le système peut se voir imposer des contraintes et des critères. Prendre des orientations stratégiques ou politiques est vital et réalisable en insérant des variables, paramètres que le logiciel utilise pour moduler sa recette. nous pouvons réduire le gaspillage et la ruse autant que possible, aussi longtemps que nous voulons le faire, grâce au big data nous aurions une révolution pacifique dans l'administration publique ". Source : http://www.lastampa.it/2015/03/23/tecnologia/big-data-e-software-che-decidono-tutto-o-quasi-come-risparmiare-soldi-pubblici-con-la-tecnologia-scm4HhMKqFpdjgQdxVDInN/pagina.html
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Si ils viennent de déjeuner, les juges prononcent des peines plus favorables. Ce n'est pas pour justifier une condamnation injustifiée obtenue à six heures de l'après-midi, mais l'analyse de données universitaires de Ben-Gourion, en Israël. Nos parlementaires s'unissent en votant les mesures avec des logiques qui ne reflètent pas les partis auxquels ils appartiennent. Pour affirmer cela, il n'est pas une victime de tireurs d'élites, mais une étude de l'IMT, l'institut de hautes études de Lucques. Vous pouvez prédire le volume des transactions financières en comptant combien de personnes effectuent une recherche sur Google pour une société donnée cotée en bourse. Et cette fois c'est le même moteur de recherche qui nous le dit. Oubliez le soi-disant «nez» pour les affaires, fondamental dans le passé. Il est remplacé par le "big data", par des algorithmes, et surtout par de bons analystes. Bien que pour nous les Méditerranéens, les enfants de l'humanisme, plus sanguins et passionnés que les Anglo-Saxons, soient difficiles à accepter, l'approche scientifique paie plus. Et cela peut aider à sauver notre entreprise dans la mer agitée qui est entre dans la soi-disante hyperstoria, qui n'est rien d'autre que l'ère du Big Data. Il ne reste plus qu'à en profiter: déléguer des décisions importantes de bons logiciels peut être moins pire que ce que vous imaginez. Si pour aider les entreprises en difficulté, changer les processus, la méthodologie et le plan d'affaires, aujourd'hui, vous pouvez trouver les bonnes « données scientifiques » qui plonge dans le tsunami de chiffres (sans même le noyer) et revenir à la surface avec de nouvelles certitudes sur la bonne direction à prendre. Si notre héros était Sherlock Holmes, son Watson serait l'algorithme. Prenons Algo-wine: c'est un nouveau logiciel d'Ors Group qui empêche les vignerons de goûter les raisins jour après jour, en faisant des analyses de laboratoire coûteuses pour comprendre l'équilibre entre les sucres et les acides. Et surtout, être approximatif. En analysant les données sur le type de baie, le sol, l'exposition à la lumière et la chaleur, avec les données météorologiques, la présence de rosée, la vie des ravageurs, le vigneron peut prédire le moment exact de la maturation de chaque rangée. Et récoltez à l'unisson avec la nature. «On peut éviter, par exemple, que des excès de récolte dégradent la qualité du vin, ou que le retard dans la récolte modifie les paramètres chimiques nécessaires pour maintenir la structure et les arômes» explique Pierluigi Riva, directeur technique d'Ors Group Italien-allemand dont la devise est "transformer les données en flux de trésorerie". La première société qui a adopté Algo-Wine a obtenu 30% des économies. Mais ce n'est que le début de la chaîne d'approvisionnement. Chaque produit, peut être croisé avec l'examen du comportement humain pour éviter les erreurs, les lieux, les cibles et les moyens à proposer au client, au citoyen, au public. «De nombreux aspects du comportement humain sont hautement prévisibles, grâce au fait que de nombreux comportements quotidiens sont réguliers», rappelle Làzlo Barabàsi, directeur du centre de recherche sur les réseaux complexes à Boston. Lui, physicien, est célèbre dans le monde entier pour sa théorie du réseau: «Inconsciemment chacun d'entre nous observe une quantité énorme de contraintes qui limitent le choix de quoi, comment et quand agir». Et chacun de nous laisse des traces (données) sans fin de ses mouvements et de son comportement sur le net. Naviguer entre un site et un autre, ou à travers l'utilisation de réseaux sociaux, de recherches, de banques, de réseaux téléphoniques. Les traces sont les données représentées dans les structures mathématiques qui, associées à l'anticipation des comportements, offrent la possibilité de formuler des schémas prévisionnels utiles pour le marketing et la vente. Comment? Avec une technique très simple. En identifiant les «hubs» (qui peuvent être des choses ou des gens indifféremment), c'est-à-dire, les points de rencontres et de jonction où beaucoup passent, comme le Colisée pour les touristes à Rome; les actions que la plupart des politiciens font, comme rentrer à la maison pour voir House of Cards à la télé; ou identifier les comptes Twitter suivis par la plupart des quarante-bourgeois italiens de la classe moyenne, comme Selvaggia Lucarelli. A ce stade il suffirait d'étudier les comportements réguliers et d'agir sur les hubs pour diriger le réseau: gérer les horaires du Colosseum en les synchronisant avec ceux qui ouvrent les restaurants à proximité; rencontrer le pape François et Frank Underwood (protagoniste de la série House of cards) pour encourager le comportement éthique des politiciens (et surtout pour empêcher un émule de cracher sur le crucifix comme il l'a fait dans la dernière série); Mettez les chaussures que vous voulez lancer pour le prochain printemps-été par la fenêtre devant l'école du fils de Lucarelli en espérant que le blogueur les voit et ensuite peut-être les achats, pour influencer tous les autres à les acheter. Les chances d'obtenir le résultat souhaité augmentent; les déchets tombent. Dans le cas de Barabasi, un champion, il était facile de changer la façon dont la recherche sur le cancer a été faite pour parfaire la campagne d'Obama pour la présidence des États-Unis. Les maires et les opérateurs italiens, s'ils sont informés, peuvent utiliser les big data pour guider et attirer les bons visiteurs pour leur ville. "Nous générons continuellement des données pour étudier les flux, la perception et les choix des touristes", explique Euro Beinat, chercheur à l'Université de Salzbourg qui étudie les flux touristiques des villes italiennes "chaque année et demi le volume de ces données double. Les outils de la science des données peuvent analyser les comportements collectifs pour comprendre où ils vont et ce que les touristes visitent, comment ils arrivent à leurs décisions, où les micro-segments sont organisés et comment ils parlent de leur expérience ». La chose la plus importante pour les entreprises est de commencer à changer leur culture. "Les décisions et l'information doivent inévitablement adopter une approche plus scientifique ou elles mouront", prévient Federico Pagani, PDG de Cgnal. Pagani enseigne aux gestionnaires et aux entrepreneurs comment faire des affaires en utilisant du big data et des algorithmes. Parmi ses clients figurent de grandes compagnies de téléphone, des compagnies d'assurance et des banques, qui pourraient offrir de nouveaux services à leurs clients s'ils pouvaient mieux utiliser l'énorme quantité de données qui finit dans les serveurs. L'important est de trouver les bonnes personnes. "Certaines entreprises", explique Pagani "commencer par embaucher un directeur scientifique en chef, ou en insérant des consultants qui ont déjà terminé ces projets". La sélection d'un bon analyste est la clé du succès. Nous devons essayer de ne pas tomber sur des consultants improvisés, qui peuvent en savoir beaucoup sur la théorie des réseaux, mais qui ne se sont jamais heurtés à l'application de la méthode. «Pour que le nouveau système fonctionne, il faut des informaticiens, des statisticiens et des personnes qui savent utiliser les dernières technologies.» Les entreprises doivent rapidement atteindre leur autonomie et éviter de dépendre complètement du consultant ». Si vous avez tort, ce ne sera pas la faute des big data, qui sont disponibles là, mais de ceux qui ne savaient pas comment les mettre dans l'entreprise pour créer une réelle innovation. Source : https://www.panorama.it/mytech/internet/big-data-algoritmo-promette-eldorado/ |
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💢 Chers Investisseurs ! L'Airdrop SKYFchain s'est terminé avec succès et nous aimerions féliciter tous ceux qui ont participé à la campagne. Nous avons été infiltrés par des bots mais seul les vrais participants du projet seront récompensés. Nous vous demandons également de comprendre que la vérification des participants AirDrop peut prendre plus de temps que prévu initialement compte tenu d'un nombre accru de participants. Ça va seulement devenir plus intéressant, promis! Restez à l'écoute et suivez les mises à jour de notre projet! SKYFchain team. airdrop@skyfchain.iohttps://www.skyfchain.io |
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SKYFchain utilise le token SKYFT - le token utilitaire de la TOKENSALE
À PROPOS DE NOTRE TOKENSALE:
La date de début de la pré-vente du projet est le 01.03.2018 12:00 UTC et la date de fin est le 31.03.2018 12:00 UTC
La date de début de la vente du projet est le 01.05.2018 10:00 UTC et la date de fin est le 15.06.2018 10:00 UTC
Vous pouvez investir en ETH ou BTC dans le projet
Le prix du token est de 0,065 USD par 1 SKYFT
Le bonus maximum en pré-vente est de 40% de réduction et de 30% sur la vente ouverte
Montant fixe de 1200000000 SKYFT
Tokens à vendre en Presale - 51 300 000 tokens SKYFT
Tokens en vente pour la Token Sale - 528 000 000 tokens SKYFT
La montant de la prévente est de 1 000 000 $.
Le Soft cap est de 5 000 000 USD
Le Hard cap est de 30 000 000 USD
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La vente ICO ouverte au public commence le 21 Mai 2018.
Rendez-vous sur le site pour plus d'infos.
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Campagne Bounty
C'est la semaine SEPT! La semaine Six va du 17 Mai au 23 Mai
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Fabio Zoffi est vénitien, après son entrée à l'université Benetton, il lui est proposé de déménager en Allemagne. Fabio Zoffi accepte et pendant vingt ans, il vit à Munich avec sa femme allemande et deux enfants bilingues. Aujourd'hui, il est président du groupe ORS, une société qui s'occupe du traitement de gros volumes de données, la quantité d'informations que chaque entreprise ou chaque personne ont numérisé et qui peut être fructueuse en termes de connaissances et de rendement, par exemple : les prévisions de dépenses, la gestion des pics , la planification du travail. L'explosion actuelle du Big Data dans le monde entier contribue rapidement à la croissance du groupe qui, grâce à l'équipe d'une centaine de scientifiques et d'experts informatiques, a développé des solutions pour les principaux secteurs de production. Depuis 2012, le groupe ORS est également actif à l'international. Le logiciel n'est pas la seule passion de Zoffi: il y a aussi le vin, qu'il produit dans le Piémont. "J'aime les choses réelles comme le vin et le monde virtuel de la numérisation". De son observatoire italien, Zoffi regarde l'Europe avec des considérations inhabituelles: «L'Allemagne et l'Italie sont plus semblables qu'on ne le pense: elles ne terminent pas les travaux publics et elles ont aussi deux régions, la Bavière et le Bade Wurtemberg, qui maintiennent la nation, comme cela se passe en Italie avec les régions du nord. " Source : http://www.radio24.ilsole24ore.com/programma/incontri/segreto-data-164424-gSLALvu5f?refresh_ce=1 |
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