Marc Senterre Les Assises du Big Data - Charleroi 13 décembre 2013

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1 Marc Senterre Les Assises du Big Data - Charleroi 13 décembre 2013 AMPLIFY IT Marc Senterre VP IT Enterprise Technology Les Assises du Big Data Point Centre / Charleroi-Gosselies 13-Dec

2 How to maintain IT relevance for UCB? IT is Dead xx IT is Business Transform IT Analytics Dedicated Team of 4 UCB IT employees 3 months ONE single question How Analytics can help to increase IT relevancy for UCB? 2

3 Results Analytics as a Service Framework Share Explore Promote Menu on the Door (Data Model) Data Insight Sharing Data Hub & Data Collection Enablers Access Layer Analytics Insight Generation Support and Promote effective use of Analytics Facilitation Amplify Data Lab Method Team Architecture Analytics as a Service Gluing the Data & the People Breaking Silos Team A (incl. SME) Team B (incl. SME) Public Data benchmarking" Standard Reports & KPI Standard Reports & KPI 3

4 Leaving the Traditional Data Warehouse approach Unwieldy. Inflexible. Never finished. To a more Open & Flexible Data Lab Approach Experience Explore Exploit 4

5 Agile Opportunistic Approach It is all based on a question CONTINUOUS BUILD AND IMPROVE Experience Data Data Experience Identify and understand data to explore Prepare the data and build the lab Output: Data Lab Business Outcomes Explore Data Exploit Investigate the relations between data to find new insights Automate for the Future Output: Business Outcomes Exploit Data Insights Explore Exploration, discovery Find relations between data. Output: Insights Delivery Model Scoping and Requirement Data Assessment Data Preparation Modeling & Exploration Deliver Results Review Project Briefing Access and Gather Data Prepare Data for Exploration Apply Descriptive Analytics Provide Answer to Questions Review Existing Material Assess Data Quality and Complexity Apply Advanced Analytics Prepare Final Results Presentation Validate Requirement and Key Questions Develop Model and Simulation Results Presentations Identify Data Sources Go/No Go (Sprint Board) Go/No Go for Next Sprint (Sprint Board) Mobilize Analyze Outcome 1 to 2 weeks 4 to 8 weeks 2 to 4 weeks Sprints (Product Launch) - Maximum 3 Months - Time Boxing Approach - 50 Man Days 5

6 Lessons Learned Much more proactive towards business. Throughout organization to identify challenges Result: 26 potential projects A Program 2 main Objectives 1. Drive and implement with Business 6 of these Analytics initiatives bringing concrete value to UCB. 2. Deliver the Technical Foundations needed to support these initiatives: Analytical Tools and Big Data Architecture Analytics Projects Measurable and recognized Value Technical Foundations 6

7 Advanced Analytics Program Scientific Data Management How to detect product characteristic on Patients? How is UCB perceived in the Specialized Press? Press Netnography Sprints How to better recruit Patient? US Sales Optimization Patient Recruitment What s the best time to file a Patent? How to optimize Sales in the US Market? Patent Filing Strategy Probability of Market Access Success Neural Network to categorize relevant info? Appliance Hadoop Technical Foundation Amplify Analytics Infra How better Share what we do? Apr - May Jun - Jul Aug - Sep Oct - Nov Dec - Jan Delivered In Progress Planned US Sales Optimization How to optimize sales of one of our drug in the US Market? Collect new data sets to enrich HCP knowledge Visualize both efforts and result Cross different data sources for statistical analysis Combination of public and 50 Man-days M$ company data Project Cost Potential Gains 7

8 Patient Recruitment How can UCB improve and optimize Patient Recruitment for Clinical Trial through Analytics? Combine Internal, Purchased and Open Data Apply Predictive Analytics Models Visualize the results Combination of 50 Man-days M$ public and company data Project Cost Potential Gains Probability of Market Access Success How to better collect information for assessing probability of Market Access success? Based on Neural Network system, we have been able to build an algorithm that learns based on previous experience how to categorize relevant information from the web and distribute it to the right person. 25 Man-days Project Cost 8

9 Let s amplify what we do Open Platform allowing idea generation, experience sharing and data catalogue. Questions Labs Insights People have a lot of questions that may be already been answered Question has been answered through a project, a research,. The answer of the question is made available for everyone. Our Vision UCB will be the customer centric biopharma leader because of its capability to have the right customer insight through its cross functional, proactive and p red i c t i v e A d v a n c e d A n a l y t i c s P ro g r a m. This program combines the power of advanced analytics technologies with the culture of collaboration and appropriate information sharing. 9

10 BIG DATA = VOLUME + VARIETY + VELOCITY AMPLIFY = CUSTOMER INSIGHT + CREATIVITY 10

11 Michäel Herman Les Assises du Big Data - Charleroi 13 décembre

12 Génome Bases humain Tissu Le livre du génome contient 46 chapitres Gène (chromosomes) Chaque chapitre Cellule comporte 1 seule phrase (1 molécule d ADN) composée de 4 lettres (nucléotides): A C T G Chromosome Au total, notre livre comporte lettres!!! There are 3,536,489 letters in the bible 12

13 Génome humain Le premier génome lu: Craig Venter Début: 1990 Fin: Milliard US$ Depuis, la biologie a fait plus fort que l IT Conjecture de Moore : "la puissance des micro-processeurs double tous les 18 mois à prix constant " (en simple... Je ne suis qu un Biologiste) 13

14 14

15 Lire et relire un nombre limité de gènes (mots, versets) De 200x à 1000x De 50 à gènes Repérer les variants / mutations (fautes d orthographe) Déduire les effets de ces variants Construire une base de connaissance experte Archiver les résultats Partager les résultats Communiquer les résultats à l oncologue 15

16 Lire et relire un nombre limité de gènes (mots, versets) De 200x à 1000x De 50 à gènes OncoDEEP DX (50 gènes 1000X): 22Mb OncoDEEP Clinical (409 gènes 500X): 1,5 Gb Normal Exome (22000 gènes - 30X): 13 Gb Tumoral Exome (22000 gènes - 250X) : 125 Gb Normal Whole Genome (30X) : 100 Gb Tumoral Whole Genome (250X): 1 Tb Repérer les variants / mutations (fautes d orthographe) Déduire les effets de ces variants 16

17 Repérer les variants / mutations (fautes d orthographe) Déduire les effets de ces variants Construire une base de connaissance experte 17

18 Construire une base de connaissance experte Lire et relire un nombre limité de gènes (mots, versets) De 200x à 1000x De 50 à gènes Repérer les variants / mutations (fautes d orthographe) Déduire les effets de ces variants Construire une base de connaissance experte Archiver les résultats Partager les résultats Communiquer les résultats à l oncologue 18

19 Construire une base de connaissance experte ONCOSHARE Lire et relire un nombre limité de gènes (mots, versets) De 200x à 1000x De 50 à gènes ONCOSHARE Repérer les variants / mutations (fautes d orthographe) Déduire les effets de ces variants Archiver les résultats Partager les résultats Communiquer les résultats à l oncologue Construire une base de connaissance experte 19

20 IT and Big Data at B a c k u p s SFTP portal Optical Fiber ONCOSHARE Thank you for your attention 20

21 Christophe Lejeune et Daniel Gillain Les Assises du Big Data - Charleroi 13 décembre 2013 Les assises du Big Data ; Charleroi 13 décembre 2013 Modélisation du comportement des anesthésistes Capteurs (10 sec) Monitoring (10 sec) Paramètres patient Actions anesthésiste (10 min) Comportement des experts Guider le comportement des «nonexperts» dans une situation clinique identique 42 21

22 Les assises du Big Data ; Charleroi 13 décembre 2013 Constat Démographie préoccupante des professions de santé; Croissance des besoins et des attentes; Vulnérabilité de certaines populations; Multiplication des structures de prise en charge; Allongement de la durée de vie des individus; Droits des patients en termes d information. 43 Les assises du Big Data ; Charleroi 13 décembre 2013 Conséquences Améliorer l'accès aux soins et services médico-sociaux Permanence des soins Continuité des soins Ouverture de l hôpital sur son territoire et sur ces partenaires : de l hospitalocentrisme aux réseaux intégrés Accès des usagers aux informations de santé 44 22

23 Les assises du Big Data ; Charleroi 13 décembre 2013 Les transferts hospitaliers TRANSMUROS EXTRAMUROS Exemple : réseau gérontologique 45 Les assises du Big Data ; Charleroi 13 décembre

24 Les assises du Big Data ; Charleroi 13 décembre 2013 Apport des GERONTECHNOLOGIES dans la prise en charge et la sécurité de la personne âgée à domicile (et en institution) TELEALARME GEOLOCALISATION DOMOTIQUE 47 Les assises du Big Data ; Charleroi 13 décembre 2013 Capteurs physiologiques et télémédecine Différents types de données peuvent être étudiées, notamment: l électrocardiogramme, le rythme respiratoire, la pression du sang, le taux d oxygénation du sang, la température du corps, la posture et l activité de la personne. Ex: 19 patients, ~ données 48 24

25 Les assises du Big Data ; Charleroi 13 décembre 2013 Exemple : réseau gérontologique Prise en charge des personnes âgées dépendantes et polypathologiques L'augmentation et la complexité du nombre de paramètres nécessaires à la prise en charge des patients pose le problème de la maîtrise de l'information; La nature et les flux d information doivent être optimisés: garant de la cohérence et de la continuité des prises en charges, représente les articulations des équipes soignantes pluridisciplinaires, et fait leur existence formelle, la précision de l information et son partage sont des indicateurs de qualité des prises en charge, diminution des contraintes de communication entre professionnels de santé, Éventuellement, informations disponibles en temps réel. 49 Philippe Laboulle Use Case Capacity Planning Les Assises du Big Data - Charleroi 13 décembre

26 Capacity Planning : le besoin De l opérationnel réactif à l opérationnel préventif, voire prédictif De 2 semaines de conservation des logs (excepté Service Desk) à 15 à 18 mois minimum Du composant local à la chaîne opérationnelle intégrée end-to-end Des silos technologiques à l impact sur les utilisateurs et le business, voire le client du business De la capacité fixe à la capacité variable et adaptée aux exigences de performances temporelles/temporaires des clients Capacity Planning : la solution Données Données Personnel Personnel Central LOG Données Fournisseurs Données Fournisseurs Données Clients Données Fournisseurs Données Fournisseurs Données Fournisseurs 26

27 Capacity Planning : les besoins de la solution Stockage et gestion de volumes énormes Traitements rapides et adaptés à la fréquence des événements Enrichissement de l information et des modèles prédictifs par des données externes Présentation des informations/résultats à différents niveaux d intervention (du manager au technicien opérationnel) en fonction du rôle et de l efficacité d intervention Données Données Personnel Personnel (BIG) Central LOG Données Fournisseurs Données Fournisseurs Données Clients Données Fournisseurs Données Fournisseurs Données Fournisseurs Capacity Planning : Les résultats attendus Amélioration du respect des SLA s Augmentation de la satisfaction client par Diminution des incidents (et problèmes) Réduction des Down Times Adaptation de la puissance à la consommation Réduction des coûts d opération Amélioration de la compétitivité et augmentation des revenus de NRB 27

28 Jean-François Colson Les Assises du Big Data - Charleroi 13 décembre 2013 «Big Data for Cenco International» Big Data is like teenage sex: Everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, So everyone claims they are doing it too Jean-François COLSON Head of Dacs Technical Committee for Cenco International Computer Engineering Manager for Cenco Europe Techspace Aero S.A., Safran Group T +32 (0)

29 A SAFRAN GROUP COMPANY 2012 Key figures Sales : 13,560 Mion Safran has 62,500 employees worldwide Aerospace Propulsion - SNECMA - TURBOMECA - HERAKLES (Propulsion fusée) -TECHSPACE AERO -CENCO INTERNATIONAL TECHSPACE-AERO CENCO INTERNATIONAL Herstal plant (Belgium) : a m² integrated site Production workshops Cenco International Distribution Liers Test Center (Belgium) CENCO Inc (USA) 29

30 Cenco Characteristics Leader in Aero Engine Testing Only test cell company to be part of an OEM Over 160 dedicated staff Worldwide Over 70% engineers Over 50 years of experience Over 140 Data Acquistion & Control Systems in daily operation worldwide Partner of Engine OEMs for development of new engines: Snecma Turbomeca General Electric Rolls-Royce NEEDS Growth of data follows an exponential curve. The challenges in aero testing are: 1. Management to Data 2. Access to Data 3. Use of Data 30

31 1. MANAGEMENT OF DATA In 1990s, the data to manage was peculiar: Reports (XLs, CSV, TXT, ) Flat databases KiloBytes In 2000s, the data to manage was moderate: Transient Data, blackbox recordings Video Monitoring Statistical data MegaBytes In 2010s, the data to manage is huge: Dynamic Data (80kHz) Thousands of channels Video in HD Databases with binary data (images, software, recordings) TeraBytes In upcoming years, data requirement shall continue to expand Dynamic Data (500kHz) 10,000 + channels Video in HD + image processing Current data model architecture (central data server) not compliant 2. ACCESS TO DATA Formerly engine data was solely in the test cell. No need for data format, interface, exchange Now, the data has to be accessible to: Test operators Remote Engineering offices Central data warehouses Remote control terminals Mobile devices Need for Data exporting, file format definitions, interface standards,,,, Furthermore, the aero engine industry is complex: - A worldwide industry - A contractual joint ventures and respect of individual IPs - Military engine programs requiring ITAR compliance - Major actors but no global standards Need for data security, data access management, Current Solutions not available on market. 31

32 3. USE OF DATA The main Big Data usage that Cenco is willing to explore is in 2 axis: 1. Test Cell data management: Expertise in test cells Predictive maintenance Test Cell Statistical analysis Test bench Aero analysis Test bench correlations 2. Engine Data management: Expertise in Engines Low frequency data analysis High frequency data analysis Engine Data Model Cenco is working in both axis. CONCLUSION Cenco has a unique position in Aero Testing industry. Big Data is a logical extent of the Data Acquisition System of Cenco to produce Data. Cenco is investing its R&D effort in developing Big Data and is searching partners. 32

33 Didier Granville Les Assises du Big Data - Charleroi 13 décembre 2013 CAESAM for aircraft analysis Integration framework Principle CAESAM Plugins Application + = COTS product Service activity (customization) Packaged & deployed in the global organization Generic capabilities extended with (including suppliers) specific modules/features 33

34 CAESAM for aircraft analysis Aircraft structure process integration Internal Loads DATA BASE Local properties/data base CAESAM unified data model Certification report Local Margin Safety Repairs support Stress Dossier CAESAM for aircraft structure assessment Process automation for safety margin, secure the sizing Proven deployment CAESAM at AIRBUS covering the full program AIRBUS ISAMI with end-users A350 XWB a new way of working Extended enterprise policy : Airbus + Risk Sharing Partners (RSP) Use of the same tools, methods & process In a high challenging context Shorter development cycle Power 8 project: cut cost to secure competiveness ISAMI (Improve Structure Analysis through Multidisciplinary Integration) A unique structure analysis tool based on CAESAM Harmonised methods for Composite, Metallic, Static, Fatigue & Damage Tolerance fully integrated 34

35 Proven deployment CAESAM at AIRBUS covering the full program Airbus Legacy Tools = 400 tools CAESAM implementation (ISAMI, PRESTO) Proven deployment CAESAM at AIRBUS covering the full program AIRBUS ISAMI with end-users ISAMI : A unique integrated framework S T R U C T U R E Integrates all AIRBUS methods & process Replacement of 400 AIRBUS internal tools Pre-sizing, detailed sizing, certification, in-service Deployed in the AIRBUS extended enterprise 52 companies, stress engineers For AIRBUS A350-XWB, A400M, A320-NEO CAESAM platform ensures consistency in the structural analysis and certification process. CAESAM is a unique asset in terms of automation and deployment Léon-Dufour (AIRBUS, Composite stress expert) 35

36 Proven deployment ISAMI process integration M3 M5 M7 M13 Concept Definition Development In-service PLM (PDM)) Generate associative FEM STRESS Model Stress Dossier/ACD/SRM Repairs support Manufacturing Stress Dossier Global Analysis (MSC NASTRAN) Local analysis Margin Safety/RF Libraries (data base) Analytical FE (SAMCEF) Fuselage/Wing/Empennage/ stiffened panel/spar Methods (Static and FDT) Specific Process Fasteners Profiles Materials (stringer, frame) (composite/metallic) Proven deployment Aircraft structure analysis CAESAM Customers AIRBUS and 52 suppliers Commercial Aircraft Corporation of China Ltd (COMAC) Hongdu Aviation China Helicopter Research & Development Institute The First Aircraft Institute 36

37 Aircraft structure analysis BIG DATA challenge Conclusions A 2 step approach Millions of local analyses load cases components 8+ Failure scenarios/component In a global organization Worldwide Extended Enterprise (work sharing) Large number of users (2 000+) Large number of companies (50+) A lot of skill tools (400+) Multiple phases of Engineering Process (5 loops/aircraft) Large number of aircrafts with own history (damages, repairs, ) Extremely large amount of data and results : 500 Petabytes by aircraft In a high challenging context Shorten development cycle Decrease non-recuring cost (Aircraft structure = 60% of NRC) Examples of data/results to be extracted by each CAESAM user in the aircraft 500 Petabytes data base. Classical aircraft detailed sizing pre/post process 2. Local post-process Margin safety FE results 3. Global view for margin safety Per component Margin summary table (sizing criteria, load case, min margin safety) Compare with margin policy 1. Global post-process FE properties Internal loads FE 3D view 4. Report Local view Automatic generation Based on pre-defined or user template iteration tables import/export chart curves Plot FE post-process 37

38 Michel Rousseau Les Assises du Big Data - Charleroi 13 décembre 2013 ALSTOM Belgium profile Alstom Transport: Produits et services : matériel roulant, équipements d'infrastructure, systèmes de signalisation, prestations de services, solutions clés en main. Alstom Transport Charleroi: Convertisseurs auxiliaires, systèmes de traction et armoires basse tension Systèmes de signalisation pour lignes principales et système européen ETCS/ERTMS 1100 employés; CA: 330Mio (2012); 38

39 Integrated Information Solution Solution Atlas TM for Main Lines Integrated Solution General architecture 39

40 Big data In Railways Some Alstom figures : Trackside: > km of equiped tracks Onboard: > 3300 fitted trains in EU Data : Condition monitoring (track and onboard) Traffic management Maintenance datas (preventive & corrective) Large qty of datas generated and archived Need : Improve Customer operations though Advanced Data mining 40

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