Met het doorgronden van data kun je nooit vroeg genoeg beginnen, menen de heren van Qrama, officieel een spin-off van imec en de universiteit Gent. Zij hebben een platform gebouwd, genaamd Tengu, waarmee op een laagdrempelige manier relevante informatie uit data gehaald kan worden. “Ons doel is om de drempel te verlagen voor bedrijven om met big data bezig te zijn,” zegt Thomas Vanhove van Qrama. Samen met Gregory Van Seghbroeck geeft hij een toelichting op het nieuwe platform dat sinds juli 2016 is gecommercialiseerd.
Het Tengu platform is ondertussen al meer dan 3,5 jaar in ontwikkeling en sinds enige tijd beschikbaar voor commerciële toepassingen, begint Thomas. “Al vanaf hele kleine datasets kun je met Tengu bruikbare informatie uit data halen. Het platform is vanuit een geclusterd idee opgebouwd en heel gemakkelijk schaalbaar naarmate de onderneming en de datasets gaan groeien. Tengu is volledig open en geeft data scientists de volledige vrijheid in de selectie van de technologie die gebruikt gaat worden.”
Samoerai krijgers
Tengu wordt op een publieke cloud of op de private infrastructuur van een bedrijf geïnstalleerd. Gregory: “Er wordt op een geautomatiseerde manier een omgeving opgemaakt die ervoor zorgt dat de infrastructuur dynamisch gebouwd kan worden. Via een visuele interface kan men interageren met het platform. Reeds bestaande datasets kunnen gemakkelijk inpluggen waarbij de informatie wordt weergegeven in de visualisatietools die zij al gebruiken. Tengu is in de Japanse mythologie een wezen dat de grote samoerai krijgers zou opgeleid hebben. We vechten met ons platform tegen een vendor lock-in,” stelt Gregory. “We merken dat grote, maar ook steeds meer kleine partijen in een richting worden gepusht waarna ze voor altijd vast zitten aan een bepaald platform of bepaalde technologie. Er terug uitkomen is vaak heel lastig. Met Tengu bieden we maximale flexibiliteit.”
Viraliteit voorspellen
Met behulp van Tengu kan een e-tailer bijvoorbeeld heel gemakkelijk analyses uitvoeren op welke artikelen in trek zijn, geeft Thomas als voorbeeld. “Tengu kan namelijk ook bestaande analysetools integreren, zodat data scientist zich niet moeten bezighouden met het opzetten integraties en configuraties, maar de focus kunnen leggen op het uitvoeren van analyses. Er zijn heel veel soorten interactiemogelijkheden in Tengu; het platform neemt eigenlijk het volledige configuratieluik over. Men kan er onmiddellijk mee aan de slag. We hebben al een aantal mooie referentieprojecten uitgevoerd, zoals de viraliteit voorspellen van nieuwsartikels in opdracht van VRT en Newsmonkey. Data scientist hoefden uitsluitend te focussen op het algoritme voor de nieuwsvoorspelling, Tengu zorgde ervoor dat alle artikels op de juiste plaats terechtkwamen. Een vergelijkbare case is goed denkbaar voor e-tailers.”
Volgens Gregory worden vaak theoretische beslissingen genomen op basis van technologie die voor verkeerde doeleinden worden gebruikt. “Met Tengu is dat verleden tijd, want kan ingezet worden vanaf de development fase tot aan de product fase. Het is een ‘veilige zandbak’ om snel een Proof of Concept te bouwen en direct te staven aan echte benchmarks. Eenmaal goed bevonden, kun je het direct in productie brengen. Het helpt e-tailers, zowel groot als klein, om op een gemakkelijke manier data te doorgronden en er uiteindelijk zelf beter van te worden.”
Geef als eerste een reactie