В Москве прошла конференция «Технологии Больших Данных», организованная издательством «Открытые системы» и посвященная решениям, предлагаемым сегодня для обработки больших массивов данных и применяемым в различных отраслях национальной экономики. На конференции были представлены как достижения глобальных корпораций, производящих соответствующее ПО и осуществляющих аппаратное обеспечение, так и разработки с открытым исходным кодом.

Работа пленарной сессии началась с разбора современных платформ NoSQL, затем обсуждались проблемы искусственного интеллекта — эта тема пронизывала почти все доклады конференции. Компания Finstar Labs представила свои достижения в понимании машиного языка отзывов в Интернете, на основе анализа которых планируется сделать поисковик, помогающий выбрать лучший вариант рекомендательного сервиса с набором нужных пользователю свойств.

Технологии для Больших Данных

В МТС обработка Больших Данных используется среди прочего для определения потенциально нелояльных клиентов. Другая задача — определение качества связи. Проблемами лояльности обеспокоены и банки: компания Rubbles (SBDA Group) предлагает банкам мобильное приложение для исследования поведения клиента. Представитель компании «СКБ Контур», работающей с Федеральной налоговой службой, рассказал о решении, позволяющем сверять собранные в автоматическом режиме «торговые книги» всех отечественных компаний.

Доклады о популярных СУБД PostgreSQL и MySQL соседствовали с сообщениями разработчиков таких пока еще экзотических платформ, как Tarantool, которая представляет собой СУБД NoSQL с открытым кодом и сервер приложений на языке Lua. Этот новый проект уже может похвастаться высокой производительностью обработки запросов. Графовые СУБД были представлены на конференции системой OrientDB. Не была забыта и старейшая российская разработка — СУБД «Линтер» компании «РЕЛЭКС».

«1С-Битрикс» и SAP Labs, Intel и Microsoft поделились с участниками конференции своими взглядами на инструменты работы с Большими Данными. Медицинская наука была представлена Лечебно-реабилитационным центром РАМН, сотрудники которого интенсивно работают с Большими Данными. В НИЦ «Курчатовский институт» работают над тем, чтобы преодолеть ограничения систем бизнес-анализа, черпающих данные из распределенных хранилищ. В докладе представителя компании «Сбербанк-Технологии» разбирался опыт решения задачи борьбы с кредитным фродом с использованием методов обработки транзакций, биометрии, анализа текста анкет и поисковых запросов, а также изучения данных социальных сетей. Но есть области применения машинного обучения, где прогресс уже стал буквально вопросом жизни и смерти. Для поиска злоумышленников необходимо уметь надежно распознавать лица, обрабатывая видеопотоки с камер в реальном времени. В компании «Техносерв» для этого применяют не только интеллектуальное ПО, но и графические ускорители.

Купить номер с этой статьей в PDF