«Открытые системы. СУБД» выпуск №01, 2020 содержание

Колонка редактора

  • Малое качество больших данных

    Дмитрий Волков

    Обсуждение «цифровизации» сегодня обычно вращается вокруг технологий больших данных, машинного обучения, прогнозной аналитики, но цифровизация — это не про технологии, а про управление данными, бизнес-модели и культуру работы с данными. Деньги бизнесу всегда приносили люди, а не технологии.

Показать

Новости.Факты.Тенденции.

Платформы

  • OpenGL для критически важных систем

    Борис Барладян

    Алексей Волобой

    Владимир Галактионов

    Лев Шапиро

    Обеспечение при разработке операционной системы реального времени JetOS и программной реализации библиотеки OpenGL SC требований сертификации по стандарту DO-178C позволит применять данную систему в современной отечественной авионике гражданских воздушных судов. Это решит проблему импортозамещения, технологической независимости, кибербезопасности авиационных систем и сведет к минимуму риски несанкционированного вмешательства в работу авионики.

  • Вон из облака: умная периферия

    Марк Кэмпбелл

    Развитие Интернета вещей вызвало лавинообразный рост данных на периферии, что привело к значительному усложнению всей экосистемы и вызвало появление «умной периферии» — размещение вычислительных мощностей и систем аналитики с искусственным интеллектом ближе к источникам данных.

Качество данных

  • Реструктуризация нормативно-справочной информации

    Константин Рыбаков

    Алла Токарева

    Без выполнения работ по нормативно-справочной информации нельзя обеспечить эффективную трансформацию материально-технического обеспечения компании, снизить запасы, сократить неликвиды и увеличить оборачиваемость ресурсов. Тиражируемая система для нормализации основных данных KPMG Normalization System for Master Data позволяет адаптироваться к используемым на предприятиях программным платформам и системам ERP, учитывать особенности организации бизнеса и ускорить нормализацию за счет исключения рутинных операций.

  • Качество данных: от стратегии к практике

    Дмитрий Волков

    Алексей Незнанов

    Данные — топливо для систем искусственного интеллекта, сырье для аналитических алгоритмов и основа для систем автоматизации бизнес-процессов. Однако наивно ожидать, что данные изначально будут чистыми и пригодными для обработки, а если исходные данные некорректны, то и результаты будут соответствующими. Что можно сделать для устранения дефектов в данных? Как определить, что следует исправить, а что нет? Как узнать, когда надо устранить проблему, а когда лучше ничего не трогать? Иначе говоря: как управлять качеством данных?

Менеджмент ИТ

  • Оценка зрелости системы управления бизнес-процессами

    Владимир Репин

    Методика оценки зрелости системы управления бизнес-процессами позволяет понять текущий уровень работы с бизнес-процессами, увидеть провалы и «белые пятна» в их описании и помочь менеджерам принимать взвешенные управленческие решения для достижения целей развития бизнеса. Однако оценка уровня зрелости всех процессов компании — нетривиальная задача.

Искусственный интеллект

  • Видеоаналитика для измерения качества обслуживания

    Владимир Соловьев

    Уровень удовлетворенности граждан России качеством предоставления государственных и муниципальных услуг должен быть на уровне 90%. Как неинвазивными методами объективно оценить степень удовлетворенности граждан качеством услуг, предоставляемых МФЦ?

Интеграция

  • Excel vs бизнес-аналитика

    Иван Вахмянин

    В споре «Excel против системы бизнес-аналитики» сегодня нет победителей: речь идет об инструментах, предназначенных для разных задач, однако имеющих пересечение по функциональности. Когда следует применять каждый из инструментов и как обеспечить их бесшовную интеграцию?

Безопасность

  • Умный и опасный Интернет вещей

    Дмитрий Пудов

    Никита Андреянов

    Технологии машинного обучения открывают новые перспективы для развития Интернета вещей, однако несут с собой и новые угрозы: создание индивидуальных образцов вредоносного ПО, формирование фейковых событий, появление цифровых двойников реальных законопослушных пользователей и пр. Интернет вещей стал лакомой добычей хакеров и источником новых угроз. Как в таких условиях минимизировать риски потери надежности систем Интернета вещей и какие использовать стандарты обеспечения безопасности?

Программная инженерия

  • Как Data Science помогает повышать качество ПО

    Кристофер Эберт

    Йенс Хейдрих

    Сильверио Мартинес-Фернандес

    Адам Трендович

    Применение методов исследования данных в процессах разработки ПО позволяет выиграть в конкурентной борьбе. Например, в программной инженерии получила распространение методика измерения характеристик программного обеспечения, однако без средств автоматизации невозможно разобраться в огромных массивах получаемых с помощью этой методики данных и учесть все их взаимозависимости.

  • Как выбирать компоненты Open Source

    Диомидис Спинеллис

    На сайтах наподобие GitHub доступно огромное количество проектов Open Source, и выбрать подходящие может быть трудно. Однако задача упрощается, если оценить код кандидата и изучить процесс его создания.

Академия данных

Мнение

  • RPA: что, где, кому?

    Александр Бейдер

    Решения RPA будут в ближайшие несколько лет все шире применяться в приложениях, предусматривающих большой объем рутинной работы с данными для поддержки основных бизнес-процессов, а также сбор информации из внешних, унаследованных или функционально ограниченных систем. Вместе с тем в технологии RPA нет волшебства — речь идет лишь о еще одном способе автоматизации.

Библиотека

  • Что было и что будет: обзоры и прогнозы

    Андрей Николаенко

    Темы декабрьского, январского и февральского выпусков журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 52, No. 12, 2019; IEEE Computer Society, Vol. 53, No. 1, 2, 2020) — технологические прогнозы, технологическое разнообразие и цифровое здравоохранение.

Медицина в точке бифуркации

Революция в области информационных технологий происходит прямо на наших глазах