Большие Данные

DataOps: данные в стиле Agile

Главная задача DevOps — предоставить бизнесу работающее ПО. Задача DataOps — предоставить предприятию актуальные работающие данные.

Индустриальный блокчейн в нефтегазовом сервисе

Применение принципов индустриального блокчейна для организации удаленного мониторинга позволило повысить достоверность первичных геолого-геофизических данных, получаемых со скважин в режиме реального времени, а значит, и снизило риски принятия ошибочных управленческих решений.

Искусственный интеллект для масштабируемой персонализации

Проблема персонализации сегодня в центре внимания — появляются сотни технологических решений и сервисов, а соответствующие продукты уже сформировали свой отдельный рынок. Для директора по аналитике или директора по данным ключом к реализации возможностей персонализации, открывающихся благодаря доступности колоссальных объемов данных о клиентах, стало внедрение масштабируемых средств аналитики. Однако, несмотря на огромные инвестиции и широкий круг доступных технологий, предприятия по-прежнему испытывают сложности с персонализацией взаимодействия с клиентами и сотрудниками.

Проблемы безопасности больших данных

Безопасности систем работы с большими данными уделяется недостаточное внимание, однако при реализации проектов больших данных следует изначально учитывать вопросы обеспечения безопасности, в противном случае вместо бизнес-возможностей предприятия получат дополнительные бизнес-риски.

Универсальная платформа обработки больших данных

На российском рынке остро ощущается потребность в платформах обработки больших данных, однако почти отсутствует локальная экспертиза. Появление дистрибутива Arenadata Hadoop, сертифицированного ODPi и собранного российскими разработчиками, призвано заполнить этот пробел.

Ускорители инноваций: «большая семерка» ОС, версия 2017

Журнал «Открытые системы.СУБД» традиционно завершает год обзором технологий, которые и по мнению западных аналитиков, и по мнению редакции «сделают» год грядущий. Бизнес сегодня уже неразрывно связан с технологическими революциями — именно они определяют способность компаний и организаций к проведению цифровой трансформации, без которой успех да и просто выживание на современном рынке невозможны.

Работа на опережение

Среди сотен мобильных приложений, ежедневно появляющихся на рынке, много критичных как для бизнеса, так и для жизнедеятельности общества, от надежности работы которых может буквально зависеть жизнь компаний и людей. Лаборатория HPE Mobile Center выпускает инструменты для тестирования мобильных приложений, охватывающие практически все платформы и типы устройств.

Когнитивное хранение для Больших Данных

Системы когнитивного хранения работают оптимально благодаря автоматической оценке соответствия данных потребностям и предпочтениям пользователя, однако воплощение в жизнь идеи когнитивного хранения будет зависеть от способности исследователей идентифицировать принципы определения ценности данных и от появления систем хранения, ориентированных на данные.

Призрак Uber

В современном мире выживает не сильнейший, но быстрейший — интенсивные изменения окружающего мира могут угрожать любому бизнесу.

Машинное обучение для Больших Данных

Теоретические основы машинного обучения появились практически одновременно с первыми компьютерами, однако при его практическом применении всегда приходится учитывать специфику конкретных систем. Работа с Большими Данными средствами Hadoop требует инструментов адаптации алгоритмов машинного обучения к этой платформе, например с помощью механизмов из стека IBM BigInsights.

«Дорожная карта» перехода в гибридное облако

Зачем стоит переходить в облако и как можно реализовать проект по созданию гибридной облачной системы.