Большие данные

С помощью набора инструментов, включенных в состав Azure IoT Suite, отдельные сервисы Azure могут использоваться для хранения и анализа огромных объемов данных, а также для передачи их другим приложениям.

В нынешнюю эпоху всепроникающих облаков, казалось бы, трудно сомневаться в том, что теперь данные будут храниться вечно. Единственное, чего могут лишиться потомки, так это аналоговой информации давно минувших дней — всего, что было накоплено на бумаге, магнитных лентах и прочих носителях и до сих пор не переведено в цифровую форму.

Тенденции и комментарии

ИТ-бюджеты. Управление. Техника безопасности. Бизнес и технологии. Управление.

Граждане требуют от государства прозрачности и создания принципиально новых услуг, о которых еще несколько лет назад даже не задумывались. Именно поэтому организации госсектора станут одними из главных потребителей Больших Данных.

Cбербанк приобрел контрольные пакеты акций двух российских компаний, бизнес которых основывается на инновационных технологиях, — Platius и Rutarget.

57% опрошенных в Великобритании полагают, что анализ Больших Данных может стать самостоятельным фактором роста доходов, а 61% — что он может выявить совершенно новые источники доходов.

Исследовательский центр портала Superjob изучил предложения работодателей на позицию «Аналитик Big Data». Результаты опроса работодателей свидетельствуют о том, что специалисты по обработке Больших Данных работают в 6% компаний.

Большие Данные остаются одной из самых горячих тем на сегодняшний день. Почему это так, что Большие Данные могут дать бизнесу, каковы итоги года ушедшего и перспективы на будущее, рассказывает Александр Антипов, директор по спецпроектам компании ФОРС, одной из первых предложивших рынку систему для анализа социальных сетей на основе технологий Больших Данных.

Иван Бегтин, директор и соучредитель некоммерческого партнерства «Информационная культура», был инициатором движения открытых данных в России, и сейчас активно занимается продвижением в стране идей открытых данных и открытого правительства.

Уровень зрелости российского рынка Больших Данных за последний год заметно повысился. Крупные компании, опрошенные СNews Analytics и Oracle, показали высокую степень осведомленности об этих технологиях, а также сложившееся понимание потенциала подобных решений для своего бизнеса.

Объемы данных, которые вынуждены сегодня накапливать компании, постоянно растут, что порождает проблему их оптимального хранения. Значительную часть этих объемов составляют разнообразные учетные журналы, которые часто вообще не используются, хотя и могут оказаться полезными в будущем. Как с помощью Apache Hadoop обеспечить эффективное хранение журналов с целью их последующей обработки?

Общий объем инвестиций в компанию Double Data составил около 200 млн руб.

Сегодня приложения с интенсивной обработкой больших объемов данных выполняются на высокопроизводительных компьютерах, и перенос таких приложений в облако требует решения ряда проблем. Для работы в облаках нужны масштабируемые и эффективные методы управления данными, а также более быстрые сети и системы хранения наряду с более строгими требованиями к качеству обслуживания.

YDF использует для анализа Больших Данных наработки «Яндекса» в области машинного обучения, распознавания образов и речи, нейронных сетей, обработки естественного языка.

Данные системы помогут дорожным службам предотвращать ДТП или даже решить, как распределить технику для очистки дорог в снегопад.

Под давлением клиентов поставщик корпоративного программного обеспечения и сервисов Pivotal планирует открыть исходный код части своего пакета, предназначенного для анализа данных.

Группа поставщиков средств управления Большими Данными, в число которых вошли компании IBM, Hortonworks и Pivotal, решили объединить свои усилия для создания унифицированной базовой платформы программного обеспечения с открытым кодом Hadoop.

Новые приложения предназначены для решения одной из основных задач обработки больших объемов данных: объединения данных из разных источников и внесения их в систему обработки — например, кластерную СУБД Hadoop.

Система ориентирована на обнаружение аномалий в больших объемах структурированных и неструктурированных данных, поступающих из любых источников.