ИИ-трансформация российского бизнеса ― 2026: главные ожидания и прогнозы
Качество данных: как заработать доверие
Качество данных и его влияние на эффективность бизнеса стало темой первой конференции «Открытых систем» в 2026 году
Встраивание управления качеством данных в процессы: через дорожную карту — к культуре доверия к данным
При организации подготовки в университетах специалистов по технологиям Больших Данных наряду c проблемами методологического характера возникают и сложности с доступом к наборам данных и соответствующим инструментам. Наиболее эффективным в этой ситуации оказывается развертывание виртуальной среды Hadoop/Spark.
Рост прогнозируется во всех трех сегментах рынка: инфраструктуре, программном обеспечении и сервисах. При этом быстрее всего будет расти программный сегмент, охватывающий средства управления информацией, анализа, а также приложения.
Специалисты Accenture Digital будут внедрять на предприятиях клиентов методы машинного обучения, обработки естественного языка, дополненной реальности и прогнозной аналитики.
В нефтегазовой отрасли пока еще мало внимания уделяется Большим Данным. Руководители ИТ-подразделений крупных российских нефтяных компаний почти не упоминают о своих планах работ в этом направлении. На пути к реальному использованию методов Больших Данных в отрасли сохраняется множество препятствий.
Наряду с этим в Microsoft сообщили, что в СУБД Azure SQL Database появились открытые бета-версии механизмов оперативной обработки транзакций в памяти и операционной аналитики реального времени.
Statistica 13 — новая версия известного пакета, разработанного в компании StatSoft, которую Dell купила в марте прошлого года. Среди сервисов анализа данных появились новые, ориентированные на конкретные отрасли экономики.
Пакеты Teradata Listener и Teradata Aster Analytics для Hadoop предназначены для анализа в реальном времени журналов серверов, лент социальных сетей, потоков данных с датчиков и телеметрического оборудования и прочих источников.
Аналитики рекомендуют оценивать стоимость данных клиентов и на основе этой оценки определять приоритеты инвестиций в технологии, способствующие получению, обогащению, хранению и практическому использованию информации.
Непонимание такого рода рисков и неподготовленность к ним влекут серьезные последствия: от потери репутации и проигрыша в конкуренции или неэффективного использования ресурсов до юридических санкций.