Big Data

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.

Средства пойдут на разработку сервисов с использованием технологий обработки Больших Данных.

По оценкам экспертов Research and Markets, среднегодовой рост мирового рынка облачной аналитики в ближайшей перспективе будет превышать 26%.

Компания Hitachi Data Systems покупает компанию Pentaho, занимающуюся разработкой программного обеспечения бизнес-анализа. Приобретенные технологии анализа Hitachi намерена интегрировать в свои системы Интернета вещей, которые будут разрабатываться для сферы здравоохранения, общественной безопасности и других отраслей.

По оценкам экспертов Research and Markets, среднегодовой рост мирового рынка облачной аналитики в ближайшей перспективе будет превышать 26%.

«Интерфакс» завершил разработку системы управленческой отчетности на базе BI-платформы Prognoz Platform. Внедрение системы помогло решить задачи по созданию информационного хранилища данных, мониторингу и анализу показателей финансово-хозяйственной деятельности, планированию и прогнозированию деятельности организации.

Группа Danone сократила издержки на покупку молочного сырья на 1,5% в год благодаря внедрению системы планирования молочного баланса, разработанной компанией «Прогноз». Такая экономия на затратах в масштабах России позволит окупить разработку системы менее чем за год.

В 2014 году программное обеспечение Apache Hadoop совершило революцию в области Больших Данных, а в 2015-м Apache Spark обещает вытеснить Hadoop благодаря своим более развитым средствам анализа.

Всего за несколько лет технологии Больших Данных прошли путь от громких обещаний до одной из главных движущих сил новой цифровой эпохи. В 2014 году мы все чаще имели возможность наблюдать, как предприятия, реализующие проекты Больших Данных, от этапа тестирования переходят к их производственной эксплуатации.

Институт имени Алана Тьюринга создается в Великобритании для ведения исследований в области сбора, организации и анализа Больших Данных.

Компании выпустили решение для анализа потоков данных в реальном времени. Совместно созданная система позволяет оперативно реагировать на события, и как утверждается, обладает неограниченной масштабируемостью.

Департамент градостроительной политики Москвы внедрил на для подведомственных предприятиях методику оценки результатов финансово-хозяйственной деятельности на основе расчетов взаимосвязанных финансово-экономических показателей.

Компании смогут предложить клиентам полную автоматизацию кампаний цифрового маркетинга — от инновационных процедур сегментирования клиентов до многоканального взаимодействия с клиентами в режиме реального времени.

Технология HANA изначально была в большей степени рассчитана на обработку структурированных данных, например финансовых, но с недавнего времени в системе появилась поддержка работы с потоковыми данными, например, поступающими в реальном времени уведомлениями и информацией о событиях.

Компания Revolution Analytics известна прежде всего созданием одного из наиболее популярных коммерческих дистрибутивов среды выполнения языка программирования R, ориентированного на решение задач статистики и аналитики.

Насколько хорошо вы умеете определять характер людей? Возможно, не так хорошо, как компьютер, если судить по результатам исследования, проведенного специалистами Кембриджского и Стэнфордского университетов.

Компания Kodak Alaris будет заниматься сканерами для пленок и документов, разработкой программ для сканирования и распознавания текстов, а также для анализа больших объемов неструктурированных данных.

IBM представила новый мейнфрейм z13, который будет обрабатывать миллиарды транзакций, ежедневно генерируемых смартфонами и планшетами.

Служба заказа такси начнет передавать анонимизированные сведения о времени поездок, пунктах отправления и назначения, а также продолжительности и длине маршрута. Все это должно помочь изучению движения в городе и, в конечном счете, улучшить городскую инфраструктуру.