Big Data

Растущая ценность корпоративной информации делает ее объектом все более изощренных атак со стороны злоумышленников, традиционные средства защиты против которых уже неэффективны. Сегодня нужны новые технологии, основанные на тотальном сборе и анализе в реальном масштабе времени практически каждого байта данных, циркулирующих в корпоративной инфраструктуре. Примером нового подхода к обеспечению информационной безопасности предприятия является решение RSA Security Analytics.

Объемы данных, обрабатываемых современными информационными системами, постоянно растут, а логика бизнес-приложений усложняется, что исключает какое-либо участие человека и вызывает потребность в адаптивных алгоритмах, способных учитывать изменения окружающей среды. Машинное обучение сегодня переживает бурный рост, и такие компании, как «Яндекс», уже почувствовали это в своей работе.

Средства анализа Больших Данных могут принести пользу многим предприятиям, однако для средних и малых компаний они слишком сложны и дороги. Сегодня эта ситуация начинает меняться.

Сегодня очевидно, что только технических средств для противодействия новым типам информационных угроз недостаточно — необходимы адекватные инструменты киберразведки на основе аналитики Больших Данных.

В 2013 году сенсаций ждать не стоит — продолжится развитие технологий, с которых началось нынешнее десятилетие, однако все ярче будут проявляться черты наступившей новой эры работы с данными.

ИТ на пороге качественных перемен: Большие Данные, мобильность, беспроводной доступ к Всемирной паутине — все эти веяния времени вряд ли будет правильным рассматривать только с точки зрения технологий и пытаться решать порождаемые ими задачи путем установки очередного ящика в серверную комнату. Скорее всего, речь идет, пусть и не буквально, о новом измерении, дополняющем имеющиеся четыре.

Сегодня для анализа Больших Данных пытаются использовать подходы и методы, разработанные еще при создании технологий информационных хранилищ, и хотя при этом делаются поправки с учетом количественных показателей, в них не учитываются принципы сбора, обработки и анализа данных. Вместе с тем некоторые особенности традиционных операций могут противоречить специфике обработки Больших Данных.

Как построить ИТ-инфраструктуру мобильного предприятия, обеспечивающую обработку больших объемов данных разнообразных типов, без деградации скорости и с поддержкой мобильного доступа? Компания SAP/Sybase расширила спектр своих традиционных продуктов средствами поддержки мобильных платформ.

«Большие Данные» — понятие достаточно общее и размытое, это и большие объемы данных, и средства аналитики, и параллельная обработка, и распределенное хранение, и обработка со скоростью поступления данных. Компания IBM предложила платформу обработки Больших Данных, решающую все эти задачи.

Инициатива федерального правительства США «Большие данные: исследования и разработки» носит административный характер и полностью игнорирует личностный фактор. Что за этим стоит?

Для страховой компании информация о клиентах, продуктах и рынках имеет особую ценность, поэтому системы бизнес-аналитики — это их «глаза», позволяющие ориентироваться в рыночных реалиях, принимать оптимальные решения и прокладывать свой путь к успеху. Как показывает опыт группы «АльфаСтрахование», чем более эффективен такой аналитический инструмент, тем ближе достижение бизнес-целей.

После пяти лет работы по созданию системного ПО для устройств хранения исследовательское подразделение корпорации EMC в России расширило поле своей деятельности на решение проблем обработки Больших Данных.

Проблема Больших Данных вызвана не столько большими объемами, сколько неспособностью традиционных методов справиться с потоками разнообразных данных, поступающих из огромного числа внешних и внутренних источников, имеющих различную структуру и схемы индексации. Для работы с Большими Данными требуются новые решения, например, такие как пакет SAS High-Performance Analytics.

Развитие ИТ-индустрии за ее относительно короткую историю определялось различными факторами, а сегодня индустрию двигает индивидуализация.

Проблема Больших Данных вечна и призрачна — на всем протяжении истории технологии управления данными всегда имелись данные, которые хотелось бы эффективно хранить и обрабатывать, но их объемы делали эту задачу непосильной для существующих СУБД. Однако иногда удается найти решение частных случаев проблемы Больших Данных — например, для категорий данных, управляемых традиционными СУБД.

Под влиянием роста объемов данных в бывшей совсем недавно стабильной области СУБД начались подвижки, выразившиеся, в частности, в появлении двух движений — NoSQL и NewSQL.

Выполненная по заказу ЦРУ, разработка компании Cleversafe может быть востребована в ряде сугубо гражданских приложений.

Символами первой промышленной революции были чугун и пар, второй — сталь и поточное производство, третьей — полимерные материалы, алюминий и электроника, а очередная революция пройдет под знаком композитных материалов и данных. Big Data —это ложный след или будущее индустрии?

Многочисленные исследования аналитиков и игроков ИТ-рынка свидетельствуют, что одна из главных нынешних проблем компаний и организаций — переизбыток информации, причем высказывается даже мнение, что человечество производит сейчас данных больше, чем может хранить. Что значит для общества проблема Больших Данных и какие пути ее решения предлагают сегодня субъекты индустрии ИТ?

Технические руководители крупнейших ИТ-компаний: Hitachi Data Systems, Teradata, EMC/Greenplum и Fujitsu рассказывают о своих взглядах на Большие Данные, облака и аналитику.