Российские компании осознают ценность данных и переходят от системо-центричной к дата-центричной ИТ-архитектуре. Ключ к успеху такого перехода — качественные и синхронизированные данные, хорошо структурированное хранилище и правильные инструменты анализа, позволяющие хранить данные вне систем бизнес-анализа.
В основе классической ИТ-архитектуры лежат приложения, каждое со своей базой данных, что обычно приводит к дублированию информации в бизнес-объектах. Ядро дата-центричной архитектуры – данные, доступные всем потребителям через единую точку, роль которой в сложных системах исполняет логическая витрина основанная на модели консолидированных данных. В чем преимущества использования онтологий для построения такой модели и как построить онтологическую модель, обеспечив гибкость и целостность?
Развитие культуры играет важную роль в успешной монетизации данных. Компания «Магнит» трансформировала операционную модель по работе с данными, внедрила ряд инициатив Data Governance, оптимизировала процессы ввода новых data-специалистов и разработала свой инструмент self-service для бизнес-аналитики. Все это положительно сказалось на процессе принятия решений, открыло новые возможности для бизнеса и обеспечило непрерывный доступ к анализу данных.
Благодаря 28-миллиардной сделке Cisco значительно расширяет спектр своих решений в области безопасности; планируетcя полномасштабная интеграция технологий Splunk.
Участники ежегодного мероприятия «Открытых систем» рассмотрели лучшие отраслевые практики работы с данными.
В чем польза BI-инструментария для самостоятельной работы сотрудников с данными и как расширить их использование в организации.
Специалисты по анализу данных широко используют Python, и им необходимы средства обмена данными с традиционным для корпоративной среды инструментом работы с данными.
Форум будет полезен не только директорам по данным, ИТ-директорам, архитекторам-аналитикам и специалистам по работе с данными, но и генеральным директорам и директорам по развитию, руководителям функциональных подразделений и направлений, управляющим директорам, а также менеджерам проектов.
Разработанные в компании инструменты позволяют отслеживать перемещения конфиденциальных данных и обнаруживать попадание их в неконтролируемые базы.
Большинство таких моделей пока основаны на статистике – прогнозировании с обработкой больших наборов данных, но, как правило, без детального поведенческого анализа.
Условия, в которых сегодня вынуждены работать российские компании, наглядно показали, насколько важно для их поставщиков иметь в своем портфеле зрелые программные решения, апробированные многочисленными внедрениями, и наработанную, благодаря разнообразным проектам, богатую экспертизу. Эти постулаты верны и для построенных на основе технологий Open Source российских СУБД, таких как Arenadata DB.
В цифровую эпоху аналитические платформы стали важнейшим активом бизнеса, однако их эксплуатация часто влечет высокие издержки, но при этом не может обеспечить достаточную скорость внедрения новых методов анализа данных. Открытый проект Trino позволяет анализировать данные из различных источников, а коммерческая версия проекта – российская платформа CedrusData предоставляет дополнительные сервисы и возможности интеграции.
В 2011 году британскую компанию за 11 млрд долл. приобрела Hewlett-Packard; но уже через год она списала в убыток 8,8 млрд долл. и предъявила иск Линчу.
Прогнозные сетевые технологии, опираясь на средства искусственного интеллекта и машинного обучения, на максимально ранних этапах предупреждают администраторов о потенциальных проблемах и предлагают возможные решения.
Спикеры организованного издательством "Открытые системы" форума представили широкую палитру сценариев использования систем и моделей на основе ИИ в корпоративном секторе.
Сделано открытие, способное разрешить проблему энергетической «прожорливости» оборудования для систем искусственного интеллекта и обработки больших данных.