Большие данные

ODPi была учреждена в прошлом году в целях сдерживания фрагментации рынка Hadoop. В рамках инициативы планировалось подготовить стандарт, включив в него проверенные технологии из числа проектов Apache Software Foundation.

Прежде чем браться за прогнозный анализ, машинное обучение и другие новшества, обещанные Большими Данными, компаниям необходимо «исправить дефектные основы управления информацией» — к такому выводу пришли авторы доклада, подготовленного компанией TechVision Research.

Для отечественных предприятий и организаций на первый план выходит задача извлечения ценных знаний из накопленных объемов данных, использование продвинутой аналитики для создания новых продуктов и сервисов.

Для совершенствования алгоритмов и построения обучающих выборок времени у обладателей одной из самых дефицитных профессий почти не остается.

Новый инструмент предназначен для поиска, извлечения, обобщения и структуризации информации из практически любого текстового контента на разных языках как в корпоративных системах, так и во внешних источниках.

Особенность Vora — возможность использования традиционных методов оперативной аналитической обработки и языков программирования для анализа всех доступных на предприятии данных.

По утверждениям участников проекта Apache Arrow, он позволит увеличить производительность при решении аналитических задач в сто с лишним раз.

Программа Precision Medicine Initiative предусматривает разработку масштабной базы данных пациентов, которая позволит исследователям получать дополнительную информацию о заболеваниях и находить индивидуальные способы лечения.

Программа Precision Medicine Initiative предусматривает разработку масштабной базы данных пациентов, которая позволит исследователям получать дополнительную информацию о заболеваниях и находить индивидуальные способы лечения.

Проект уже принес первые плоды: усовершенствованный механизм перестановок, ускорение сортировок и вычислений в оперативной памяти, более оптимальное использование доступной памяти и улучшение масштабируемости.

В современном мире выживает не сильнейший, но быстрейший — интенсивные изменения окружающего мира могут угрожать любому бизнесу.

На рынке Больших Данных наблюдается типичная ситуация «курицы и яйца» – клиенты не готовы платить за неизвестный результат, а поставщикам нужны деньги для приобретения данных и реализации качественных проектов.

Теоретические основы машинного обучения появились практически одновременно с первыми компьютерами, однако при его практическом применении всегда приходится учитывать специфику конкретных систем. Работа с Большими Данными средствами Hadoop требует инструментов адаптации алгоритмов машинного обучения к этой платформе, например с помощью механизмов из стека IBM BigInsights.

При этом 85% участников опроса сообщили, что либо намереваются разместить в облачной среде конфиденциальные данные, либо уже сделали это.

Одновременно с увеличением числа проектов в области Больших Данных растут и сложности. Чаще всего ИТ-руководители называют главным препятствием неэффективное управление данными, отсутствие адекватной стратегии и недостаточное внимание со стороны руководителей.

Подразделение Teradata Marketing Applications переходит от прямой модели работы в России к работе через посредников, а CleverDATA становится единственным поставщиком решений и услуг для всех существующих заказчиков маркетинговых приложений Teradata.

Это четвертое значимое приобретение корпорации, связанное с вопросами здравоохранения, за последний год, которое должно сделать когнитивную платформу одним из крупнейших мировых хранилищ данных, связанных со здоровьем.

Как объясняют в Databricks, бесплатный вариант оптимален для разработчиков, ученых и специалистов по данным, а также для любых ИТ-специалистов, желающих освоить Spark.

Большие Данные во многом меняют предприятия. В частности, появляются инструменты, позволяющие кадровым службам по-новому организовать контроль вовлеченности персонала.

Чтобы составить рецепт для пива, которое отвечало бы этим эмоциям, в Havas Helia с помощью сервиса на базе IBM Watson, проанализировали 2800 существующих рецептов, обработав в системе списки ингредиентов, описания оттенков вкуса и отзывы потребителей.