Большие данные

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.

Федеральные и региональные органы исполнительной власти – одни из основных сегодня потребителей больших данных, рассчитывающих повысить эффективность принятия управленческих решений. Не стало исключением и Министерство экономического развития Приморского края.

Вопрос поступления в вуз рано или поздно касается почти каждой российской семьи. Как сделать правильный выбор и чем университеты могут помочь своим потенциальным абитуриентам? Цифровой след, проанализированный с использованием методов больших данных, расскажет об интересах школьников и поможет в их профориентации, а в дальнейшем — в получении более качественного образования.

Сегодня нет единой формы представления больших научных данных, доступной для коммерциализации, что затрудняет получение выгоды от инвестиций в исследовательские инфраструктуры. Принципы FAIR управления данными без вмешательства пользователя — один из первых шагов к формированию цифровой инфраструктуры, обеспечивающей трансфер научных результатов в форму, понятную инвесторам, чиновникам, обществу и обеспечивающую контроль за объемами научных данных.

Данные — топливо для систем искусственного интеллекта, сырье для аналитических алгоритмов и основа для систем автоматизации бизнес-процессов. Однако наивно ожидать, что данные изначально будут чистыми и пригодными для обработки, а если исходные данные некорректны, то и результаты будут соответствующими. Что можно сделать для устранения дефектов в данных? Как определить, что следует исправить, а что нет? Как узнать, когда надо устранить проблему, а когда лучше ничего не трогать? Иначе говоря: как управлять качеством данных?

Универсальная платформа создания систем управления данными позволяет решать общие задачи обеспечения качества данных, их целостности и актуальности, а также настраивать систему для учета особенностей работы с корпоративными данными конкретного предприятия.

Архитектура, ориентированная на данные, позволяет корректировать бизнес-правила в ходе эксплуатации информационной системы, гибко изменяя как структуру данных, с которыми работает приложение, так и логику их обработки. Внедрение подобных элементов дата-центричной структуры, управляемой с помощью модели, дает возможность предприятию быстро получить выгоду от новых решений.

Успех проектов машинного обучения в промышленности определяется множеством факторов, учет которых позволит оптимизировать распределение ресурсов и на ранних этапах исключить проекты, не приносящие экономической выгоды.

Грид-cайты стали сегодня неотъемлемой частью научно-исследовательских и образовательных центров, позволяя оперативно получать ресурсы для проведения научных исследований, требующих высокопроизводительных расчетов и инструментов распределенной обработки больших данных.

Главная задача DevOps — предоставить бизнесу работающее ПО. Задача DataOps — предоставить предприятию актуальные работающие данные.