Управление хранением
Машинное обучение в системах хранения Большого адронного коллайдера
![]()
Алгоритмы машинного обучения все шире используются для увеличения производительности гибридных систем хранения данных. Классификации, регрессии и анализ временных рядов помогают выбрать тип хранилища и упорядочить в нем размещение файлов.
.jpg)
Управление данными на практике: эволюция, перспективы, инструменты
Эксперты GlowByte и Data Sapience — об актуальных вопросах выстраивания и развития Data Governance в организациях.
Самое читаемое
- Встраивание управления качеством данных в процессы: через дорожную карту — к культуре доверия к данным
- Качество данных и его влияние на эффективность бизнеса стало темой первой конференции «Открытых систем» в 2026 году
- ММК: единый язык для цифровых инициатив
- ТМК: отечественный MDM с новыми возможностями
- «Солар»: Две трети компаний не контролируют утечки данных через нейросети
- Встраивание инструментов качества данных в бизнес-процессы: главная ценность и результаты
- Мировые регуляторы смягчают подходы к генеративному ИИ
- Данные со встроенным качеством
- «Цельс»: медицинский ИИ на экспорт
- Ключевые тренды эксплуатации ИТ-инфраструктуры
- Конференция «Цифровая инфраструктура — 2026»: 4 марта в Москве обсудят будущее ИТ‑суверенитета
- Arenadata: кадры для экономики данных
