Data&AI

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

В течение последних лет корпорация IBM планомерно выстраивала на базе собственных и приобретенных технологий платформу управления информацией, охватывающую все средства, необходимые предприятиям для работы с данными, однако сейчас эта картина будет неполной без включения в цепочку поставки средств работы с Большими Данными.

Виртуализация значительно изменила ИТ, за исключением сегмента высоконагруженных приложений и серверов больших баз данных, где этот подход неэффективен. Однако сегодня и здесь наступает время революционных изменений, но совершенно иного плана.

Сегодня решение проблемы больших данных связывают с облаками и технологиями категории MapReduce, однако востребованы и традиционные подходы, основанные на распределенных файловых системах, надежно работающих с неограниченными объемами данных.

Понятие бесконечности часто встречается в вычислительных задачах, однако до сих пор не существовало методов непосредственного компьютерного манипулирования бесконечно большими и бесконечно малыми величинами. Профессор Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского Ярослав Сергеев занимается именно разработкой методики использования бесконечных величин в вычислительной технике.

Едва ли можно представить бизнес-процесс или приложение, которые в той или иной форме не зависели бы от сервисов и устройств хранения файлов. За полвека рутинные средства управления файлами операционных систем.

Помните сказку «Репка»? Развязка наступила в ней только после того, как кошка «кликнула» мышку. Сколько раз за день мы «кликаем» мышку, но КПД нашего повседневного «клико-мышечного» труда подчас до смешного мал. Сколько «кликов» требуется, чтобы заставить программу понять, что мы от нее хотим! Вот тогда-то и мы переходим на естественный язык общения с компьютером. Жаль, что обычно машину не волнуют наши отчаянные, и, как правило, нелицеприятные монологи, однако выход есть.

KDD — обнаружение знаний в базах данных — реальный способ повышения эффективности работы. Вопрос не в том, нужны ли такие технологии, а в том, как их применить в каждом конкретном случае.

Приложение формирует график тремора у пациента, отражая объективную картину в динамике и общее состояние пациента.