Обратная связь

раскрутка сайта
joomla templates




С помощью формы обратной связи вы можете оставить сообщение или направить запрос по интересующей вас теме.



Ваше сообщение / вопрос*:



Нажмите на изображение, чтобы его изменить





Спасибо за сообщение

 

Благодарим за обращение в НТЦ «Вулкан»! Специалист компании ответит на ваш запрос в течение ближайшего времени

 

 

OK

Big Data

Уровень зрелости

BigBadaБлагодаря экспоненциальному росту облачных вычислений, социальных сетей, онлайн видео и им подобных сервисов, компании генерируют и хранят больше данных, чем когда бы то ни было ранее. Мегабайты и гигабайты перерастают в терабайты, экзабайты и зетабайты (1 миллион и 1 миллиард терабайт соответственно). Рост не останавливается, и по некоторым оценкам объем данных  увеличивается на 60% ежегодно.

В тоже время накапливаемые данные становятся «сырьем» для бизнеса и сближаются по свой экономической значимости с такими основополагающими элементами, как труд или капитал. В случае эффективно организованного сбора, анализа и хранения – знания, извлекаемые из данных, перерастают в конкурентные преимущества. По этой причине многие успешные компании инвестируют в обработку больших данных и прилагают усилия к получению уникальной и достоверной информации.

Возможности

rubПравильное применение технологий больших данных означает получение точных результатов в режиме реального времени. Эти результаты помогают успешно справляться с некоторыми проблемами, как никогда важными сегодня для бизнеса:

  • Знать, что клиенты на самом деле думают о вашей компании, торговой марке, продукте
  • Знать, какие механизмы использовать при взаимодействии с клиентами, чтобы делать это более эффективно и к обоюдной выгоде
  • Выявлять мошенничество и оценивать риски в реальном времени – на основе информации, достаточной для принятия действенных контрмер
  • Достоверно понимать операционную деятельность, цепочки поставок, работу бэк-офиса. Знать, как оптимизировать это
  • Увеличить эффективность работы сотрудников.

Большие данные – повсюду. Люди публикуют 98 000 твитов в минуту и размещают     30 000 000 единиц контента в день на Facebook. Этот контент неструктурирован, он представляет собой текст, видео, фотографии, аудио. Один авиационный двигатель может генерировать до 20 терабайт параметрической информации в час. Цены на фондовом рынке изменяются в течение долей секунды, и упущенные возможности могут стоить трейдерам миллионы.

Компании уже давно сосредоточены на том, чтобы лучше обслуживать своих клиентов и повысить рентабельность. Однако никогда прежде эти цели не были настолько острыми. Ожидания клиентов стремительно растут. Предполагается, что поставщики продуктов и услуг должны знать, чего хотят клиенты, когда и в каком виде. При этом владельцы бизнеса постоянно требуют повышения рентабельности. И все это сопровождается усиливающимися требованиями со стороны государственных регуляторов и появлением новых форм конкуренции.

В этих условиях использование больших данных становится все более важным. Возможности, представляемые Большими Данными, позволяют удовлетворить больше ожиданий клиентов, обеспечить больше прозрачности для контролирующих структур, поднять планку требований для ведения более прибыльной деятельности.
Сегодня задача бизнеса - реализовать эти возможности и заработать на своей способности превратить большие данные в деньги.

Большие данные

 

5V

Определяющими факторами больших данных являются «пять V»: Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value.

bigdata 11

Volume - Объем

Этот аспект первым приходит на ум большинству людей, когда они думают о Больших Данных. В последнее время объемы данных возрастают в геометрической прогрессии. Иметь дело с петабайтами данных - уже не редкость для организаций. При этом как правило им требуется анализ по всему множеству данных, а не только по определенному фрагменту или выборке.

Velocity - Скорость

Большие Данные – это не только объем. Не менее важным параметром является скорость изменения данных. Для большого объема статичных данных может быть приемлем анализ, в течение нескольких часов или дней. Но если набор данных растет на терабайт в день, или данные изменяются с высокой скоростью, то время обработки становится гораздо важнее.

Variety – Разнородность

Big Data – это не всегда структурированные данные: они могут включать в себя видео, аудио, электронные письма, неструктурированные документы, сообщения из социальных сервисов и масс-медиа. Поэтому их не всегда легко разместить в реляционной СУБД. Работа с различными структурированными и неструктурированными данными значительно увеличивает сложность хранения и анализа Больших Данных.

Veracity - Достоверность

Имея дело с большим объемом, скоростью поступления/изменения и разнообразием данных, надо быть готовым к тому, что не все данные будет стопроцентно достоверны. Вопрос состоит в том, какая «чистота» данных достаточна для верного анализа? Зачастую данные и не должны быть «совершенными», однако они должны максимально приближаться к требуемому уровню достоверности. В зависимости от сферы применения, верификация данных может иметь важное значение либо быть простой опцией.

Value - Ценность

Это самый важный аспект больших данных. Реализация ИТ-инфраструктуры систем хранения и обработки больших данных стоит достаточно дорого, и бизнес будет требовать возврата инвестиций. В конце концов, если компания не может извлечь выгоду из своих данных, нет никакого смысла в наращивании потенциала для хранения и управления ими.

Четыре простых шага в управлении большими данными

Процесс управления большими данными можно описать в виде четырех шагов: Сбор – Упорядочивание – Анализ - Вывод. Диаграмма иллюстрирует их последовательность и содержание.

bigdata 22

Для реализации процесса управления большими данными создаются специализированные программные и аппаратные решения.

Преимущества

Подобно тому, как в свое время достижения в области технологий сделали возможным поиск полезного сигнала в шумах, достижения в области управления данными позволяют сегодня использовать потоки структурированных и неструктурированных данных в режиме реального времени. Достижения в аналитике позволяют не только анализировать прошлое, но и предсказывать будущие результаты, чтобы встроить идеи и методы оптимизации прямо в нужные точки бизнес-процессов.

Снижающаяся стоимость инфраструктуры делает технологии больших данных более доступными для всех сфер деятельности, вооружая бизнес инструментарием параллельной обработки в реальном времени. А применение этих технологий создает конкурентное преимущество. Их способность обработать разнообразные и объемные данные, поступающие и изменяющиеся с большой скоростью, а затем представить результат в требуемом виде - поможет определить, что компании нужно делать и чего делать не следует.

Работая в области больших данных, НТЦ «Вулкан» не останавливается на способности принять информацию, управлять информацией и анализировать ее. Мы создаем принципиальные модели функциональной обработки данных, а затем транслируем эти возможности в отраслевые решения.
Мы можем работать с любыми типами данных, независимо от их источника. Мы делаем данные полезными, используя передовые возможности по их обработке - с акцентом на то, как данные будут трансформировать бизнес, чтобы заказчик получил тот результат, который ему нужен.

«Вулкан» готов работать с самыми разными источниками больших данных – от сенсоров оборудования и телематических систем до интеллектуальных сетей и мобильных устройств. К услугам клиентов наши компетенции по работе с социальными сетями.

Мы предлагаем консалтинг, выбор и внедрение программно-технических средств и сервис для клиентов в различных отраслях деятельности.

Компетенции

Технологии больших данных имеют широкий охват и их использование предполагает широкий спектр применения от целевых рекламных систем до оценки энергопотребления и смарт-счетчиков. Конкретные отраслевые решения строятся на основе общих платформенных средств Big Data.
Основные компетенции НТЦ «Вулкан» в области больших данных сформированы вокруг следующих технологий, продуктов и решений:

  • Платформа Apache Hadoopapache hadoop
  • Коммерческий дистрибутив MapR
    HDFShive logo
  • Apache Spark (SparkSQL, MLib, GraphX, Streaming)
  • Apache Solr (полнотекстовый поиск)
  • Apache Mahout (машинное обучение)mahout-logo-400
  • Apache Storm (обработка потоков данных)
  • GraphLab (обработка графовых структур)
    logo spark 2x
  • Apache hive (DWH решение)big voltdb logo 2014
  • Hive on MapReduce
    graphLab
  • Hive on Spark
  • Hive on Tez
  • Apache Drill (SQL-интерфейс к разнородным данным)
    solr-logo
  • MPP базы данных
  • VoltDB (In-memory realtime БД)apache-drill-logo2
  • Druid (realtime БД)
  • FoundationDB (KV хранилище с SQL-интерфейсом) 
  • storm logo winner

foundation-db-logo