Что такое Big Data (Анализ Больших Данных)

2019. Видео: как BigData и ИИ помогают провести теннисный турнир


Сегодня стартует US Open, и конечно, компания IBM не могла не воспользоваться этой возможностью, чтобы порадовать своих инвесторов новым видео о своих технологиях. US Open - это предприятие, которое работает 2 недели в году. Но на эти 2 недели ему нужен собственный дата-центр, чтобы обработать все запросы. К счастью, тут как тут оказывается компания IBM, которая предоставляет не только облако (вместо дата-центра), но и платформу для анализа информации: от определения аутов в теннисном матче до годовой статистики соперника, которая помогает теннисным тренерам подготовить своего подопечного с следующей игре. И конечно, ИИ помогает создать интересный контент для болельщиков, которые отправляют миллионы запросов в день на сайт US Open.


2019. Видео: зачем нужны большие данные для клиентских впечатлений


Чтобы обрабатывать большие данные, нужна большая система, такая, как у SAP. Поэтому SAP пропагандирует пользу от больших данных. Например, в этом видео управляющий директор SAP CIS Дмитрий Красюков рассказывает (для блондинок) как зарабатывать на клиентских впечатлениях и как создавать эти впечатления при помощи обработки данных.


2016. Интеллектуальная платформа Microsoft спрогнозировала результаты Чемпионата Европы по футболу



У Microsoft (как у любого уважающего себя ИТ-гиганта) уже есть аналитическая платформа, основанная на обработке больших данных (Big Data) и искусственном интеллекте - Microsoft Cortana Intelligence Suite. На основании различных данных из ваших бизнес-систем, она может предсказать отток клиентов, поломки оборудования, изменение доходов и т.д. А сейчас, Microsoft дает нам возможность проверить, насколько точно работает эта платформа. Проанализировав футбольную историю, статистическую информацию о командах, результативности игроков, полученных травмах, а также комментарии фанатов в социальных сетях, она представила свой прогноз на Чемпионат Европы по футболу, который стартует сегодня. Итак, согласно прогнозу: в финале Германия победит Испанию с вероятностью 66%. А в стартовом матче Франция выиграет у Румынии с вероятностью 71%.


2016. IBM создала СХД, которая определяет важность данных с помощью машинного обучения



В условиях переизбытка информации компании, использующие СХД сталкиваются с проблемой: как отделить важную информацию от тонн информационного мусора. Исследователи из цюрихского R&D-подразделения IBM представили когнитивную платформу хранения для больших данных, которая способна самостоятельно определить важность информации. Определение этих ключевых данных из всего массива информации происходит с помощью сложных алгоритмов, которые учитывают не только частоту доступа, уровень защиты, дату создания и т. п., но и следят за тем, как люди взаимодействуют с той или иной частью базы данных. При этом система может сама обнаруживать малоценную информацию и удалять ее или отправлять на дешевые второстепенные низкопроизводительные накопители.


2015. IBM станет ведущим провайдером прогноза погоды для бизнеса



Важна ли погода для бизнеса? Конечно, особенно, если ваш бизнес - это сельхоз предприятие, турфирма, кафе, солнечная электростанция или магазин одежды. Погода влияет на стабильность поставок, выбор ассортимента и активность продаж. В таком случае, каждая уважающая себя система бизнес-аналитики должна учитывать прогноз погоды. Так подумали в IBM и купили крупнейшую в мире метеослужбу The Weather Company. IBM планирует скормить данные из трех миллиардов прогнозных референсных точек своему суперкомпьютеру Watson и совершить переворот в прогнозировании погоды. Кроме того, они планируют создать платформу, которая позволит сторонним бизнес-приложениям использовать информацию о погоде за некоторую плату.


2015. Google запустил онлайн Big Data сервис Cloud Dataproc



В дополнение к своим услугам в области больших данных, компания Google запускает новый сервис для управления большими данными на своей облачной платформе Google Cloud Platform. Он позволяет использовать движки обработки больших данных Spark или Hadoop прямо в облаке. По утверждению компании, пользователи сервиса смогут запустить кластер Hadoop за 90 секунд. Эта цифра существенно превышает возможности других сервисов. При этом Google будет брать только 0,01 доллара за час работы виртуального процессора в кластере. Эта стоимость будет добавляться к обычной стоимости работы с виртуальными машинами и хранения данных. Поскольку сервис Dataproc позволяет разворачивать кластеры так быстро, пользователи смогут использовать их по мере необходимости, а не держать в рабочем состоянии постоянно.


2015. SAP представил Next Big Thing - ERP-систему S/4HANA



Первая ERP система SAP называлась R/2 и работала на мейнфреймах. Потом был R/3. В 2004 году появился SAP Business Suite. На днях SAP представил (как они говорят) самый главный продукт в своей истории - новую версию S4/HANA. При ее создании разработчики думали не о том, как утереть нос извечному конкуренту Oracle, а о том, как не дать себя обставить агрессивным SaaS-провайдерам Salesforce и Workday. Поэтому S4 сможет работать как локально, так и в облаке. Главная фишка системы - скорость. Как следует из названия, в основе S4 лежит ведущая Big-Data платформа SAP HANA, которая позволяет обрабатывать очень большие данные за секунды. Вторая главная фишка - интерфейс. Забудьте о сложных таблицах и меню, в которых без бутылки не разобраться. SAP хочет, чтобы новой мощной системой можно было управлять с помощью смартфона. Для работы с SAP можно будет использовать как минимум 25 простых приложений SAP Fiori.


2014. Google финансирует стартап, разрабатывающий ИИ для анализа больших данных



Стартап Automatic Statistician, который позиционирует себя, как разработчик ИИ для научных данных, получил от Гугла премию Google Focused Research Award в $750,000. Стартап основан профессором Кэмбриджа, Зоубином Гахрамани (на фото), и находится на совсем ранней стадии. Его специализации - находить зависимости и строить модели из больших массивом входящих данных с помощью машинного обучения. В результате система выдает понятные графики и сопроводительный текст, описывающий найденные зависимости на естественном языке.