Управление данными и анализ_

Системы класса BIG DATA



Количество информации, хранящейся в компьютерных системах возрастает  астрономическими темпами. Популяризация мобильных устройств вместе с информатизацией новых сфер жизни обусловливает необходимость реализации новых методов работы с данными.  

 

Следует отметить, что подавляющее большинство из собранных данных являются неструктурированными или полу-структурированными, это означает, что эти видео, аудио или фото материалы, не могут быть обработаны в реляционных базах данных.Все чаще  в деловой практике необходимо работать с данными Ad-Hoc из множества источников, структура которых не известна заранее. Эффективная работа с такими данными является конкурентным преимуществом организации.

 

Значительное увеличение пропускной способности каналов, переход к беспроводной технологии и повышение давления со стороны бизнеса привели к ожидаемой обработке этих огромных объемов информации в режиме реального времени, дабы соответствующая информация была доступна практически сразу. Эти новые разработки в информатике вызвали революцию в подходе к обработке  данных в организации. Классические хранилища данных, процессы, ETL и модели данных имеющие большое применение в структурированных данных заменяются решениями известными как BIG DATA.

 

В Matic области Big Data определяем в рамках 4-х основных проблем, которые организация должна решить для того, чтобы эффективно работать с такими данными: 

  1. Возможность эффективно работать с большими объемами данных при помощи современных решений  специальных баз или интегрированных решений (Appliance). В группу этих решений входят IBM Neteeza, Sybase IQ, HP Vertica или Oracle Exadata предлагаемые Matic.
  2. Интеграция информации из различных источников в рамках одного инструмента в режиме реального времени „data streaming”, в частности, с помощью IBM Data Capture, Verint, HP Authonomy и собственных решений. Инструменты в этой области позволяют мониторить информацию в Интернет  источниках, в том числе мониторинг  информации в социальных сетях, таких как Facebook.
  3. Анализ неструктурированных данных с помощью передовых инструментов анализа потокового видео, голосовой транскрипциии инструментов для преобразования данныхтипа ETL. Matic располагает собственной командой в сфереBusiness Intelligence,которая имеет практический опыт работы с большими объемами информации в течение короткого времени.
  4. Визуализация и создание отчетов с помощью интерактивных инструментов, которые позволяют конечному пользователю (аналитику Баз данных)подготовить отчет в привлекательный графической форме, представляющий результаты анализа. Предлагаем решения в этой области  в том числе IBM Cognos, Data Watch, а также Qlik View.

 

Ценность для Клиента:

Результатом реализацииявляется лучшее понимание информации, имеющейся в предприятии, более быстрый доступ и более широкие возможности ее анализа в сочетании с одновременным снижением затрат на анализ информации.В результате, бизнес-подразделения получают новые возможности для работы с даннымипереложив бремя своей работы со сбора данных на их творческий анализ и извлечение смыслов.

Как результат, более глубокое понимание информации, описывающей конкретное явление преобразуется в улучшение эффективности бизнес-решений проводимых на основании анализа данных.

 

 

ПАРТНЕРЫ:

PL / EN / RU