Видеоотчет Форума «Big Data 2012». Пленарное заседание

«Большие данные»: пора подготовить корпоративные ИТ к новым скоростям

Сергей Мацоцкий, вице-президент IBS Group, Председатель правления, IBS

Современные тренды в ИТ (такие как централизация вычислительных ресурсов, распространение мобильных вычислений, широкая доступность сверхпроизводительных серверов) меняют наше отношение к анализу деловых данных. Меняется не только объем, но и качество, доступность, форматы информации. Как это отражается на повседневной практике работы ИТ-службы? Нужно ли уже сейчас искать в корпоративном ЦОД место новым технологическим решениям для анализа больших объемов данных? Насколько затраты на эти решения оправдают себя? Кроме того, в эпоху Больших Данных меняются роль и структура корпоративных ИТ-служб, которые от решения технических задач должны перейти к решению вопросов о том, как поставить цифровые активы компании на службу бизнесу.

Как технологии обработки Больших Данных помогут изменить будущее вашего бизнеса

Люк Лонерган, соучредитель и СТО, Greenplum, EMC

Большими Данными принято называть наборы данных в комбинации с инструментарием и специфичным окружением для их обработки и анализа. Сейчас Большие Данные играют огромную роль в бизнесе. Компания EMC работает в данном направлении с 2010 года и, благодаря технологиям Greenplum и Isilon, зарекомендовала себя как перспективный и технологически продвинутый поставщик решений для Больших Данных.

Обработка неструктурированных данных реального мира

Хартмут Вагнер, Вице-президент по управлению информацией, НР ЕМЕА

Более не привязанная к структурированным базам данных, информация теперь живет везде — в социальных сетях, изображениях, текстах, голосовых звонках и электронной почте. Несмотря на ажиотаж вокруг Hadoop и баз данных, размещаемых в памяти, обработка неструктурированных данных по-прежнему сопряжена с рядом проблем. Узнайте, как платформа обработки информации, адаптирующаяся к нашему реальному миру, а не подстраивающая модель мира под себя, помогает организациям открыть неограниченные возможности Больших Данных, предоставляя ценные выводы из информации независимо от того, что эта информация из себя представляет и где она находится, — и все это в режиме реального времени!

Стратегия и решения IBM в области обработки и анализа Больших Данных

Сергей Лихарев, руководитель направления решений по управлению информацией, IBM EE/A

В докладе будут затронуты актуальные вопросы в области обработки и анализа Больших Данных в компаниях. Речь пойдет о практических примерах использования Больших Данных, а также о решениях IBM, которые помогают компаниям превратить Большие Данные в эффективные управленческие решения, обеспечить рост бизнеса и повысить лояльность клиентов.

Облачная инфраструктура для Больших Данных — инструмент предоставления быстро адаптируемых сервисов

Гюнтер Тиль, руководитель направления по развитию бизнеса в регионе EMEA, NetApp

Бизнес-модели, основанные на облачных архитектурах, отличаются от стандартных сервисных предложений своей адаптивностью, позволяют обеспечивать хорошее соотношение цены и качества и формировать гибкие контрактные условия. Облачные инфраструктуры просто обязаны быть высокоэффективными по цене и масштабируемыми, чтобы минимизировать капитальные затраты и дать возможность сервис-провайдеру сформировать конкурентные предложения. NetApp представляет решения для Big Data, позволяющие провайдерам как внутренних, так и внешних облачных услуг использовать мощные инфраструктурные составляющие для создания гибкой платформы, ориентированной на будущий рост бизнеса. Компании могут сами развернуть у себя эти инфраструктуры, подобные тем, что строят крупные сервис-провайдеры, но по более приемлемой цене.

Обработка больших данных со скоростью мысли: представляем SAP HANA

Дмитрий Лисогор, заместитель генерального директора, руководитель Департамента по бизнес-аналитике и технологиям, SAP СНГ

Microsoft и Big Data: проект Isotope

Вячеслав Архаров, менеджер по продвижению серверных продуктов, Microsoft

Стратегия Oracle в области обработки Больших Данных

Андрей Пивоваров, менеджер по технологическому консалтингу, Oracle России и СНГ

В октябре 2011 года компания Oracle анонсировала новое специализированное аппаратно-программное решение для работы с Большими Данными — Oracle Big Data Appliance.

Из чего состоит это решение? Какие преимущества оно дает? Какие дополнительные возможности появляются у заказчиков, уже располагающих хранилищами данных на платформе Oracle? Как Oracle Big Data Appliance взаимодействует с другими компонентами технологического стека Oracle? В докладе будут даны ответы на эти и другие вопросы.

Смена парадигмы взаимоотношений заказчика и провайдера сервисов Больших Данных. Пракика T-Systems International и Hitachi Data Systems

Иван Кожемякин, старший системный консультант, Hitachi Data Systems

В условиях быстро меняющихся требований клиентов к сервисам Больших Данных, предоставляемым крупными компаниями-провайдерами, жизненно необходимой становится способность поставщика услуг оперативно изменять свой бизнес. Бизнес-модель провайдеров таких сервисов сегодня определяют именно меняющиеся потребности рынка.

Как в этих условиях изменяются взаимоотношения Hitachi Data Systems с клиентами? Успех на рынке во многом определяется способностью предоставлять своим заказчикам технологические решения, которые покрывали бы широкий спектр потребностей в облачных сервисах с возможностью оценить их качество и фиксировать объем потребляемых ресурсов. В докладе будут освещены ключевые моменты одного из крупнейших проектов мирового уровня.

Большие Данные: максимизируйте отдачу от корпоративных данных

Ник Росситер, региональный директор, Informatica Россия и СНГ

Стремясь превратить Большие Данные в большие возможности для бизнеса, компании уделяют особое внимание интеграции данных, чтобы своевременно предоставлять наиболее актуальную и проверенную информацию сотрудникам всех своих подразделений во всех географических зонах. Компании используют интеграцию данных, чтобы получить единое представление о своих клиентах, поставщиках и услугах, по возможности, в режиме реального времени. Наряду с транзакционными данными им приходится работать и с интерактивными данными, поступающими от большого числа мобильных устройств и из социальных сетей. В дополнение к этому в последние годы стремительно набирает популярность бесплатная платформа Hadoop, которая также является источником больших объемов процессинговых данных.