23 - ospПРЕМИУМ-ПАРТНЕРЫ Корпорация emc является мировым...

23МАРТА

Уважаемые участники форума BIG DATA 2016!

В этом году мы проводим форум по Большим Данным и аналитике в пятый раз. Термин, технологии, проекты Больших Данных – все это тоже существует на рынке не многим более пяти лет. Наш форум рос и взрослел вместе с рынком, и сегодня мы готовы представить вам самый яркий опыт и наиболее ценные рекомендации экспертов и практиков ведущих российских и международных компаний.

На повестке дня многих организаций стоит вопрос о том, как заставить Большие Данные по-настоящему работать, как с помощью их анализа повышать прибыль, становиться более конкурентоспособными, формировать новые эффективные бизнес-модели.

Надеемся, что сегодня в программе форума вы найдете для себя ответы на эти и другие актуальные для вас вопросы. Надеемся также, что участие в форуме даст вам повод для новых размышлений и сомнений, ведь без них невозможно движение вперед по трудной дороге освоения Больших Данных.

От имени организаторов желаю вам интересного и плодотворного дня – на форуме BIG DATA 2016.

НАТАЛЬЯ ДУБОВА, руководитель программного комитета BIG DATA 2016

ДЛЯ ЗАМЕТОК

Компания Microsoft – мировой лидер в области информационных технологий, поставляющий широкий диапазон устройств и сервисов, программного обеспечения и ИТ-услуг. Это одна из крупнейших в мире корпораций, работающая в более чем 190 странах мира. Согласно ежегодному исследованию агентства Millward Brown, Microsoft входит в десятку самых дорогих брендов мира. Компания Microsoft действует в России с 1992 года. На сегодняшний день компания активно работает в 70 городах страны.Подробнее: https://www.microsoft.com/ru-ru/

ИННОВАЦИОННЫЙ ПАРТНЕР

ПРЕМИУМ-ПАРТНЕРЫ

Корпорация EMC является мировым технологическим лидером, помогающим корпоративным заказчикам и сервис-провайдерам трансформировать свои операции и реализовать модель «ИТ как услуга». В основе этой трансформации лежат облачные вычисления. Благодаря новаторским продуктам и услугам EMC ускоряет переход к облачным вычислениям, позволяя ИТ-департаментам более гибко, надежно и экономично управлять, хранить, защищать и анализировать самые ценные активы компаний – информацию. EMC работает с организациями и предприятиями по всему миру в государственном и частном секторах, от только что созданных компаний до компаний из списка Fortune Global 500. В число клиентов ЕМС входят компании всех отраслей в более чем 100 странах мира.Подробнее: russia.emc.com

Компания Hewlett Packard Enterprise создает новые возможности для того, чтобы технологии приносили максимальную пользу компаниям, государственным учреждениям и обществу в целом. Обладая широчай-шим портфелем технологий, который включает в себя программное обеспечение, услуги и ИТ-инфраструк-туру, HPE предоставляет решения самых комплексных задач клиентов в любом регионе мира.Подробнее: www.hpe.ru

ГЕНЕРАЛЬНЫЕ ПАРТНЕРЫ

Intel – инновационная компания, известная как крупнейший производитель микропроцессоров, но сфера ее интересов намного шире: Интернет вещей, мобильные устройства, дополненная реальность, исследовательская деятельность, а также разработка программного обеспечения для различных архитектур. В Intel мы не только создаем инновационные программные продукты, но и охотно делимся своим опытом— в России и во всем мире работает множество образовательных программ для школьников, студентов и молодых ученых.Подробнее: http://intel.ru/software/

Oracle упрощает ИТ и ускоряет инновации в бизнесе.Исключительная производительность и эффективность технологий, простая ИТ- инфраструктура и сокра-щение затрат ‒ это то, что создает Oracle, помогая более 400 тыс. заказчиков в 145 странах мира развивать инновации и улучшать качество обслуживания клиентов.Подробнее: www.oracle.com/ru

ПАРТНЕРЫ ФОРУМА

ООО «Дата Интегрейшн Софтвер» (DIS Group) существует на российском рынке с 2005 года.DIS Group является мастер-дистрибьютором корпорации Informatica, дистрибьютором продуктов NICE, NICE ACTIMIZE и KMS lighthouse в России и странах СНГ.Направления деятельности DIS Group – комплексные проекты в области работы с данными, оптимизации работ контактных центров и противодействие финансовым преступлениям на основе лучших мировых решений и практик Informatica, NICE, NICE ACTIMIZE и KMS lighthouse. Заказчики DIS Group – это более 100 компаний: «Роснефть», «Сбербанк», «Тандер» (торговая сеть «Магнит»), «ВымпелКом», «МегаФон», «Альфа-банк», ЛУКОЙЛ, «Северсталь», банк «Уралсиб», ING Банк (Евразия), «Ренессанс-Кредит», «Комус», «Русфинанс Банк», «СОГАЗ» и многие другие. Подробнее: dis-group.ru

Visiology – это ИТ-компания, специализирующаяся на решениях для визуализации и анализа данных, а также разработке программного обеспечения для интерактивных дисплеев и видеостен. Visiology предлагает не только программные продукты собственной разработки, но также услуги по их доработке и поддержке. Наличие квалифицированных специалистов по анализу данных и разработке ПО, экспертиза в области визуализации данных и научный потенциал позволяют качественно и в срок реализовывать масштабные проекты совместно с системным интегратором «Полимедиа».Подробнее: visiology.su

Teradata – мировой лидер аналитических решений для обработки Больших Данных и маркетинговых приложений. Передовые решения и сервисы Teradata помогают компаниям извлекать максимальную пользу из накопленных данных и использовать эту информацию для получения устойчивого конкурентного преимущества. Клиенты Teradata – это более чем 2500 крупнейших мировых компаний. Достижения компании в области корпоративной аналитики, хранилищ данных, интегрированного маркетинга, а также профессиональных услуг получили заслуженное признание аналитиков, авторитетных изданий и исследовательских групп.Подробнее: www.teradata.com.ru

В октябре-ноябре 2015 года журнал Computerworld Россия при поддержке корпорации IBM провел исследование «Бизнес в эпоху Больших Данных». Организуя исследование, мы ставили цель оценить уровень зрелости отечественных компаний в отношении использования технологий Больших Данных, проанализировать перспективы их дальнейшего проникновения в российский бизнес, а также выявить основные барьеры, возникающие на пути внедрения Больших Данных. Один из основных результатов – 38% опрошенных используют Большие Данные – безусловно внушает оптимизм. Какие еще интересные, оптимистичные и не очень, но, без сомнения, поучительные выводы позволил сделать проведенный опрос? Постараемся кратко представить наши наблюдения участникам форума.

НАТАЛЬЯ ДУБОВА, руководитель программного комитета форума BIG DATA 2016, изд-во «Открытые системы»

Бизнес в эпоху Больших Данных

ПЛЕНАРНОЕ ЗАСЕДАНИЕ

Аналитика данных из прерогативы крупных компаний становится реальностью практически каждого биз-неса. Я расскажу о применении инструментов анализа данных в разных областях бизнеса на примере ПАО «ВымпелКом», о тонкостях, с этим связанных, о возможностях и об ограничениях, о процессах, технологи-ях и о многом другом, необходимом для успешного использования аналитики данных для решения биз-нес-задач.

СЕРГЕЙ МАРИН, руководитель службы разработки продуктов Big Data, «ВымпелКом»

Повышение эффективности бизнеса за счет применения технологий Больших Данных


СВЯТОСЛАВ СУХОВ, директор дивизиона ISILON в России и странах СНГ, EMC

Большие Данные – топливо цифровой экономикиЦифровая экономика уже составляет существенную часть ВВП различных стран. Только ли интернет-компа-нии и стартапы хай-тек могут пользоваться ее благами? Что происходит за пределами цифрового сегмента, как меняется реальный сектор в цифровую эпоху? Как озеро данных может помочь компаниям справиться с потоком данных и превратить Интернет вещей в Интернет возможностей?

Какие комбинации ценностных бизнес-дисциплин используют компании будущего для создания уникального конкурентного преимущества и как это влияет на план действий по развертыванию предиктивной аналитики и использованию ее возможностей – поговорим об этом в ходе пленарной сессии форума BIG DATA 2016.

ЛЕОНИД БЕРЕЗОВСКИЙ, директор по продажам платформы управления данными в России, Microsoft

Предиктивная аналитика – игра на опережение. Мировой опыт




• Телеком-компании исторически использовали данные, которыми обладали.• Big Data – просто маркетинг вендоров или качественный рывок в использовании данных?• Big Data в МТС: настоящее и будущее.

ЛЕОНИД ТКАЧЕНКО, директор департамента стратегического маркетинга, МТС

Прошлое и будущее Больших Данных в МТС

ЕВГЕНИЙ СТЕПАНОВ, руководитель направления HPE Big Data Platform в России, HPE

Только успешные проекты с HPE Big Data Platform



ВИТАЛИЙ ТУКМАКОВ, ведущий консультант отдела технологических сервисов, HPE

Практика успешных проектов с HPE Big Data ConsultingВ рамках данного доклада планируется рассказать о следующем:1. Основные причины, по которым большое количество проектов в области Big Data признаются неудачными2. Ключевые шаги для реализации успешных проектов:

– понимание и согласование бизнес-целей (постановка задачи);– понимание актуальных возможностей и разработка целевого состояния (что можем реализовать, чего не хватает);– разработка дорожной карты реализации проекта в виде согласованных взаимосвязанных инициатив;– успешная реализация: начать с малого, использовать успехи и результаты предыдущих инициатив/этапов.

3. Технологические сервисы HPE для успешной реализации проектов Big Data:– BD Strategy Workshop: согласование целей бизнеса и ИТ;– Capability Model: понимание актуальных возможностей и целевого состояния;– Transformation Experience Workshop: выработка согласованной дорожной карты взаимосвязанных инициатив;– разработка целевой архитектуры и реализация.

ДЖЕННИФЕР ТРЕЛЕВИЧ, директор отдела риска и рыночных данных, «Техцентр Дойче Банка»

«Этика Больших Данных» – новое название старой проблемы


Этические проблемы, связанные с хранением и обработкой Больших Данных, не новы. Каждая частица этих данных относится к совокупности всех данных в огромной системе и имеет соответствующий уровень конфиденциальности. Возможности HTML, к примеру, позволяют собрать все данные о работе пользователя через сетевой интерфейс, связав их с его пользовательской записью, что дает доступ к информации о настройках его браузера, виде операционной системы, геолокации, языке и т. д. Все данные в совокупности могут много рассказать о поведении конкретного пользователя. Потенциальное решение проблемы – применение соответствующих принципов дизайна криптографических систем. При проектировании архитектуры системы необходимо контролировать виды собранных и сохраненных данных и принимать меры по защите исходных и производных данных в каждом ее разделе. В своем докладе с целью упростить подход к решению этической проблемы я покажу способ обработки Больших Данных по аналогии с криптографической системой и объясню общие принципы защиты данных в зависимости от уровня потенциальной конфиденциальности.


В условиях непрекращающегося роста объемов налоговой информации и усложнения алгоритмов ее ана-лиза ФНС России реализует системный проект по переводу всех процессов налогового администрирования в облачную среду, функционирующую в рамках масштабных центров обработки данных. Среди результатов проекта можно выделить реализацию возможности использования риск-ориентированного подхода при работе с налогоплательщиками, обеспечения качественного информационного сопровождения процессов моделирования и прогнозирования в деятельности службы. Однако одним из ключевых достижений, безусловно, является сокращение времени, затрачиваемого налогоплательщиками на общение с налоговыми органами за счет увеличения доли взаимодействия в электронном виде, повышение его удобства и информативности. В рамках выступления будут представлены ключевые цели, направления деятельности и достижения в области развития интерактивных сервисов ФНС России.

ТАТЬЯНА МАТВЕЕВА, начальник Управления информационных технологий, ФНС России

Использование Big Data в интерактивных сервисах ФНС России




ГЕННАДИЙ ФЕДОРОВ, технический консультант, Intel

«Большие Данные» не значит «большие проблемы»Решение практических задач анализа Больших Данных требует использования множества различных язы-ков программирования, инструментов и библиотек. Зачастую данные могут поступать из различных источ-ников и быть значительно неоднородными; на стадии прототипирования используются скриптовые языки, такие как Python; необходимо использовать, например, Си/C++, Fortran или CUDA для оптимизации наибо-лее критичных частей алгоритма; реальные данные обычно не умещаются в память одного компьютера, и требуются распределенные системы MPI, Hadoop или Spark для их обработки; и так далее. Из-за этого процесс разработки, тестирования поддержки решения требует от специалистов знаний из различных об-ластей, а время разработки значительно увеличивается. Мы покажем, каким образом можно сделать раз-работку приложений для анализа Больших Данных простой и доступной каждому, но при этом не потерять в производительности и снизить стоимость разработки и дальнейшей поддержки решения.


На сегодняшний день технологии Big Data доказали свою востребованность и актуальность. Многие компании уже используют эти подходы для реализации новых бизнес-задач, повышения эффективности бизнеса и укрепления своих позиций на рынке. Однако сегодня технологии Big Data характеризуются высокой сложностью. Чтобы стартовать и довести до успешного конца проект Больших Данных, требуется создание команды с очень широким и разносторонним набором навыков и экспертиз. В силу сложности технологий такой проект требует много сил, времени, инвестиций и сопряжен с высокими рисками. В своем выступлении я расскажу, как платформа Informatica помогает упростить работу с Большими Данными, максимально сократить время и затраты на реализацию проекта, повысить отдачу от использования технологий Big Data.

ПЕТР БОРИСОВ, руководитель направления Big Data, DIS Group

Работа с Большими Данными – это просто!



Платформа HPE Advanced Analytics. Искусство возможного: истории успеха заказчиков в разных отраслях�– безопасные города, Интернет вещей, Большие Данные в телекоммуникационных компаниях, ретейле и финансовом секторе.

АМИТ МАНОР, эксперт по продукту в регионе Центральная и Восточная Европа, Россия и Израиль, HPE

От идеи к действиям с HPE Big Data Platform

НИКИТА ЗАЛЕСОВ, руководитель по развитию бизнеса, Segmento

Аналитика аудитории рекламных кампаний на основе транзакционных данныхНикита Залесов расскажет о том, как при помощи транзакционных данных эффективно решить проблемы рекламодателей, связанные с анализом аудитории. Современные рекламные технологии находятся в стадии постоянной трансформации: изменяются не только носители, но и сама идеология донесения рекламных сообщений. Для рекламодателя становится всё сложнее найти свою аудиторию в Интернете, поскольку рекламные системы все время совершенствуются, появляются боты, которые научились максимально достоверно имитировать поведение людей в сети. В результате, рекламодатель сталкивается с серьезной проблемой: как определить заинтересованных в своем продукте людей и как отличить реальных пользователей от ботов.

СЕКЦИЯ «АНАЛИТИКА О ЛЮДЯХ: ИСТОЧНИКИ, МЕТОДЫ, РЕЗУЛЬТАТ»


Данные о клиентах – это еще один актив компании, используя которые банки на разных уровнях управ-ления решают задачи управления рисками, клиентоориентированности, оптимизации операционной де-ятельности и др. В рамках доклада окунемся в реалии банковского бизнеса. Когда идет отзыв лицензий, у большинства банков сокращается размер капитала, количество офисов, штат сотрудников, и единственный ресурc, который можно постоянно наращивать и использовать, вне зависимости от экономической конъюнктуры, – это поведенческие данные о клиентах (веб-логи – данные по откликам клиентов на маркетинговые предложения банка, clickstream и т. п.). В рамках доклада мы расскажем, как работать с собственными данными и с данными внешних провайдеров и как с помощью данных можно увеличить продажи и снизить риски.

АЛЕКСАНДР КИРИЛЛОВ, руководитель направления монетизации данных, Data-Centric Alliance (DCA)

Знания о поведении пользователей на службе у банковского бизнеса



Использование большого объема данных для управления компанией — это не просто дань моде, а появ-ление новых возможностей для применения неструктурированной информации, доля которой в общем объеме составляет около 80%. Благодаря инструментам текстовой аналитики, компании могут извлекать значимую информацию из множества источников данных для исследований разного рода, получения более детальных данных о клиентах, анализа и управления клиентским опытом и контентом.

ИЛЬЯ ВИГЕР, генеральный директор, VESOLV

Текстовая аналитика для анализа большого объема неструктурированных данных

Без социальных сетей представить современную коммуникацию довольно сложно, что даёт возможность использовать эти данные для снижения рисков. В докладе рассматриваются механизмы выявления связи физических лиц с группами риска на основе анализа данных из социальных сетей. Вы узнаете о новых подходах к мониторингу и анализу кандидатов на вакансию, работников или клиентов и возможности соответствующего инструментария. Разработка и внедрение новых моделей, методов и технологий обработки данных из социальных сетей являются решением многих актуальных проблем.

МИХАИЛ АГЕЙКИН, руководитель отдела систем обработки больших данных, «ЕС-лизинг»

Снижение рисков бизнеса с помощью анализа данных из социальных сетей





В рамках доклада мы расскажем о том, как в Superjob проходит переход к парадигме Big Data. Будет рассмотрено несколько практических кейсов:

– анализ и обработка большого объема неструктурированных текстовых данных (описания вакансий и резюме);– модификация поисковых механизмов;– анализ поведения пользователей на сайте с целью повышения эффективности взаимодействия с целевой аудиторией.

Анализ рынка труда: переход к парадигме Big Data

ПАВЕЛ ЛЕБЕДЕВ, руководитель направления исследований, Superjob.ru

ПАВЕЛ СКВАЖ, руководитель направления разработки ПО, Superjob.ru

СЕКЦИЯ «АНАЛИТИКА О ВЕЩАХ И СОБЫТИЯХ»

АЛЕНА ДРОБЫШЕВСКАЯ, руководитель направления продаж платформы управления данными в крупнейших компаниях финансового сектора, Microsoft

Предиктивная аналитика в банке – персональный подход к клиентам

ГЕННАДИЙ БЕРЕЖНОЙ,

генеральный директор, Quadrium

Автоматизация регуляторной отчетности банков и страховых компаний на основе IBM Industry Models

Что дают промышленные модели данных процессу создания и эксплуатации хранилищ данных по сравнению с самостоятельной разработкой ХД или по сравнению с монорешениями ведущих отечественных вендоров? Почему именно модели от IBM наиболее выгодны для построения крупных ХД? Насколько такие модели адаптивны к российским специфическим регуляторным требованиям? Как модели IBM BDW и IBM IPSM помогают решению проблемы Больших Данных при создании ХД? Почему регуляторную отчетность выгодно строить на промышленных моделях? На эти и другие вопросы ответит доклад.



Card-linked marketing представляет собой быстрорастущую отрасль, которая работает с огромным количеством данных, анализируя информацию о карточных транзакциях клиентовпо различным параметрам (покупки у конкурентов, средний чек, категории покупок, траты в категории, регион, пол, возраст, география покупок и т.д.)На основе этих данных торговые организации формируют таргетированные предложения клиентам (как новым, так и существующим), что позволяет увеличивать продажи на постоянной основе.

ВАСИЛИЙ КУЗНЕЦОВ, управляющий партнер, SweetCard

Card-linked marketing: данные о карточных транзакциях для привлечения новых клиентов

СЕРГЕЙ ХОДАКОВ, руководитель направления «Технологии информационной безопасности», кластер информационных технологий, Фонд «Сколково»

Монетизация Больших Данных: примеры и возможностиТехнологии обработки и анализа Больших Данных все чаще востребованы в различных сферах бизнеса, начиная от решения прикладных задач в ретейле и телекоммуникациях и заканчивая разработкой новых подходов к обеспечению информационной безопасности. Высокий потенциал применения технологий, возможности повышения эффективности работы с клиентской базой, продвижения продукции компаний, повышение эффективности производственных и бизнес-процессов открывают обширное поле деятельности для российских ученых и разработчиков по созданию новых бизнес-решений. Несмотря на потенциал рынка, далеко не все из создаваемых решений выживают – главная проблема заключается в правильном выборе бизнес-модели. В рамках доклада будут рассмотрены подходы и успешные примеры монетизации российских технологий обработки и анализа Больших Данных в проектах инновационного центра «Сколково».


В докладе будут отражены особенности запуска направления Big Data, основные особенности, которым стоит уделить внимание, и основные ловушки, приводящие к потере интереса со стороны бизнеса и отсутствию успеха проектов. Будет уделено внимание интеграции Больших данных в бизнес-процессы телеком оператора. Основная мысль доклада – как вырастить собственную экспертизу, выработать понимание целей и правильно позиционировать концепцию Big Data в крупной компании.

Практика построения и развития Big Data в телекоме

СЕРГЕЙ БОНДАРЕВ, руководитель направления развития корпоративных информационных систем и отчетности, Ростелеком

АЛЕКСЕЙ КУЛЕШОВ, зам.начальника отдела сопровождения продаж, анализа и контроля трафика, Корпоративный центр Ростелеком


В практической плоскости проект Big Data перестал быть просто модным трендом. В первую очередь это большие инвестиции и, как следствие, большие риски. Это наукоемкий и ресурсоемкий проект, и нет ни одной книги, в которой было бы описано по шагам, как сделать проект Big Data успешным. В своем докладе я расскажу, как устроен проект Big Data с точки зрения бизнеса и как собрать эффективную команду. Также вы узнаете об основных ошибках, которые лучше не совершать, если ваша цель – успех проекта.

ЮРИЙ ПЕТРОВ, эксперт по управлению данными Big Data Team в МТС, Big Big Data Group

Big Data паук – бизнес-процессы, инфраструктура и команда


АНДРЕЙ РИВКИН, ведущий эксперт отделения исследовательских проектов, «Форс»

Опыт внедрения технологий Больших Данных в банкеДоклад посвящается опыту внедрения Hadoop в коммерческом банке для решения задач, связанных с кредитным скорингом. Рассматриваются предпосылки использования технологий Больших Данных, архитектура решения и преимущества, которые были получены после внедрения. Обсуждаются вопросы использования неструктурированной информации большого объема для расширения состава данных с целью решения аналитических задач. Основное внимание уделяется проблемам создания централизованного хранилища с гибкой настройкой на изменения форматов исходной информации и поддержкой ad-hoc – доступа к историческим данным. Важной особенностью решения является использование программно-аппаратного комплекса для работы с Большими Данными – Oracle Big Data Appliance.

Сегодня технологии Big Data привлекают очевидно более низкой стоимостью инфраструктуры и легким досту-пом к open source технологиям. На самом деле, очень многие компании быстро понимают, что не располагают достаточным временем, ресурсами и экспертизой для того, чтобы быстро получить эффект от внедрения Big Data. Стратегия компании Oracle – обеспечить корпоративному клиенту уверенный вход в проекты с Большими Данными, интегрировать технологии в существующую инфраструктуру.

НАТАЛЬЯ ГОРБУНОВА, ведущий технический специалист, Oracle

Как сделать Big Data доступнее

СЕКЦИЯ «ИННОВАЦИИ В ИНФРАСТРУКТУРЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ»

Альтернативный вариант построения инфраструктуры по хранению и обработке неструктурированных данных, предлагаемый EMC, обеспечивает не только простоту хранения и анализа информации, но и удобный способ по импорту данных в систему, предоставляет простой доступ к результатам анализа с различных систем. Платформа EMC Isilon помогает организовать безопасную систему хранения как оперативной информации, так и архивных данных, а также сокращает операционные расходы на хранение Больших Данных.

МИХАИЛ ВЛАДИМИРОВ, технический консультант, EMC

Как упростить инфраструктуру Больших Данных




АРЕГ МЕЛИК-АДАМЯН, руководитель группы разработки скриптовых и серверных языков, Intel

Python с батарейкамиВы узнаете о преимуществах Intel® Distribution для Python, интеграции с численными и аналитическими библиотеками, доступными прямо из коробки. Этот инструмент позволяет выполнять анализ производительности кода как для чистого Python, так и для смешанного кода.

ЮРИЙ ПОПОВ, руководитель направления по продвижению платформы данных Microsoft в финансовом секторе, Microsoft

Big Data в облаке: лучшие практики построения аналитических решений


ДМИТРИЙ СОКОЛОВ,руководитель Облака@Mail.ru, Mail.Ru Group

Облачные хранилища для Больших Данных. История, аналитика, тенденцииУ Mail.ru Group огромный опыт работы с большими данными: Почта, Одноклассники, Вконтакте, Рекламная сеть. В каждом сервисе есть своя экспертиза и аналитика. Но на этот раз от имени сервиса Облако Mail.ru мы расскажем не об анализе Больших Данных, а о том, как и где их лучше хранить.Рынок облачных хранилищ, еще не существовавший несколько лет назад, сейчас активно развивается.Мы расскажем, почему этот рынок набирает популярность, что из себя представляют облачные хранилища, порассуждаем о том, как и для чего их лучше применять.

АНДРЕЙ СУВОРКИН,руководитель направления Big Data, Teradata Россия

Подходы к интеграции корпоративных хранилищ данных на основе продуктов с открытым исходным кодом (Presto)

В презентации будет представлен подход к интеграции различных систем хранения данных, сочетающий использование продуктов open source и традиционных решений, на примере Presto и QueryGrid.


Издательство «Открытые системы», созданное в 1993 году для комплексной информационной поддержки профессионалов, отвечающих за построение масштабных компьютерных систем, своей основной целью видит предоставление полной и качественной информации для различных категорий читателей. Сегодня «Открытые системы» – ведущее издательство в России, производящее высокопрофессиональные издания для специалистов и руководителей из таких отраслей, как информационные технологии, компьютерные системы, нефтегазовая отрасль, телекоммуникации, сети передачи данных, полиграфия и медицина. Подробнее: www.osp.ru

Агентство корпоративных коммуникаций OSP-Con – подразделение издательства «Открытые системы», в которое в 2004 году был выделен весь event-бизнес. Сегодня OSP-Con является организатором многочисленных конференций для отечественного ИКТ и бизнес-сообщества. Основной акцент своей деятельности OSP-Con делает на детальную проработку контентной составляющей проводимых мероприятий, начиная с определения тематики конференции и кончая предоставлением ее участникам собственной аналитической экспертизы. Именно это обстоятельство сделало конференции, проводимые OSP-Сon, заметным явлением на российском рынке и позволило агентству занять на нем ведущие позиции. Подробнее: www.ospcon.ru

ОРГАНИЗАТОРЫ

http://www.ospcon.ru/

http://www.osp.ru/

23 - ospПРЕМИУМ-ПАРТНЕРЫ Корпорация emc является мировым...

Documents