Большие данные

Корпорации собирают информацию из различных источников, таких как транзакции, интеллектуальные устройства, промышленное оборудование, видео, социальные сети и т. д.

Раньше хранить информацию было сложно, по причини дороговизны единиц хранения. По мере того, как они становились дешевле, а платформы, подобные Hadoop, развивались, с течением времени их количество уменьшилось.

С развитием технологии "Интернет вещей" данные поступают в компании с беспрецедентной скоростью, и их необходимо обрабатывать в кратчайшие сроки.

RFID-метки, датчики и интеллектуальные счетчики упрощают работу с этими потоками данных в режиме реального времени.

От структурированных числовых данных до неструктурированных текстовых документов, электронных писем, видео, голосов, данных об акциях и финансовых транзакций в традиционных базах данных; данные поступают во всех форматах, независимо от формата, и ожидают обработки и сохранения.

Как vMind, когда дело касается больших данных, мы добавляем к этим элементам два дополнительных измерения.

Помимо увеличения скорости и разнообразия данных, потоки данных достигли непредсказуемых размеров. Эти данные также часто меняются.

Здесь мы подготавливаем инфраструктуру для анализа, который вам нужно получить из потока бессмысленных и постоянно меняющихся данных.

Правдивость зависит от качества данных. Поскольку данные поступают из множества разных источников, сложно подключать, сопоставлять, очищать и преобразовывать данные между системами.

Компании должны соотносить и связывать отношения, иерархии и множественные подключения к данным. В противном случае данные могут быстро выйти из-под контроля. Как vMind, мы обеспечиваем это со 100% точностью.