Большие данные

Большие данные
Component

Большие данные

Большие данные - это термин, обозначающий большой объем данных, независимо от того, структурирован он или нет. Здесь не важен объем данных.

Что организации делают с важными данными? Они анализируют большие данные и используют их, чтобы облегчить себе принятие решений в будущем.

<b>История термина</b><br><small>“Большие данные”</small>

История термина
“Большие данные”

Термин «большие данные» используется для данных, которые слишком сложно или невозможно обработать традиционными методами. Хранение этой информации требовало много времени и места для аналитики.

В начале 2000-х годов отраслевой аналитик Дуг Лэйни предложил определение больших данных с тремя большими буквами V.





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.

<b>Почему</b><br><small>важны Большие данные?</small>

Почему
важны Большие данные?

Важной частью больших данных является не количество имеющихся у вас данных, а то, что вы с ними делаете.
Вам необходимо проанализировать данные из любого источника по следующим пунктам.

  • •   Снижение расходов.
  • •   Сокращение времени.
  • •   Разработка новых продуктов и оптимизированных предложения.
  • •   Поиск ответов, которые сделают возможным разумное принятие решений.

<b>Как Большие данные </b><br><small>Работают в vMind?</small>

Как Большие данные
Работают в vMind?

Компании должны учитывать, сколько мест, ресурсов, систем, владельцев и пользователей перемещается между ними, прежде чем работать над этим вопросом.


Вот пять основных шагов по оптимизации этой большой «текстуры данных», которая включает в себя традиционные структурированные данные, а также неструктурированные и полуструктурированные данные:

Настройка стратегии работы с большими данными

Настройка стратегии работы с большими данными

Получите мгновенный доступ к CAE с помощью нашей мощной, быстрой и безопасной облачной инфраструктуры.
 

  • •   ANSYS, STAR CCM+, CST, COMSOL, Abaqus, MATLAB, LS-DYNA, NUMECA, OpenFOAM, FORGE® NxT.
  • •   Простое лицензирование с использованием собственной или облачной лицензии.
  • •   Подключайтесь к своим процессам без хлопот, связанных с установкой программ или сложной архитектурой HPC.

Вы получаете доступ к большим данным, которыми мы управляем и храним

Вы получаете доступ к большим данным, которыми мы управляем и храним

С vMind Cloud HPC вы получаете масштабируемость и гибкость облака в собственном центре обработки данных vMind, не оставляя свои данные за границей.

  • •   Вам не нужно покупать новейшие процессоры Intel и самые мощные графические процессоры или выполнять цикл обновления.
  • •   Купите компьютер подходящиц для повседневного использования и ускорьте свой бизнес с помощью vMind Cloud HPC для моделирования.
  • •   Повышайте свою конкурентоспособность.

Анализируйте большие данные

Анализируйте большие данные

Решение vMind Cloud HPC создано для того, чтобы моделирование выглядело так, как будто они выполняются на вашем настольном компьютере или рабочем месте.
 

  • •   Войдите в свою систему с помощью веб-браузера или мобильногоустройства. Загрузите свои модели с помощью одного из стандартных приложений для передачи данных.
  • • Запустите приложение, которое вы используете, и работайте так, как будто вы находитесь за своим компьютером.

СОСТОЯНИЕ СООБЩЕНИЯ

Ваше сообщение было успешно доставлено.

У вас есть пустые или отсутствующие поля в форме.

СТАТУС РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕКТРОННОГО БЮЛЛЕТЕНЯ

Ваша регистрация бюллетеня успешно завершена.

У вас есть пустые или отсутствующие поля в форме.

JOIN US