BIZIT plus

IBM Big Data

Kompanija IBM iskoristila je svoje veliko poznavanje informacionih tehnologija da pripremi vrhunsko rešenje za obradu i analizu ogromnih količina podataka.

03-EMC-Big-dataČak 90 odsto podataka koji danas postoje nastalo je u prethodne dve godine, dok se svakodnevno zabeleži 2,5 triliona bajtova novih podataka! Za uspešno sakupljanje, čuvanje i obradu tolikih količina podataka neophodna su adekvatna IT rešenja. Tu na scenu stupa IBM sa svojim Big Data tehnologijama koje predstavljaju novu arhitekturu projektovanu tako da na ekonomičan način donese vrednost iz velike količine različitih vrsta podataka, brzim snimanjem, otkrivanjem i analizom.

Kompanija IBM je jedinstvena u razvijanju Big Data platforme za velika preduzeća – IBM Watson Foundations. Ova platforma omogućava da se obradi čitav spektar poslovnih Big Data izazova, a ključ je upravljanje informacijama radi ostvarivanja uvida u poslovanje i blagovremeno donošenje poslovnih odluka.

Organizacije koriste podatke i njihovu analizu za upravljanje rizikom, donošenje odluka i ostvarivanje prednosti nad konkurencijom. Potrebna im je arhitektura koja u realnom vremenu čita sve vrste podataka i proširuje njihovu analitičku vrednost radi boljeg razumevanja informacija i predviđanja budućeg razvoja. Pored toga, bitno je proaktivno upravljanje privatnošću i bezbednošću podataka.

Pročitajte i:  Wipro i IBM inoviraju na polju AI

Preko platforme Watson Foundations IBM omogućava da se ti prioriteti stave u fokus kako bi se znatno snizili troškovi skladištenja i održavanja podataka.

Vrednost iz nepouzdanih informacija

IBM Big Data možemo definisati pomoću 3V karakteristika: obim (volume), raznovrsnost (variety) i brzinu (velocity). Pored toga, za organizacije je bitno i četvrto V – vernost (veracity) podataka. Obim, odnosno količina podataka, predstavlja karakteristiku koja je najpovezanija s Big Data konceptom i odnosi se na masovne količine podataka koje organizacije pokušavaju da upotrebe radi poboljšanja poslovnog odlučivanja.

Raznovrsnost se odnosi na kompleksnost u upravljanju različitim tipovima podataka, uključujući strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke. Organizacije teže da integrišu i analiziraju podatke iz tradicionalnih i netradicionalnih izvora informacija unutar i izvan preduzeća. Ekspanzijom senzora, pametnih uređaja i društvenih mreža, podaci se generišu u neverovatnom broju oblika, uključujući tekst, Web podatke, tvitove, senzorske podatke, zvuk, video, stream‑ove, log fajlove i dr.

Brzina kojom se podaci kreiraju, obrađuju i analiziraju sve je veća. Uključivanje tehnologije za obradu i analizu u realnom vremenu, omogućava ubrzavanje procesa donošenja odluka.Vernost tzv. nepouzdanih podataka odnosi se na nivo povezanosti sa određenim tipovima podataka. Težnja za visokim kvalitetom podataka je veoma bitan izazov za Big Data rešenja, ali čak i najbolje metode za čišćenje ne mogu ukloniti neizvesnost kod podataka kao što su vremenska prognoza, ekonomske prilike ili odluka o budućoj nabavci.

Pročitajte i:  Wipro i IBM inoviraju na polju AI

Ključ je u analizi

IBM Netezza je namenski uređaj za skladištenje podataka koji integriše bazu podataka, server, storidž i napredne analitičke sposobnosti u jedinstven sistem kojim se jednostavno upravlja. Namenjen je za brzu i duboku analizu velikih količina podataka. Netezza Analytics je najmoćnija platforma za naprednu analitiku u IBM Netezza familiji, a tehnološkoj infrastrukturi omogućava postavljanje analitike unutar baze podataka, što za organizacije znači znatnu poslovnu prednost zbog efikasnijeg rada s podacima i ekonomičniji Big Data sistem.

Big Data ne stvara vrednost sve dok se ne upotrebi za rešavanje važnih poslovnih izazova, a da bi to bilo moguće, neophodne su snažne analitičke mogućnosti. Kako IBM Netezza radi, može se videti u demo‑rešenju na sajtu kompanije IBIS Instruments (www.ibis‑instruments.com).

Usluge implementacije IBM Big Data rešenja možete poveriti kompanijama ComTrade  IT Solutions and Service i Poslovna inteligencija.

RRC, www.rrc.rs

Marko Herman

(Objavljeno u časopisu PC#211)

Facebook komentari: