Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ SAP И ECONOMIST INTELLIGENCE UNIT: БАНКАМ НЕ ХВАТАЕТ ДАННЫХ И НАДЕЖНЫХ АНАЛИТИЧЕСКИХ ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ

27, октябрь 2014  —  По результатам недавнего исследования, проведенного Economist Intelligence Unit (EIU) при поддержке SAP SE (NYSE: SAP), больше половины руководителей розничных, коммерческих и инвестиционных банков жалуются на нехватку данных для обеспечения надежного управления рисками. В отчете «How Big Data Can Help Banks Manage Risk» («Как большие данные помогают банкам управлять рисками») рассматривается использование больших данных в банковской сфере для эффективного управления рисками и соблюдения правовых норм. В отчете утверждается, что 40% банков испытывают значительные трудности при анализе имеющихся данных о рисках и извлечения из них полезной информации и не располагают для этого необходимыми технологиями. О результатах исследования было объявлено на форуме SAP Financial Services, прошедшем 21–22 октября в Нью-Йорке.

Несмотря на рост объемов и сложности данных из-за распространения цифровых технологий, увеличения числа информационных каналов и усиления законодательных требований, банкам по-прежнему не хватает информации для обеспечения надежного управления рисками. Помимо проблем с анализом 37% банков заявляют о неспособности предсказать, какие вложения средств в управление рисками будут наиболее эффективными.

«Современные банки сталкиваются с большими трудностями при управлении рисками. Но сейчас появились новые инструменты для агрегации, оценки и анализа данных, облегчающие эту задачу, — заявил Стивен Лесли (Steven Leslie), финансовый аналитик и консультант Economist Intelligence Unit. — Если банки станут пользоваться инструментами для работы с большими данными и получать актуальную информацию о своей деятельности, они смогут значительно усовершенствовать стратегии управления рисками и добиться высоких результатов».

Благодаря значительному снижению затрат на хранение информации и доступу к неструктурированным данным, включающим текст, аудиоматериалы и изображения, банки получили беспрецедентную возможность анализировать значительно большие объемы информации, чем раньше. Но для этого необходимы соответствующие аналитические приложения. Более половины опрошенных руководителей и ИТ-директоров банков сообщили о том, что им нужна общекорпоративная инфраструктура, позволяющая получать целостное представление обо всех рисках, которым подвергается организация.

«Как правило, банки используют разрозненный архитектурный ландшафт по управлению рисками, что снижает прозрачность расчетов и усложняет доступ к исходным данным, — сообщает Дмитрий Красюков, заместитель генерального директора SAP СНГ. – SAP же предлагает единую аналитическую платформу, исходя из широкого представления об области управления рисками, включающей не только классическое управление кредитными, операционными, рыночными рисками, но и противодействие мошенничеству, предиктивные модели, отчетные формы для управления рисками».

«В ближайшем будущем именно централизованная аналитика позволит банкам успешно использовать большие данные и разрабатывать эффективные стратегии управления рисками, — считает Росс Уэйнрайт ( Ross Wainwright ), директор по глобальному развитию Financial Services , SAP . — По мере увеличения ценности, объемов и скорости передачи информации будут все активнее применяться новые разнообразные источники данных, такие как постоянно работающие сенсоры мобильных устройств или анализ социальных сетей».

Методология

В июле 2014 г. компания Economist Intelligence Unit ( EIU ) провела глобальный опрос 208 руководителей розничных, инвестиционных и коммерческих банков, чтобы выяснить, каким образом в банках используются большие данные для повышения эффективности управления рисками и соблюдения законодательных норм. Половина опрошенных относились к высшему руководству; остальные респонденты занимали должности на уровне директора или вице-президента, 63% из них отвечали за управление рисками, а 37% — за соблюдение нормативных требований. 29% респондентов представляли розничные банки, 28% — инвестиционные и 43% — коммерческие. В число опрошенных вошли представители банков Северной Америки, АТР, Европы и других регионов.

С кратким отчетом по исследованию Economist Intelligence Unit можно ознакомиться здесь .

О компании SAP

Один из мировых лидеров на рынке корпоративных приложений, компания SAP помогает организациям любого размера и специализации эффективнее управлять своим бизнесом. Будь то вспомогательные службы или совет директоров, склад или магазин, настольные или мобильные приложения ? решения SAP позволяют повысить эффективность взаимодействия отдеьных сотрудников и организаций в целом, сформировать глубокое понимание бизнеса и создать конкурентное преимущество. Решениями и сервисами SAP пользуются более 261 000 клиентов (включая клиентов SuccessFactors), передовые технологии компании гарантируют высокую рентабельность, способствуют непрерывной адаптации и устойчивому росту.

В 1992 году был открыт офис SAP SE в Москве. Также за прошедшие 20 лет открылись представительства SAP в Екатеринбурге, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Ростове-на-Дону, Алматы, Минске и Киеве, а численность сотрудников превысила 1050 человек.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости SAP

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.