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 |
|
Teradata делает новый прорыв в сфере больших данных, предлагая решение для анализа связей Connection Analytics
28, октябрь 2014
Компания Teradata (NYSE: TDC), разработчик систем для анализа больших данных и маркетинговых приложений , представила решение Connection Analytics на основе платформы Teradata Aster Discovery Platform. Connection Analytics — это инструмент аналитики нового класса, позволяющий выявлять отношения между людьми, продуктами и процессами, и их взаимовлияние. Teradata предлагает эти возможности в удобном, предварительно интегрированном и готовом к работе решении, которое помогает извлекать ценнейшую информацию из больших массивов данных.
В цифровом мире все взаимосвязано, однако эти связи не всегда очевидны. Понимание наиболее важных связей в сети позволяет отказаться от догадок и дает компаниям осязаемые результаты. Ранее анализ взаимодействий в сетях и между ними был сложным и дорогим. Для него требовались специализированные системы, уникальные навыки и комбинирование алгоритмов.
«Аналитика такого типа никогда ранее не предлагалась компаниям в корпоративном масштабе. Connection Analytics от Teradata представляет собой высокопроизводительную аналитическую систему, которая открывает новые горизонты в анализе больших данных», — отмечает Тони Баэр, ведущий аналитик компании Ovum.
Connection Analytics предлагает широкие возможности для анализа разрозненных больших массивов данных, не требуя при этом существенных вложений времени, средств и ресурсов. Основой для Connection Analytics послужила платформа Teradata Aster Discovery Platform с механизмами MapReduce и Graph, которые дополняются более 100 предварительно настроенными алгоритмами. Connection Analytics позволит организациям выявить такие связи и отношения, которые помогут быстрее разрабатывать эффективные маркетинговые кампании, предсказывать мошеннические действия и отток клиентов, а также обеспечивать максимально качественное обслуживание.
«Teradata изменила положение дел, совместив методы анализа нового поколения, такие как графы, и машинное самообучение, и передав их в руки бизнес-пользователей на любом уровне компании, — отметил Скотт Нау, президент Teradata Labs. — Connection Analytics предоставляет ценные аналитические данные, которые необходимы экспертам, а высокое удобство использования с системой могут работать аналитики с любым уровнем подготовки».
С решением Connection Analytics организации могут:
Выявлять агентов влияния. Возможность найти сообщение в социальной сети, в котором содержится (или не содержится) рекомендация, и понять его суть, дает конкурентное преимущество продукту. Connection Analytics выявляет факторы, которые самым непосредственным образом влияют на решения клиентов о покупке, помогая оптимизировать маркетинговые кампании и повысить качество обслуживания.
Уменьшать отток клиентов. Такие компании, как телеком-операторы, могут совмещать традиционную статистику, машинное обучение и анализ мнений с анализом агентов влияния; это позволяет пролить свет на удовлетворенность клиентов и на то, какие клиенты пользуются наибольшим авторитетом, чтобы проактивно обрабатывать проявлениями недовольства, уменьшать отток клиентов и понимать резонансный эффект.
Контролировать киберугрозы. Компании могут отслеживать трафик IP-данных, сетевых и серверных данных, а также данных журналов коммуникаций. Возможность синтезировать эти данные позволит обнаруживать угрозы почти в реальном времени.
Обнаруживать попытки мошеннических действий. Мошенники могут легко создавать новые поддельные сущности, однако их соучастники и методы меняются не так уж часто. Connection Analytics может выявлять подозрительные закономерности, указывающие на потенциальное мошенничество, прослеживая известные мошеннические транзакции вплоть до веб-сайта или компании.
Полезные ссылки
1. Видео: http :// bit . ly / Z GtM 0 E
2. Официальное описание: http :// bi t . ly /1 vYAaM 3
3. Электронная книга, Дэн Вудс, «Бизнес-ценность анализа связей» (The Business Value of Connection Analytics): http :/ / b i t . ly /1 xVOAwY
О корпорации Teradata
Teradata ( NYSE : TDC ) делает больше для развития аналитики «больших данных», чем любая другая компания на рынке. Ведущий спектр решений для анализа больших данных, интегрированного маркетинга и сервисов поможет любой организации вырваться вперед благодаря анализу корпоративных данных. Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт teradata . com .
|
|