Сьогодні існує багато джерел, які створюють великі обсяги даних. З одного боку, це самі люди, які здатні генерувати інформацію самостійно, використовуючи Інтернет і соціальні мережі. З іншого боку, з появою Інтернету речей ними стають не тільки користувачі, які генерують інформацію, але й більшість пристроїв, які використовуються користувачами щодня. Сила технологій переробки великих даних передбачає роботу і прийняття бізнес-рішень, використовуючи максимальну кількість даних. Чим більше даних, тим більше обґрунтовані аналізи і прогнози. Виклик полягає у такому: за допомогою яких технологій переробка цих великих обсягів даних може здійснюватися.Сегодня существует множество источников, которые создают большие объемы данных. С одной стороны, это сами люди, которые способны генерировать информацию самостоятельно, используя Интернет и социальные сети. С другой стороны, с появлением Интернета вещей ими становятся не только пользователи, которые генерируют информацию, но и большинство уст...
В статье приводится определение Big Data на основе 5V (Volume объём, Variety разнообразие, Velocity скорость, Veracity достоверность, Value ценность), а также представлены примеры задач, требующих использования инструментов Big Data, из различных областей деятельности: здравоохранение, образование, финансовые услуги, промышленность, сельское хозяйство, логистика, розничная торговля, информационные технологии, телекоммуникации и других. Представлен обзор инструментов Big Data, включающий продукты c открытым исходным кодом, платформы IBM Bluemix и SAP HANA. Показаны примеры архитектуры корпоративных систем обработки данных и управления с использованием инструментов Big Data для крупных интернет-компаний и для предприятий традиционных отраслей. В рамках обзора предложена классификация инструментов Big Data, устраняющая недостатки ранее разработанных таких классификаций.
