В эру Больших данных организации прилагают огромные усилия для извлечения ценных для бизнеса знаний из огромных информационных массивов, чтобы поддерживать преобразование бизнес-операций и сохранить конкурентоспособность в своих отраслях. Наряду с экспоненциальным ростом данных в существующих бизнес-приложениях, проблема усугубляется также в результате распространения новых высокопроизводительных приложений, которым требуется мгновенный доступ к новым типам и большим массивам данных, поступающих из социальных сетей, от датчиков и с мобильных устройств.

Корпорация IBM анонсировала новое программное обеспечение для управления потоками данных и ускорения бизнес-процессов, упрощая процесс получения ключевой информации для принятия решений. Новое ПО, основанное на инновациях исследовательских лабораторий IBM, поддерживает непрерывный доступ, сжатие и анализ информации, освобождая персонал для работы над такими важными задачами, как обработка Больших данных и бизнес-аналитика.

С помощью нового программного обеспечения клиенты могут:

Обрабатывать Большие данные для получения углубленного информационного представления — Интеграция и оперативный анализ Больших данных в реальном времени ускоряют получение нужной информации из неструктурированных данных, таких как контент социальных медиа или текстовые сообщения с мобильных устройств. Информация из систем на базе платформы Hadoop теперь с легкостью интегрируется с результатами анализа структурированных данных в информационном хранилище для поддержки принятия более оперативных и аргументированных решений. Ускорить бизнес-процессы и снизить расходы на управление данными — Функции Adaptive Compression и Multi-Temperature Data Management обеспечивают мгновенное сжатие данных, облегчая бизнес-приложениям их использование и размещение в наиболее эффективных устройствах хранения. Сжатие ускоряет поток данных и позволяет лучше управлять Большими данными для использования в аналитических приложениях. Новое программное обеспечение автоматически определяет, насколько часто необходимы те или иные данные, и оптимально распределяет их по устройствам хранения с точки зрения экономической эффективности и текущей актуальности. Изучать исторические данные и оценивать перспективу для улучшения принятия решений — Функция Time Travel Query облегчает доступ к данным, относящимся и действительным на любой момент времени. Так, онлайновое туристическое агентство может автоматически определять противоречия в организации трансферов, когда, например, гостиница в Риме забронирована на восемь дней, а автомобиль зарезервирован в Нью-Йорке на три дня в течение этого периода. Раньше администраторам баз данных и разработчикам приложений приходилось писать сложные программы для выявления таких взаимосвязей.