Forrester Research признала IBM лидером в системах потоковой обработки больших данных
  
Автор:

Армонк, Нью-Йорк, 24 июля 2014 г. – Независимая исследовательская фирма Forrester Research назвала IBM (NYSE: IBM) лидером в системах потоковой обработки больших данных с наилучшими результатами по производительности и масштабируемости. Также был отмечен значительный вклад IBM в исследования в этой области.

Обработка данных в режиме реального времени приоритетна для организаций, оптимизирующих свой бизнес. Исследование Forrester показало, что в последние два года количество компаний, использующих потоковую аналитику, возросло на 66 процентов. Это направление давно вышло за рамки своего изначального применения на рынках промышленных операций и финансовых сервисов.
В отчете под названием «The Forrester Wave™: Big Data Streaming Analytics Platforms, Q3 2014» (Forrester Wave™: решения для потоковой обработки больших данных, 3 квартал 2014 года) были рассмотрены сервисы семи крупных поставщиков коммерческих решений для потоковой обработки больших данных. Исследователи отметили, что данные решения позволяют организациям «визуализировать бизнес-процессы в режиме реального времени, отслеживать важные задачи и автоматически принимать срочные меры по их решению».

«Извлечение выгоды из сиюминутной ситуации в бизнесе становится ключевым приоритетом для многих организаций, которые хотят дифференцировать свои самые важные задачи, – комментирует Боб Пиччиано (Bob Picciano), старший вице-президент Information and Analytics Group, IBM. – Отчет Forrester отмечает наши усилия по созданию инновационных решений, которые соединяют предиктивную аналитику в режиме реального времени с потоковой обработкой данных и позволяют нашим клиентам быть более конкурентоспособными и быстрее принимать решения».
Из семи поставщиков, которые были рассмотрены исследователями, системы IBM заняли первое место по производительности и масштабируемости. Подчеркивается, что «решение IBM InfoSphere Streams – это мощное решение для организации», «со всеобъемлющим инструментарием для потоковой обработки данных и разработки, который справится с самыми сложными задачами». Forrester также отметил «значительный вклад IBM в исследования в этой области».

IBM заняла лидирующую позицию в сфере потоковой обработки больших данных благодаря ПО InfoSphere Streams, разработанному в IBM Research. Оно способно непрерывно анализировать массивы данных различного вида из тысяч источников, обеспечивая организацию ценными выводами, а также предиктивной и когнитивной аналитикой. Система может обрабатывать миллионы элементов данных за секунду.
Направление IBM Big Data and Analytics способствует трансформации бизнес-процессов в таких сферах, как энергетика, финансовые сервисы, здравоохранение и телекоммуникации, так как топ-менеджмент компаний все больше использует аналитические решения IBM для оптимизации работы.
Например, такие организации как CenterPoint Energy, Celcom Axiata, и Emory University Hospital применяют InfoSphere Streams для обработки данных, чтобы оперативно реагировать на быстро меняющиеся требования рынка.
Отчет «The Forrester Wave™: Big Data Streaming Analytics Platforms, Q3 2014» (Forrester Wave™: решения для потоковой обработки больших данных, 3 квартал 2014 года) можно найти по ссылке.


Об IBM Big Data & Analytics

IBM обладает самым широким портфолио инструментов для больших данных и аналитики. Корпорация инвестировала более 24 миллиардов долларов США в исследования этой сфере и приобретение более 30 компаний. На данный момент более 15000 аналитиков-консультантов, 6000 бизнес-партнеров и 400 математиков из IBM помогают организациям трансформировать свой бизнес с помощью больших данных. Более подробная информация об IBM Big Data & Analytics доступна по ссылкам http://ibm.co/bigdataanalytics и http://www.ibmbigdatahub.com/. Следите за новостями в Twitter на @IBMbigdata и @IBMAnalytics, а также в блоге IBM Smarter Planet.


Отправить на E-mailОтправить на E-mail   Версия для печатиВерсия для печати
Комментарии(0)

Пока комментариев нет… Будьте первым кто оставит комментарий по этой теме!

или
Вы можете войти с помощью:
Войти с Facebook Войти с Google Войти с ВКонтакте