Добавить в календарь 10.09.2020 11:00 10.09.2020 12:00 Europe/Moscow BigData в Azure. Какие сервисы подобрать для работы с большими данными, преимущества и отличия

10 сентября в 11:00 начнется вебинар "BigData в Azure. Какие сервисы подобрать для работы с большими данными, преимущества и отличия".

Технологии Big Data все шире применяются в корпоративном сегменте для задач бизнес-аналитики и маркетинга, особенно в таких отраслях, как телеком, ритейл, финансы и промышленность. Компании стремятся выявить скрытые закономерности и использовать их для развития бизнеса и увеличения прибыли.

На рынке мы видим все больше практических кейсов применения. С помощью анализа больших данных сегодня можно запускать промо-акции на конкретные товары, предлагать подходящие тарифы в зависимости от геолокации абонента, прогнозировать выход из строя промышленного оборудования с помощью информации, получаемой с датчиков на объекте, повышать эффективность кредитного скоринга.

В отличие от решений on premise, облачные системы класса Big Data не требуют инвестиций в эксплуатацию и модернизацию собственных вычислительных ресурсов, что делает их более доступными для широкого круга организаций. Судьба больших данных теперь четко предрешена, и это облачные технологии. Теперь каждая аналитическая система имеет под собой облачное хранение, а облачные сервисы имеют BI в качестве front end.

Онлайн,

BigData в Azure. Какие сервисы подобрать для работы с большими данными, преимущества и отличия

Дата проведения: 10.09.2020. Начало в 11:00

Место проведения: Онлайн,

Организатор: Софтлайн (Softline)
Будь в курсе всех мероприятий по теме Big Data
  • Анонс
  • Программа
  • Участники
  • Спикеры

10 сентября в 11:00 начнется вебинар "BigData в Azure. Какие сервисы подобрать для работы с большими данными, преимущества и отличия".

Технологии Big Data все шире применяются в корпоративном сегменте для задач бизнес-аналитики и маркетинга, особенно в таких отраслях, как телеком, ритейл, финансы и промышленность. Компании стремятся выявить скрытые закономерности и использовать их для развития бизнеса и увеличения прибыли.

На рынке мы видим все больше практических кейсов применения. С помощью анализа больших данных сегодня можно запускать промо-акции на конкретные товары, предлагать подходящие тарифы в зависимости от геолокации абонента, прогнозировать выход из строя промышленного оборудования с помощью информации, получаемой с датчиков на объекте, повышать эффективность кредитного скоринга.

В отличие от решений on premise, облачные системы класса Big Data не требуют инвестиций в эксплуатацию и модернизацию собственных вычислительных ресурсов, что делает их более доступными для широкого круга организаций. Судьба больших данных теперь четко предрешена, и это облачные технологии. Теперь каждая аналитическая система имеет под собой облачное хранение, а облачные сервисы имеют BI в качестве front end.

Обзор возможностей Azure по работе с большими данными:

  • какие источники данных поддерживаются
  • как организовать хранилище данных с помощью Data Lake Store
  • что имеется для пакетной обработки
  • какие технологии есть для приема сообщений в режиме реального времени и потокового обмена
  • как организовать данные для последующего быстрого анализа с помощью Azure Synapse Analytics
  • анализ и создание отчетов
  • оркестрация – как автоматизировать процесс получения, преобразования и перемещения данных с помощью Azure Data Factory