Возможность работать со всем огромным массивом имеющихся данных, которые потенциально могут оказаться полезными, и умение извлекать из них нужную информацию являются сегодня одной из важнейших задач. Но многие организации просто не готовы к постоянно растущим объемам и многообразию данных. В то же время недостаточная или неполная информация может стать причиной упущенных возможностей или потерянной прибыли.

Sybase IQ – сервер баз данных, предназначенный для построения аналитических систем и хранилищ данных. В основе работы Sybase IQ лежит архитектура поколоночного хранения данных (column based architecture), позволяющая добиться высочайших результатов производительности и скорости выполнения запросов при решении задач бизнес анализа.

SAP Event Stream Processor (ESP) – это высокопроизводительный механизм обработки сложных событий масштаба предприятия, позволяющий быстро создавать и разворачивать широкий набор приложений для анализа данных о событиях в реальном времени и оперативного реагирования на них. Решение является представителем передовых средств обработки сложных событий и обеспечивает производительность, универсальность и простоту использования при построении корпоративных информационных систем.

Sybase ASE – это корпоративная СУБД с возможностями отказоустойчивой высокопроизводительной обработки информации в системах с большим числом пользователей и высокими требования к надежности решения, при низкой общей стоимости владения (TCO).

Узнайте о преимуществах и примерах использования СУБД Sybase ASE, прочитав этот документ.

Перед вами обзорная брошюра по Sybase IQ. Вы познакомитесь с основными функциями и преимуществами данного решения и узнаете, почему мы считаем что Sybase IQ — идеальное решение для высоконагруженных сред аналитической обработки данных и подготовки отчетности.

Содержание документа

В недавно опубликованном информационном документе Sybase (компании в составе SAP) за авторством Ричарда Ордовича рассматривались пересекающиеся вопросы устойчивости ИТ-среды, согласования информационных технологий с задачами организации, а также потребности в организационной информационной архитектуре.

Без адекватных средств моделирования и анализа «большие данные» абсолютно бесполезны. Своей эффективностью предсказательная аналитика в значительной мере обязана сложным математическим моделям, применяемым для анализа огромных информационных массивов с целью извлечения полезных сведений. Для создания предсказательных моделей необходимы известный опыт и квалификация. А перенос моделей в базы данных требует еще большего искусства и временных затрат.

Использование специализированных алгоритмов обработки больших массивов данных и методов интеллектуального автоматизированного трейдинга обеспечивает быструю разработку новых выгодных и весьма привлекательных торговых стратегий. Эти стратегии базируются на обработке информации, поступающей из множества источников — как традиционных для отраслевой практики, так и новых. Трейдинговые фирмы, применяющие такие стратегии, стремятся достичь стабильной прибыльности, сохраняющейся в долгосрочной перспективе.

По мере того как организации начинают рассматривать информацию как корпоративный ресурс первостепенной важности и управлять ею соответствующим образом, главной проблемой становится не просто поиск требуемых источников информации в тех или иных системах, но выявление необходимого смысла и его верная интерпретация.

Создание устойчивой ИТ-среды продолжает оставаться одной из самых серьезных организационных проблем, в особенности в отношении удовлетворения информационных потребностей предприятия. Типичная задача — улучшение согласования ИТ с бизнесом и их способности своевременно и точно реагировать на предъявляемые требования. В попытке ее решить применяются разные методики и средства, такие как CASE-средства, UML, JAD, а также решения на основе технологии, такие как ERP (Enterprise Resource Planning), SOA (Services-Oriented Architecture) и MDM (Master Data Management).

Не все спешат переходить на новые версии программ. Тестирование может потребовать значительных трудозатрат, и мало кто сможет найти время на регрессионное тестирование, если не будет производственной необходимости.

В настоящем документе мы перечислили ряд аргументов, могущих обосновать целесообразность перехода на ASE 15.7; в совокупности они представляются довольно убедительными.

Объемы накапливаемых данных растут такими темпами, что традиционные способы аналитической обработки и подготовки отчетности утрачивают свою состоятельность. Необходимость сдерживать информационный взрыв заставляет искать пути создания доступных систем поддержки принятия решений, действующих повсеместно в масштабе организации. В то же время достоверность результатов анализа пропорциональна достоверности исходных данных и зависит от качества применяемых для их обработки информационных систем.

Подобно тому, как любой отдел новостей в современном мире должен реагировать на события в реальном времени, конкурентоспособные организации должны собирать всю имеющуюся информацию, не пренебрегая даже самыми незначительными и отрывочными сведениями — так, как это делают, к примеру, телеграфные агентства и разведывательные службы для получения представления о ситуации.

На фоне все более широкого распространения мобильных технологий операторам связи необходима актуальная, оперативная, достаточно подробная и персонифицированная информация об абонентах, позволяющая их приобретать, удерживать и эффективно обслуживать. При этом необходима возможность выявлять паттерны событий, как происходящих в реальном времени, так и зарегистрированных в течение многих месяцев — это позволит заблаговременно предупреждать возникновение проблем и вырабатывать меры по повышению качества обслуживания.