Самарский портал "Технологии, компьютеры"

По словам президента СГАУ Виктора Александровича Сойфера, технологии Big Data особенно актуальны сегодня и находятся на пике популярности во всем мире, так как являются одним из залогов успеха и конкурентоспособности в различных отраслях народного хозяйства и управлении сложными системами. В частности, результаты исследований и обработки данных могут быть использованы в здравоохранении и медицине, информационных сетях, рекомендуемых системах, локационных сервисах, на транспорте, в интерактивных системах и онлайн-сервисах.

С основными докладами на семинаре выступили почётные гости -  заместитель директора по научной работе Института проблем информатики РАН Владимир Игоревич Будзко и председатель правления ЗАО «ЕС-лизинг» Александр Викторович Шмид. По словам Александра Шмида, уже в ближайшее время компьютеры буду принимать конкурентоспособные решения лучше, чем человек, пусть даже самый опытный руководитель. Поэтому необходимо в первую очередь готовить IT-специалистов в области Big Data, и начинать это делать с подготовленных площадок, а также на самих предприятиях, обладающих большими объемами данных.

Следует отметить, СГАУ не случайно стал площадкой для обсуждения использования технологий Big Data и возможностей, предоставляемых новым IT-направлением. В университете создана лаборатория по обработке данных сверхбольшого объема на основе программно-аппаратного комплекса, закуплено необходимое оборудование. «Мы находимся на той стадии, когда современные IT-технологии будут применяться и на территории Самарской области», - отметил Виктор Александрович Сойфер.  

Напомним, в прошлом году университет закупил специальный программно-аппаратный комплекс для обработки, анализа и хранения сверхбольшого объема данных. По словам профессора кафедры технической кибернетики СГАУ Сергея Борисовича Попова, комплекс базируется на современной платформе и IT-инфраструктуре.

Как технология, Big Data объединяет, организует, управляет и анализирует данные, характеризующиеся «четырьмя V»: объемом (Volume), разнообразием (Variety), изменчивостью (Variability) и скоростью (Velocity). Для обработки данных необходимы мощные процессоры и современные компьютерные программы. «В настоящее время программно-аппаратный комплекс находится в стадии развёртывания и наполнения данными. Кроме того, идёт исследование его возможностей, чтобы обработка и хранение данных были эффективными с точки зрения практического применения», - отметил Сергей Борисович Попов.

Заинтересованность в освоении новых технологий выразили сразу несколько министерства и ведомств Самарской области. По итогам семинара, руководство СГАУ предложило сформировать из числа участников встречи рабочую группу для выработки конкретных предложений и рекомендаций по использованию результатов научной деятельности в сфере Big Data. Одним из решений стало предложение заключить СГАУ соглашение о сотрудничестве в области Big Data c департаментом информационных технологий и связи Самарской области, Международным институтом рынка, ООО «Открытый код», ИСОИ РАН, ИПИ РАН и ЗАО «ЕС-лизинг». Кроме того, в ближайшее время СГАУ и Международному институту рынка предстоит разработать программы подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров, обладающих знаниями в области принятия управленческих решений на основе технологий Big Data.

Заместитель председателя Правительства Самарской области – руководитель департамента информационных технологий и связи С.В. Казарин: «В ближайшее десятилетие произойдет радикальное разделение как в бизнесе, так и в государственном управлении на тех, кто принимает решения, руководствуясь внутренними инстинктами, и тех, кто использует интеллектуальный анализ данных сверхбольшого объёма. Системное использование Big Data позволит Самарской области и СГАУ решить большое количество задач в научных разработках и техническом моделировании для нужд региональной экономики в сфере космоса, машиностроения, обеспечения безопасности и мн. др».

Справка: Специализированный программно-аппаратный комплекс Big Data  распределённого хранения обработки данных сверхбольшого объёма с использованием современных методов интеллектуального анализа данных (data mining) и пространственной аналитики. Задачи решаемые с помощью BigData: Организация хранения сверхбольшого объёма данных с обеспечением эффективных методов их обработки и анализа; формирование знаний на основе интеллектуального анализа всего спектра разнородной неструктурированной информации; Быстрая обработка и анализ потоковых данных в реальном масштабе времени и формирование на этой основе немедленных решений.