РЕКОМЕНДУЕМ
Преобразование больших данных в ценную аналитическую информацию
Преобразование больших данных в ценную аналитическую информацию
Сегодня объемы данных выросли до невиданных размеров, однако многие организации не способны полностью использовать их потенциал. Какие компоненты являются критически важными для использования больших данных и достижения лучших результатов в бизнесе?
Смотреть практическое руководство

МИР, В КОТОРОМ ВСЕ ЗАВИСИТ ОТ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Количество источников данных резко увеличивается, и, следовательно, скорость поступления данных растет по экспоненте. Но остается все меньше времени на обработку этой информации. Разработайте стратегию обработки больших данных, чтобы быстрее получать бизнес-результаты. Наши эксперты, партнеры и технологии помогут вам преуспеть в мире, где главенствует информация.

+ Развернуть

Перейти к бизнесу на основе данных

Благодаря аналитике больших данных и искусственному интеллекту вы можете окончательно попрощаться с некоторыми из самых серьезных проблем в структуре передачи данных. Чем быстрее будут обрабатываться данные, тем быстрее воплотятся в жизнь ваши идеи. Выберите услуги, расширенные технологические решения и модели потребления, которые заставят информацию работать на вас.

Использование больших данных для роста бизнеса

Чтобы сделать данные ценными для бизнеса, реструктурируйте, проанализируйте и преобразуйте их с помощью правил и моделей.

Аналитика в ЦОД

Внедрите оптимальную инфраструктуру аналитики данных, и ваш бизнес получит наибольшую отдачу от технологий.

Передовые платформы для больших объемов данных

Наши серверы, СХД и конвергентные системы разработаны и оптимизированы, чтобы служить мощными средствами обработки данных.

Стратегический план роста

Наши концепция и услуги помогают максимально усилить влияние всех важных данных: машинных, человеческих и данных приложений.

Получите это решение в виде облачной услуги

HPE GreenLake помогает ускорить анализ больших данных за счет снижения сложности и стоимости развертывания сред Hadoop и управления ими.

Стратегический план роста

Наши концепция и услуги помогают максимально усилить влияние всех важных данных: машинных, человеческих и данных приложений.

Получите это решение в виде облачной услуги

HPE GreenLake помогает ускорить анализ больших данных за счет снижения сложности и стоимости развертывания сред Hadoop и управления ими.

Решения для аналитики больших данных, обеспечивающие успех в цифровую эру

Стремительный рост объемов больших данных и числа устройств, используемых для их сбора, открывает огромные возможности. Однако для максимально эффективного использования требуются более быстрые вычислительные решения в ЦОД и внедрение новейших технологий интеллектуальных вычислений вне ЦОД.

Новые возможности в области ИИ и анализа данных

Экологи сохраняют биоразнообразие видов на земле с помощью исследований звуков с применением технологий периферийных вычислений и аналитики данных

Ученые в Центре глобальных звуков при университете Пердью записывают звуки по всему миру и ускоряют анализ экологической ситуации с помощью решений периферийных вычислений и функций анализа данных HPE.

Новые возможности в области ИИ и анализа данных

Экологи сохраняют биоразнообразие видов на земле с помощью исследований звуков с применением технологий периферийных вычислений и аналитики данных

Ученые в Центре глобальных звуков при университете Пердью записывают звуки по всему миру и ускоряют анализ экологической ситуации с помощью решений периферийных вычислений и функций анализа данных HPE.
Успех в действии
Логотип DZNE

Победа над болезнью Альцгеймера с помощью вычислений на основе ресурсов памяти

Немецкий научно-исследовательский институт DZNE использует технологии Memory-Driven Computing для борьбы с нейродегенеративными заболеваниями.

Задача

Ускорение анализа петабайтов данных исследований в немецком центре по борьбе с нейродегенеративными заболеваниями – DZNE для ускорения победы над болезнью Альцгеймера.

Решение

Вычисления в памяти с помощью серверной платформы HPE Superdome Flex.

4:08

«Нам нужны мощные вычислительные системы, чтобы разобраться в сложном механизме этих заболеваний на многих уровнях: геномики, томограммы головного мозга и периодического наблюдения за пациентами. Современная медицина неотделима от вычислений».

Профессор Иоахим Л. Шульц, доктор философии, директор

Результат

Институту DZNE удалось в 100 раз ускорить обработку данных при выполнении основного вычислительного анализа, чтобы значительно ускорить диагностику и лечение.

Связанные примеры внедрения