Новости    Библиотека    Байки    Ссылки    О сайте


17.07.2017

Успешные стартапы 2017 в области сохранения и получения данных

Успешные стартапы 2017 в области сохранения и получения данных.

Успешные стартапы 2017 в области сохранения и получения данных
Успешные стартапы 2017 в области сохранения и получения данных

Cask: более простой способ получения больших данных

Финансирование: $32,5 млн.

Cask помогает двум популярным технологиям сбора данных (Hadoop и Apache Spark) эффективнее работать вместе и облегчает их использование. Он помогает выстроить приложение поверх Hadoop и всей инфраструктуры больших данных, в которую компании вкладывались годами. Это свидетельство того, что будущее приложений для больших данных и мобильного обучения не за горами.

Sisense: анализ больших данных для бизнесменов

Финансирование: $94 млн.

Sisense позволяет бизнесменам, работающим вне технологической сферы, анализировать большие данные, поступающие из различных источников. А также предоставляет пользователям свободу быстро и просто задавать любые вопросы, получая на них осмысленные ответы, касающиеся необходимых данных. С помощью своих клиентов, среди которых Target и Samsung, и опыту своей работы в 50 странах мира, компания надеется произвести настоящую революцию на рынке бизнес-аналитики.

Rubrik: лучший способ защиты корпоративных данных

Финансирование: $112 млн.

Rubrik была открыта теми же людьми, которые в свое время создали Google File System/Search/Maps. Данный способ помогает компаниям с большей легкостью сохранять, архивировать и защищать свои данные вне зависимости от того, хранятся ли данные в собственных хранилищах компании или в «облаках». С помощью Rubrik файлы из облака можно извлекать мгновенно, а именно этого не хватает устаревшим службам вроде Amazon Web Services. Один из основателей команды – «звездный» генеральный директор Бипул Сингха, который был партнером в Lighspeed и за время своей работы инвестировал в такие проекты, как Nutanix, Vernix Data и Numerify.

ThoughtSpot: аналог Google в мире анализа больших данных

Финансирование: $90,7 млн.

Команда создает новый тип поисковой системы для приложений, связанных с большими данными и выявляет новую категорию бизнес-аналитики на предприятиях. Так как в компании работает много бывших инженеров из Google и Oracle, ей удалось значительно облегчить и усилить «гуглоподобный» поиск.

Lattice Data: освещает «темные» данные

Финансирование: неизвестно.

Компания, которая совсем недавно вышла на рынок, основана профессором программирования из Стенфорда, награжденным MacArthur Genius Award Крисом Ре и профессором программирования из Мичиганского университета и сооснователем Hadoop Майком Кафареллой. Расширив программное обеспечение, основанное на стенфордской технологии OpenSource DeepDive, помогающей в осмыслении неструктурированных данных, Lattice Data превращает массив «темных» данных – вроде текстов и изображений – в данные структурированные, которые могут быть использованы традиционными базами данных.

Cockroach Labs: неубиваемая база данных

Финансирование: $26,5 млн.

Cockroach создает для предприятий базы данных будущего – вроде тех, которыми пользуются Amazon и Google. Большие данные требуют наличия таких баз, которые беспрерывно масштабируются по датацентрам и географическому местоположению. А технические нормы все чаще требуют наличия приложений, ограничивающих места хранения данных.

InfluxData: управление новой волной данных, известных как «динамические ряды»

Финансирование: $24,89 млн.

InfluxData разрабатывает общедоступную платформу для работы с так называемыми «динамическими рядами» - данными, просчитываемыми с течением времени. Системой уже пользуются такие компании, как Cisco, eBay, AXA, Solar City и Telefonica. Станут ли динамические ряды общим местом в принятии высокоэффективных бизнес-решений - как для IT-профессионалов, так и для менеджеров - покажет будущее.

Татьяна Бутурлина


Источники:

  1. rusplt.ru






В Китае робот сдал тест для поступления в университет

Россия будет защищена от внешнего отключения Рунета к 2021 году

О конференции Strata AI: будущее искусственного интеллекта

Китайский самообучающийся процессор сможет имитировать работу нервных клеток человека

Илон Маск работает над интерфейсом для подключения мозга к компьютеру

Загадка QWERTY: почему буквы на клавиатуре расположены не в алфавитном порядке

Нейронную сеть научили практически идеально копировать человеческий голос





© Злыгостев Алексей Сергеевич, подборка материалов, оцифровка, статьи, оформление, разработка ПО 2001-2017
При копировании материалов проекта обязательно ставить активную ссылку на страницу источник:
http://informaticslib.ru/ "InformaticsLib.ru: Информатика"