Big-Data-Verarbeitung ist eine Reihe von Technologien und Methoden zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Dies ermöglicht es, versteckte Muster zu erkennen, Trends vorherzusagen und fundierte Managemententscheidungen zu treffen.
FINTECH JSC ist der Entwickler einer auf dem russischen Markt einzigartigen Technologie zur Erfassung, Normalisierung und Verarbeitung von Big Data, die es ermöglicht, unterschiedliche Informationen in mehreren Formaten in einen einheitlichen Informationsraum zu integrieren. Unsere Dienstleistungen zur Entwicklung von AIS umfassen die Entwicklung der Datenverarbeitungsarchitektur.
Diese Technologie ist für große staatliche und gewerbliche Kunden von größtem Interesse: Sie ermöglicht die Informationsinteraktion zwischen automatisierten Systemen, die zu unterschiedlichen Zeiten von verschiedenen Herstellern geschaffen wurden, sowie den Informationsaustausch mit externen internationalen, zwischenstaatlichen, staatlichen, ressortübergreifenden, ministeriellen und anderen Informationssystemen, einschließlich solcher, die Informationen verarbeiten, die ein Staatsgeheimnis darstellen.
Technologien zur Erfassung und Verarbeitung von Big Data
Das Wesen der Technologie besteht in der Schaffung einer datenzentrierten Informationsstruktur geografisch verteilter sicherer Rechenzentren, die die Einhaltung des Prinzips „Daten sind primär, Darstellungsformen von Daten sind sekundär" gewährleistet (zum Vergleich: die meisten bestehenden automatisierten Systeme sind formatzentriert und nach dem Prinzip „die Darstellungsform von Daten ist primär, die Daten sind sekundär" aufgebaut).
Dieser Umstand ermöglicht es, die Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und Übertragung von Daten zu organisieren, ohne strikt an verschiedene Arten von Vorlagen und Dokumentformulare gebunden zu sein: Unabhängig von den verwendeten Formularen befinden sich die Daten an einem genau definierten Ort, und der Zugriff darauf wird durch die Nutzung eines einheitlichen Adressraums gewährleistet. Darüber hinaus ermöglicht diese Eigenschaft der auf der SintezM-Technologie basierenden Systeme, das Prinzip „einmalige Dateneingabe, vielfache Datennutzung" in der Praxis umzusetzen.
Ein weiterer technologischer Vorteil der Plattform SintezM besteht darin, dass der Kunde kein Entwicklungsunternehmen beauftragen muss, um den Informationsfonds zu beschreiben und zu pflegen, zahlreiche Formulare, Berichtsvorlagen, thematische Datenbanken und Bildschirmformulare zu erstellen. Diese Aufgaben löst der Betriebsdienst des Rechenzentrums mithilfe entsprechender Konstruktoren und Editoren, die im Lieferumfang der Informationsplattform SintezM enthalten sind. Gleichzeitig ändert sich der Programmcode nicht, und es besteht folglich keine Notwendigkeit für zusätzliche thematische Forschung, Attestierungs- und Zertifizierungstests oder Änderungen an den Systembetriebsanweisungen.
Integration von Informationssystemen in einen einheitlichen Raum
Die Informationsarbeit in Systemen, die auf Basis der Plattform SintezM geschaffen wurden, besteht aus drei Hauptstufen:
- Datenerfassung – Gewinnung von Informationen aus verschiedenen Quellen, einschließlich externer AIS
- Daten-Normalisierung – Überführung von Daten in mehreren Formaten in einheitliche Standards und Strukturen
- Big-Data-Verarbeitung – Analyse, Speicherung und Bereitstellung von Informationen in der erforderlichen Form
Die Informationsinteraktion mit externen Systemen erfolgt ähnlich wie die drei aufgeführten Stufen: Das Datenformat externer (bestehender) automatisierter Systeme wird an das Rechenzentrum übermittelt und in der geografisch verteilten Datenbank des Informationsfonds des Rechenzentrums in Form beschriebener Informationsressourcen erfasst; im Prozess der Informationsinteraktion arbeiten Benutzer (Amtsträger) bestehender automatisierter Systeme und des Rechenzentrums mit thematischen Datenbanken im Rechenzentrum, einschließlich Daten, die von externen automatisierten Systemen übermittelt werden.
Big-Data-Analyse für die Entscheidungsfindung
Big-Data-Analyse ermöglicht es, versteckte Muster zu erkennen, die Entwicklung von Situationen vorherzusagen und fundierte Managemententscheidungen zu treffen. Wir stellen Werkzeuge für die Echtzeit-Datenanalyse, die Erstellung von Prognosemodellen und die Visualisierung der Ergebnisse bereit. Wir empfehlen außerdem, unsere Dienstleistungen für den technischen Support von Datenverarbeitungsclustern zu prüfen.
Sichere E-Mail und kryptografische Mittel
Sichere E-Mail basiert auf zertifizierten kryptografischen Informationsschutzmitteln (crypto) und gewährleistet die vollständige Vertraulichkeit der Korrespondenz sowie Schutz vor Abfangen und unbefugtem Zugriff. Sichere E-Mail arbeitet zusammen mit Transport-Subsystemen und Datenspeicherungssystemen für Rechenzentren und gewährleistet so die sichere Übertragung und Speicherung von Informationen. Unsere Attestierungstests bestätigen die Sicherheit der Infrastruktur sicherer E-Mail.
Wichtigste Funktionen der Big-Data-Verarbeitung:
- Erfassung und Verarbeitung von Big Data aus unterschiedlichen Quellen
- Integration von Informationssystemen in einen einheitlichen Raum
- Big-Data-Analyse – Prognose und Entscheidungsfindung
- Daten-Normalisierung – Vereinheitlichung von Formaten und Strukturen
- Informationsschutz – Verarbeitung von Informationen, die ein Staatsgeheimnis darstellen
Integration mit anderen Technologien
Big-Data-Verarbeitung in einem sicheren Rechenzentrum ist ohne große Speicherkapazitäten und schnellen Datenaustausch nicht möglich. Datenspeicherungssysteme stellen die erforderliche Menge an Speicherplatz für die Ansammlung und Analyse von Datenmengen bereit, Transport-Subsysteme gewährleisten eine leistungsstarke Datenübertragung zwischen Verarbeitungsclustern, und Kontroll- und Managementsysteme überwachen die Sicherheit und Integrität der verarbeiteten Daten.
Big-Data-Verarbeitung und -Schutz
- Entwicklung und Design von AISEntwurf der Datenverarbeitungsarchitektur: paralleles Rechnen, ETL-Pipelines und Analytik.
- Attestierungstest von InformatisierungseinrichtungenSicherheitsprüfung der Big-Data-Verarbeitungsumgebung auf Einhaltung der FSTEC-Anforderungen.
- Zertifizierungsprüfung von Software und kryptografischen MittelnValidierung von Analyse- und Datenverarbeitungswerkzeugen auf Normenkonformität.
- Technischer Support und WartungWartung von Datenverarbeitungsclustern, Leistungsüberwachung und Fehlerbehebung.