Конференция

• За последнее десятилетие в разных областях человеческой деятельности наблюдается лавинный рост объема получаемой информации, который ежегодно удваивается. Однако, при современном уровне компьютерных технологий проблема больших данных (Big Data) создается не столько порождаемым объемом, а сколько проблемой восприятия и осознания информации. Потребность и способность порождать данные оказалась сильнее, чем способность и потребность их воспринимать.
• В бизнесе и социальной деятельности большие данные разделяются по объемам и методам анализа достаточно условно на три группы. Это - "быстрые данные" терабайтных объемов и применяемые к ним методы анализа, которые используют априорные знания, что позволяет прогнозировать или детальнее изучить уже известный феномен; архивные данные большего объема, где средствами интеллектуального анализа производится кластеризация, классификация, поиск зависимостей; других методов работы требуют хранилища петабайтных объемов для обнаружения априорно неизвестных знаний и закономерностей.
• Не всегда в фундаментальных исследованиях соблюдаются три определяющие характеристики для больших данных - объем, скорость (прироста и/или обработки) и многообразие (структурированные и неструктурированные данные), но всегда присутствует нацеленность на получение нового знания, даже при наличии небольших объемов информации, что подталкивает к разработке новых способов интеллектуального анализа.
• Grid- и cloud-технологии, большие данные, их анализ и извлечение значимой информации являются взаимосвязанными факторами определяемыми и определяющими развитие компьютерных и инфокоммуникационных технологий, методов статистического анализа и искусственного интеллекта. "Большие данные объединяют техники и технологии, которые извлекают смысл из данных на экстремальном пределе практичности" (цитируя Forrester).
• Информационные системы приобретают все более важное значение в связи с увеличением объема информации, поступающей от новых экспериментальных комплексов, и развитием новых подходов и технологий обработки и хранения экспериментальных данных, а также обеспечением доступа к ним максимально возможному числу научных коллективов и индивидуальных исследователей.
• Создание и поддержка инфраструктур, которые опираются на интегрированные и интероперабельные информационные системы, сейчас является необходимым условием для поддержки фундаментальных исследований в разных областях науки, одновременно являясь инструментами для образования и популяризации науки. В качестве примера такой инфраструктуры можно привести виртуальную обсерваторию, координируемую международным астрономическим альянсом IVOA.

В Специальной астрофизической обсерватории РАН с 2002г. по 2009г. при поддержке РФФИ проведено шесть всероссийских семинаров-совещаний "Информационные системы в фундаментальной науке" по актуальным проблемам создания информационных систем для повышения эффективности научных исследований. Очередной VII семинар посящен обсуждению феномена "Больших Данных" - Big Data, а именно: методам, технологиям и средствам применительно к доступу, хранению и интеллектуальному анализу данных большого объема в разных областях фундаментальной науки.