SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 20
Baixar para ler offline
Михаил Козлов
BI и
Big Data
Есть ли отличия?
Конференция «BI: новые
возможности для бизнеса»
24 июня 2014
Что такое Big Data?
Big Data
Большие данные – это общий термин для
любых наборов данных, таких больших и
сложных, что с ними трудно работать
традиционным СУБД или приложениям.
Источник:Википедия
4V для Big Data
Volume
объемность
Variety
разнообразие
Velocity
быстротечность
Veracity
достоверность
4V
Источник:IBM
ландшафт средств Big Data
Источник:Matt Turck
Текущие Big Data тренды
Источник:2014 Internet
Trends
1) Пользовательский контент / данные реального времени
2) Сенсоры
3) Падение цен на инфраструктуру... Рост облаков
4) Улучшение пользовательских интерфейсов для использования
данных...
5) Улучшение инструментов Data Mining / Анализа данных
6) Решение проблем на базе данных и моделей данных
Что такое BI?
Business Intelligence
Источник:Википедия
…набор теорий, методов, архитектур и
технологий, которые преобразуют
исходные данные в значимую и полезную
для бизнес-целей информацию.
Источник:Visual Intelligence
Сравнение
Источник:Visual Intelligence
Источники
ETL
ETL
ETL
DW
OLAP
OLAP
OLAP
Map
Reduce
Map
Reduce
Map
Reduce
Источники
Источники
Источники
Источники
Приложения,
работающие с
данными
Map
Reduce
Map
Reduce
Map
Reduce
BI + BD = …
Big Data
Источник:TAdviser, Gartner
Big Data
Рынок
Источник:
Wikibon
Источник:Louis
Columbus,Gartner
SAP, 21%
Oracle, 14%
IBM, 13%
SAS, 12%
Microsoft, 9%
Источник:CNews
Analytics, 2013
TAdviser, объем рынка BI-систем в России и странах
СНГ в 2012 г. ~40 млрд рублей
Источник:
CNews Обзор: Рынок BI в России 2013
? Чем отличаются BI и Big Data
 Ценность и полезность BI-систем?
 Кто принимает решение о запуске
проекта по внедрению BI-системы?
 Какие тенденции есть на рынке?
Вопросы для обсуждения
Михаил Козлов
www.devbusiness.ru/mkozloff
(c)2014, Михаил Козлов. Информация в настоящей презентации предоставляется на условиях «КАК ЕСТЬ», без предоставления каких-либо гарантий и прав. Используя данную информацию, Вы соглашаетесь с тем, что
(i) автор(ы) не несут ответственности за использование Вами данной информации и (ii) Вы принимаете на себя весь риск, связанный с использованием данной информации». Упомянутые торговые марки и названия
принадлежат их законным владельцам. Подготовлено по материалам CNews и других указанных источников.

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
antishmanti
 
Дмитрий Сидорин. Как применить Big Data для роста трафика и продаж
Дмитрий Сидорин. Как применить Big Data для роста трафика и продажДмитрий Сидорин. Как применить Big Data для роста трафика и продаж
Дмитрий Сидорин. Как применить Big Data для роста трафика и продаж
Дмитрий Шахов
 
2 sap v1_do_как big_data меняет бизнес
2 sap v1_do_как big_data меняет бизнес2 sap v1_do_как big_data меняет бизнес
2 sap v1_do_как big_data меняет бизнес
antishmanti
 

Mais procurados (20)

1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
1 алексей натекин глубокая социальная аналиктика маленький большой брат
 
Big Data с точки зрения конечного пользователя
Big Data с точки зрения конечного пользователяBig Data с точки зрения конечного пользователя
Big Data с точки зрения конечного пользователя
 
Применение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетингеПрименение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетинге
 
Big Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможностиBig Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможности
 
BigData в онлайн-маркетинге для малого и среднего бизнеса
BigData в онлайн-маркетинге для малого и среднего бизнесаBigData в онлайн-маркетинге для малого и среднего бизнеса
BigData в онлайн-маркетинге для малого и среднего бизнеса
 
Big data, бизнес, CRM
Big data, бизнес, CRMBig data, бизнес, CRM
Big data, бизнес, CRM
 
Расставляем акценты Big data
Расставляем акценты Big dataРасставляем акценты Big data
Расставляем акценты Big data
 
Аналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboard
Аналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboardАналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboard
Аналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboard
 
SAP on Big Data Russia
SAP on Big Data RussiaSAP on Big Data Russia
SAP on Big Data Russia
 
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии
Одна лекция из мира Big Data: тренды, кейсы и технологии
 
Дмитрий Сидорин. Как применить Big Data для роста трафика и продаж
Дмитрий Сидорин. Как применить Big Data для роста трафика и продажДмитрий Сидорин. Как применить Big Data для роста трафика и продаж
Дмитрий Сидорин. Как применить Big Data для роста трафика и продаж
 
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризисаBig data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
 
3 ibm bdw2015
3 ibm bdw20153 ibm bdw2015
3 ibm bdw2015
 
QueryHunter project overview for lenovo
QueryHunter   project overview  for lenovoQueryHunter   project overview  for lenovo
QueryHunter project overview for lenovo
 
Query hunter презентация для КОНКУРСА РУССКИХ ИННОВАЦИЙ
Query hunter  презентация для КОНКУРСА РУССКИХ ИННОВАЦИЙQuery hunter  презентация для КОНКУРСА РУССКИХ ИННОВАЦИЙ
Query hunter презентация для КОНКУРСА РУССКИХ ИННОВАЦИЙ
 
Big Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу БизнесуBig Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу Бизнесу
 
Больше DMP, хороших и разных
Больше DMP, хороших и разныхБольше DMP, хороших и разных
Больше DMP, хороших и разных
 
Data Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. SberbankData Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. Sberbank
 
Oracle big data for finance
Oracle big data for financeOracle big data for finance
Oracle big data for finance
 
2 sap v1_do_как big_data меняет бизнес
2 sap v1_do_как big_data меняет бизнес2 sap v1_do_как big_data меняет бизнес
2 sap v1_do_как big_data меняет бизнес
 

Destaque

Взаимодействие ИТ и бизнеса: как повысить эффективность работы ИТ-подразделения
Взаимодействие ИТ и бизнеса: как повысить эффективность работы ИТ-подразделенияВзаимодействие ИТ и бизнеса: как повысить эффективность работы ИТ-подразделения
Взаимодействие ИТ и бизнеса: как повысить эффективность работы ИТ-подразделения
Cleverics
 
MIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BIMIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BI
Roman Zykov
 

Destaque (20)

ОСКР — Управление рекламой с Microsoft Power BI
ОСКР — Управление рекламой с Microsoft Power BIОСКР — Управление рекламой с Microsoft Power BI
ОСКР — Управление рекламой с Microsoft Power BI
 
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...
 
Управление производительностью приложений (APM) - мост между бизнесом и ИТ
Управление производительностью приложений (APM) - мост между бизнесом и ИТУправление производительностью приложений (APM) - мост между бизнесом и ИТ
Управление производительностью приложений (APM) - мост между бизнесом и ИТ
 
BI - вторая волна спроса - CNews
BI - вторая волна спроса - CNewsBI - вторая волна спроса - CNews
BI - вторая волна спроса - CNews
 
Взаимодействие ИТ и бизнеса: как повысить эффективность работы ИТ-подразделения
Взаимодействие ИТ и бизнеса: как повысить эффективность работы ИТ-подразделенияВзаимодействие ИТ и бизнеса: как повысить эффективность работы ИТ-подразделения
Взаимодействие ИТ и бизнеса: как повысить эффективность работы ИТ-подразделения
 
04 элементы business intelligence в работе аналитика ч2
04 элементы business intelligence в работе аналитика ч204 элементы business intelligence в работе аналитика ч2
04 элементы business intelligence в работе аналитика ч2
 
MIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BIMIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BI
 
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)
 
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
 
CNews Big Data
CNews Big DataCNews Big Data
CNews Big Data
 
Big Data Everywhere Chicago: Platfora - Practices for Customer Analytics on H...
Big Data Everywhere Chicago: Platfora - Practices for Customer Analytics on H...Big Data Everywhere Chicago: Platfora - Practices for Customer Analytics on H...
Big Data Everywhere Chicago: Platfora - Practices for Customer Analytics on H...
 
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduceЛекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
 
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFS
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFSЛекция 3. Распределённая файловая система HDFS
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFS
 
The Metrology Journey towards an 8th Base Quantity for Software: How Far or H...
The Metrology Journey towards an 8th Base Quantity for Software: How Far or H...The Metrology Journey towards an 8th Base Quantity for Software: How Far or H...
The Metrology Journey towards an 8th Base Quantity for Software: How Far or H...
 
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)
 
Лекция 2. Основы Hadoop
Лекция 2. Основы HadoopЛекция 2. Основы Hadoop
Лекция 2. Основы Hadoop
 
Александр Мигаловский — ГНИВЦ ФНС России — ICBDA 2015
Александр Мигаловский — ГНИВЦ ФНС России — ICBDA 2015Александр Мигаловский — ГНИВЦ ФНС России — ICBDA 2015
Александр Мигаловский — ГНИВЦ ФНС России — ICBDA 2015
 
Николай Птицын — Synesis — ICBDA 2015
Николай Птицын — Synesis — ICBDA 2015Николай Птицын — Synesis — ICBDA 2015
Николай Птицын — Synesis — ICBDA 2015
 
Роман Постников — «Мегафон» — ICBDA 2015
Роман Постников — «Мегафон» — ICBDA 2015Роман Постников — «Мегафон» — ICBDA 2015
Роман Постников — «Мегафон» — ICBDA 2015
 
Smm crm sberbank
Smm crm sberbank Smm crm sberbank
Smm crm sberbank
 

Semelhante a Чем отличаются BI и Big Data?

Виртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: ВведениеВиртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: Введение
Denodo
 
Informatica Пронет (v.0.3)
Informatica   Пронет (v.0.3)Informatica   Пронет (v.0.3)
Informatica Пронет (v.0.3)
Natasha Zaverukha
 

Semelhante a Чем отличаются BI и Big Data? (20)

Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
 
Подход к решению аналитических задач на базе opensource
Подход к решению аналитических задач на базе opensourceПодход к решению аналитических задач на базе opensource
Подход к решению аналитических задач на базе opensource
 
ИТ-инфраструктура нового поколения
ИТ-инфраструктура нового поколенияИТ-инфраструктура нового поколения
ИТ-инфраструктура нового поколения
 
Виртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: ВведениеВиртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: Введение
 
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
 
Анализ и визуализация данных на базе платформы Microsoft bi
Анализ и визуализация данных на базе платформы Microsoft biАнализ и визуализация данных на базе платформы Microsoft bi
Анализ и визуализация данных на базе платформы Microsoft bi
 
Informatica Пронет (v.0.3)
Informatica   Пронет (v.0.3)Informatica   Пронет (v.0.3)
Informatica Пронет (v.0.3)
 
Тренды сегодня: Big Data
Тренды сегодня: Big DataТренды сегодня: Big Data
Тренды сегодня: Big Data
 
MS BI
MS BI MS BI
MS BI
 
Байдалина472(2)
Байдалина472(2)Байдалина472(2)
Байдалина472(2)
 
Візуалізація інформації
Візуалізація інформаціїВізуалізація інформації
Візуалізація інформації
 
At Consulting Hadoop practice
At Consulting Hadoop practiceAt Consulting Hadoop practice
At Consulting Hadoop practice
 
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...
 
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...
 
Short enterprise data hub on apache hadoop ru
Short enterprise data hub on apache hadoop ruShort enterprise data hub on apache hadoop ru
Short enterprise data hub on apache hadoop ru
 
Microsoft. Анна Даскал. "Решения Microsoft для финансового сектора"
Microsoft. Анна Даскал. "Решения Microsoft для финансового сектора"Microsoft. Анна Даскал. "Решения Microsoft для финансового сектора"
Microsoft. Анна Даскал. "Решения Microsoft для финансового сектора"
 
Платформа и решения НРЕ для больших данных
Платформа и решения НРЕ для больших данныхПлатформа и решения НРЕ для больших данных
Платформа и решения НРЕ для больших данных
 
BI - знания в деньги, CNews, Макаров
BI - знания в деньги, CNews, МакаровBI - знания в деньги, CNews, Макаров
BI - знания в деньги, CNews, Макаров
 
перспективные технологии
перспективные технологииперспективные технологии
перспективные технологии
 
перспективные технологии
перспективные технологииперспективные технологии
перспективные технологии
 

Mais de Michael Kozloff

Методы стимулирования территориального развития ИКТ отрасли на примере Москвы
Методы стимулирования территориального развития ИКТ отрасли на примере МосквыМетоды стимулирования территориального развития ИКТ отрасли на примере Москвы
Методы стимулирования территориального развития ИКТ отрасли на примере Москвы
Michael Kozloff
 

Mais de Michael Kozloff (20)

Цифровое предприятие 4.1 / Digital Enterprise 4.1
Цифровое предприятие 4.1 / Digital Enterprise 4.1Цифровое предприятие 4.1 / Digital Enterprise 4.1
Цифровое предприятие 4.1 / Digital Enterprise 4.1
 
How Cloud Service Providers (CSPs) can grow their business with IBM Cloud
How Cloud Service Providers (CSPs) can grow their business with IBM CloudHow Cloud Service Providers (CSPs) can grow their business with IBM Cloud
How Cloud Service Providers (CSPs) can grow their business with IBM Cloud
 
How to Launch Great New Digital Products and Services Fast!
How to Launch Great New Digital Products and Services Fast!How to Launch Great New Digital Products and Services Fast!
How to Launch Great New Digital Products and Services Fast!
 
Зачем CIO становится поставщиком облачных услуг
Зачем CIO становится поставщиком облачных услугЗачем CIO становится поставщиком облачных услуг
Зачем CIO становится поставщиком облачных услуг
 
Куда полетят облака: СМБ, корпорации или государство?
Куда полетят облака: СМБ, корпорации или государство? Куда полетят облака: СМБ, корпорации или государство?
Куда полетят облака: СМБ, корпорации или государство?
 
Облачные тренды 2015-16
Облачные тренды 2015-16Облачные тренды 2015-16
Облачные тренды 2015-16
 
Облачные услуги Ростелеком и защита персональных данных
Облачные услуги Ростелеком и защита персональных данныхОблачные услуги Ростелеком и защита персональных данных
Облачные услуги Ростелеком и защита персональных данных
 
Облачные решения ActiveCloud и примеры внедрений
Облачные решения ActiveCloud и примеры внедренийОблачные решения ActiveCloud и примеры внедрений
Облачные решения ActiveCloud и примеры внедрений
 
«Коломенская пастила», Коломна
«Коломенская пастила», Коломна«Коломенская пастила», Коломна
«Коломенская пастила», Коломна
 
Какой ИТ и НИОКР бюджет у Роснефти?
Какой ИТ и НИОКР бюджет у Роснефти?Какой ИТ и НИОКР бюджет у Роснефти?
Какой ИТ и НИОКР бюджет у Роснефти?
 
ITSM форум России. Облачные вычисления. Проблемы работы с SLA
ITSM форум России. Облачные вычисления. Проблемы работы с SLAITSM форум России. Облачные вычисления. Проблемы работы с SLA
ITSM форум России. Облачные вычисления. Проблемы работы с SLA
 
Информационная безопасность в финансовом секторе: тренды 2015
Информационная безопасность в финансовом секторе: тренды 2015Информационная безопасность в финансовом секторе: тренды 2015
Информационная безопасность в финансовом секторе: тренды 2015
 
Облачные тренды 2015
Облачные тренды 2015Облачные тренды 2015
Облачные тренды 2015
 
ActivePlatform для общих департаментов ИТ (ОДИТ)
ActivePlatform для общих департаментов ИТ (ОДИТ)ActivePlatform для общих департаментов ИТ (ОДИТ)
ActivePlatform для общих департаментов ИТ (ОДИТ)
 
Об ActiveCloud ("В Облаке.РФ" №1)
Об ActiveCloud ("В Облаке.РФ" №1)Об ActiveCloud ("В Облаке.РФ" №1)
Об ActiveCloud ("В Облаке.РФ" №1)
 
ActiveCloud vs. облачные мифы
ActiveCloud vs. облачные мифыActiveCloud vs. облачные мифы
ActiveCloud vs. облачные мифы
 
Облачные решения и услуги ActiveCloud: IaaS & SaaS, примеры внедрений
Облачные решения и услуги ActiveCloud: IaaS & SaaS, примеры внедренийОблачные решения и услуги ActiveCloud: IaaS & SaaS, примеры внедрений
Облачные решения и услуги ActiveCloud: IaaS & SaaS, примеры внедрений
 
Как перенос ИТ в облако ActiveCloud помогает в условиях кризиса. Примеры реш...
Как перенос ИТ в облако ActiveCloud помогает в условиях кризиса. Примеры реш...Как перенос ИТ в облако ActiveCloud помогает в условиях кризиса. Примеры реш...
Как перенос ИТ в облако ActiveCloud помогает в условиях кризиса. Примеры реш...
 
Методы стимулирования территориального развития ИКТ отрасли на примере Москвы
Методы стимулирования территориального развития ИКТ отрасли на примере МосквыМетоды стимулирования территориального развития ИКТ отрасли на примере Москвы
Методы стимулирования территориального развития ИКТ отрасли на примере Москвы
 
Методы определения и управления себестоимостью ИТ-услуг
Методы определения и управления себестоимостью ИТ-услугМетоды определения и управления себестоимостью ИТ-услуг
Методы определения и управления себестоимостью ИТ-услуг
 

Último

2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
 
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdfСИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
 
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Ирония безопасности
 
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdfCyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
 
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
Ирония безопасности
 
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdfCVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
Хроники кибер-безопасника
 

Último (9)

2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
2023 Q4. The Ransomware report. [RU].pdf
 
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdfСИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
СИСТЕМА ОЦЕНКИ УЯЗВИМОСТЕЙ CVSS 4.0 / CVSS v4.0 [RU].pdf
 
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
Cyber Defense Doctrine Managing the Risk Full Applied Guide to Organizational...
 
Malware. DCRAT (DARK CRYSTAL RAT) [RU].pdf
Malware. DCRAT (DARK CRYSTAL RAT) [RU].pdfMalware. DCRAT (DARK CRYSTAL RAT) [RU].pdf
Malware. DCRAT (DARK CRYSTAL RAT) [RU].pdf
 
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdfCyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
Cyberprint. Dark Pink Apt Group [RU].pdf
 
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
ИСТОЧНИКИ ИННОВАЦИОННОСТИ КИТАЯ (ПО ВЕРСИИ DGAP) | The Sources of China’s Inn...
 
Ransomware_Q3 2023. The report [RU].pdf
Ransomware_Q3 2023.  The report [RU].pdfRansomware_Q3 2023.  The report [RU].pdf
Ransomware_Q3 2023. The report [RU].pdf
 
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdfCVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
CVE. The Fortra's GoAnywhere MFT [RU].pdf
 
MS Navigating Incident Response [RU].pdf
MS Navigating Incident Response [RU].pdfMS Navigating Incident Response [RU].pdf
MS Navigating Incident Response [RU].pdf
 

Чем отличаются BI и Big Data?