ПРИМЕНЕНИЕ ОПЕРАТИВНЫХ ВИТРИН ДАННЫХ ДЛЯ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ : доклад, тезисы доклада

Раевич А.П.; Добронец Б.С.

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: ПРИМЕНЕНИЕ ОПЕРАТИВНЫХ ВИТРИН ДАННЫХ ДЛЯ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ : доклад, тезисы доклада / А. П. Раевич, Б. С. Добронец. - [Б. м. : б. и.], 2019. - Текст : непосредственный // Робототехника и искусственный интеллект : Материалы XI Всероссийской научно-технической конференции с международным участием / Под научной редакцией В.А. Углева ; Робототехника и искусственный интеллект (2019 ; 14.12 - 14.12 ; Железногорск) : Литера-Принт, 2019. - С. 252-256. - ISBN 9785907232310. Перевод заглавия: USING OPERATIONAL DATA MARTS FOR BIG DATA PROCESSING

Аннотация: Интеграция аналитических систем с хранилищами данных направлено на многомерное моделирование данных, которое обеспечивает быстроту выполнения аналитических запросов, но обладает существенными недостатками при работе с большими данными. В статье предложен подход к построению концептуальной модели оперативных витрин данных, которые используются для построения информационных срезов узконаправленной, тематической информации, призванных решать проблему оперативного доступа к источникам больших данных за счет консолидации и ранжирования информационных ресурсов по уровню востребованности.
Integration of analytical systems with data warehouses aimes to modeling multi dimensional data, which provides quick execution of analytical queries, but has significant drawbacks when working with big data. The article proposes an approach to constructing a conceptual model of operational data marts, which are used to build information slices of narrow purpose, thematic information designed to address the problem of operational access to big data sources by consolidating and ranking information resources by demand.

Год издания: 2019

Авторы: Раевич А.П. , Добронец Б.С.

Издательство: Литера-Принт

Номера страниц: 252-256

Держатель оригинала документа: Сибирский федеральный университет

Мероприятие: Робототехника и искусственный интеллект (Железногорск, 2019 ; 14.12 - 14.12)

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

МЕТОД ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ ПРИ ОБРАБОТКЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Безворотных А. В. и др.
2022 год

РАЗРАБОТКА КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ОПЕРАТИВНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ ВИТРИН ДАННЫХ

Раевич А.П. и др.
2019 год

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Суетин В. В. и др.
2022 год

ПРИМЕНЕНИЕ ПАРСИНГА ДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ ИНФОРМАЦИИ

Проворных И.А. и др.
2025 год

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО…

Урдаев В. Д. и др.
2025 год

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ТУРИЗМЕ

Карпычева О.В. и др.
2021 год

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СФЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ

Ян К. и др.
2019 год

МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИИ В БОЛЬШИХ СИСТЕМАХ

Коренюгина Л. М. и др.
2022 год

АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Христова Ольга Сергеевна
2025 год

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И АНАЛИЗА ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ ДАННЫХ

Попова Ольга Аркадьевна и др.
2021 год

ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В НЕФТЕГАЗОВЫХ КОМПАНИЯХ

Беляков И.А. и др.
2024 год

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МЕДИЦИНЕ

Михайленко Олег Вячеславович и др.
2020 год

Анализ поведенческих шаблонов потребителей на основе больших данных

Щербакова Е. П.
2024 год

АГРЕГАЦИЯ И ТЕХНИКА БЫСТРЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ДАННЫХ БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ

Попова Ольга Аркадьевна и др.
2018 год

Технологии обработки больших данных на Python

Сопов Евгений Александрович
2023 год

Цифровая трансформация: роль больших данных и блокчейна в современной экономике

Раздымаха Полина Михайловна и др.
2024 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

ПРИМЕНЕНИЕ ОПЕРАТИВНЫХ ВИТРИН ДАННЫХ ДЛЯ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ : доклад, тезисы доклада
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Похожие публикации