Риски разработки программных средств доступа и совместного представления данных из гетерогенных источников и многомерного анализа OLAP-кубов : доклад, тезисы доклада
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Библиографическое описание:Риски разработки программных средств доступа и совместного представления данных из гетерогенных источников и многомерного анализа OLAP-кубов : доклад, тезисы доклада / И. С. Богачев. - [Б. м. : б. и.], 2020. - Текст : непосредственный // Новая экономика, бизнес и общество : сборник материалов Апрельской научно-практической конференции молодых учёных / Дальневосточный федеральный университет, Школа экономики и менеджмента ; Новая экономика, бизнес и общество (2020 ; 25.05 - 04.06 ; Владивосток). - Владивосток : Дальневосточный федеральный университет, 2020. - С. 944-947. - ISBN 9785744449186. Перевод заглавия: Risks of Developing Software Tools for Accessing and Sharing Datafrom Heterogeneous Sources and Multidimensional Analysis of OLAP Cubes
Аннотация:В условиях развития глобального цифрового пространства необходимо предоставлять быструю и достоверную информацию, которая структурирована и проанализирована на высоком уровне. Эффективная и быстрая обработка больших массивов данных и качественная их визуализация являются стержнем к решению большого количества прикладных задач в финансовой, научной сферах. В работе рассматривается актуальность управлению рисками такого IT-проекта у научной организации.
In the context of the development of the global digital space, it is necessary to provide fast and reliable information that is structured and analyzed at a high level. Efficient and fast processing of large data sets and high-quality visualization are the key to solving a large number of applied problems in the financial and scientific fields. The paper considers the relevance of risk management of such an IT project for a scientific organization.
Ключевые слова:BI platform, analytical system, data access, joint presentation of data, heterogeneous sources, machine learning, OLAP cube, in-memory DBMS, data analysis, data visualization, ETL-algorithms, data store, BI-платформа, аналитическая система, доступ к данным, совместное представление данных, гетерогенные источники, машинное обучение, OLAP-куб, in-memory СУБД, анализ данных, визуализация данных, ETL-алгоритмы, хранилище данных
