Публикации
Проблемы и вызовы при исследовании информационной системы обработки данных, и способы их решения
Всероссийский сборник статей и публикаций института развития образования, повышения квалификации и переподготовки.
Скачать публикацию
Язык издания: русский
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: Проблемы и вызовы при исследовании информационной системы обработки данных, и способы их решения
Автор: Саиег Тимур Хайтам
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: Проблемы и вызовы при исследовании информационной системы обработки данных, и способы их решения
Автор: Саиег Тимур Хайтам
Саиег Т.Х.
канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры ИТиЭ ТИС ДГТУ, г. Ставрополь, Россия
Проблемы и вызовы при исследовании информационной системы обработки данных, и способы их решения
Аннотация
В данной научной статье рассматриваются проблемы и вызовы, связанные с исследованием информационной системы обработки данных. Основными проблемами являются, сложность и объем данных, неоднородность данных, потеря информации, а также недостаточная полнота и достоверность данных.В статье рассматриваются решения данных проблем на основе применения современных методов обработки и анализа данных, таких как data mining, машинное обучение и статистический анализ.Анализируются, результаты ранее проведенных исследований и предлагаются рекомендации по их применению в практике исследования информационных систем обработки данных.
Ключевые слова
Неоднородность данных, потеря информации, полнота данных, достоверность данных
Saieg T.H.
Ph.D. Sc., associate professor of the department Information technology and electronics TIS DSTU, Stavropol, Russian Federation
Problems and challenges in the study of information processing systems, and ways to solve them
Annotation
This scientific article discusses the problems and challenges associated with the study of a data processing information system. The main problems are the complexity and volume of data, heterogeneity of data, loss of information, as well as insufficient completeness and reliability of data. The article discusses solutions to these problems based on the use of modern methods of data processing and analysis, such as data mining, machine learning and statistical analysis. The results of previously conducted studies are analyzed and recommendations are offered for their application in the practice of researching information processing systems.
Keywords
Data heterogeneity, loss of information, data completeness, data reliability
Введение
Современные информационные системы все чаще сталкиваются с огромными объемами данных, требующими обработки и анализа для получения ценной информации. Однако, в процессе исследования информационных систем обработки данных возникают различные проблемы и вызовы, требующие особых подходов и решений.
Проблема 1: Сложность и объем данных
Одной из основных проблем является сложность и объем данных. С ростом количества данных становится все сложнее обрабатывать их в разумные сроки. Большие объемы данных могут также привести к потере информации или замедлению работы систем обработки данных. Для решения этой проблемы необходимо использовать эффективные методы и инструменты обработки данных, такие как параллельные вычисления и оптимизация запросов.
Проблема 2: Неоднородность данных.
Еще одной проблемой является неоднородность данных, когда данные поступают из разных источников, и имеют различный формат и структуру. Это может затруднить процесс исследования, так как требуется сопоставлять, и объединять данные разного типа. Методы интеграции и стандартизации данных могут помочь справиться с этой проблемой, такие как использование семантических технологий и технологий обмена данными.
Проблема 3: Потеря информации.
При обработке данных часто возникает проблема потери информации. Информация может быть неполной или некачественной, что может исказить результаты исследования. Также может возникнуть проблема потери контекста, когда данные обрабатываются изолированно, и не учитываются связи и зависимости с другими данными. Для решения этой проблемы необходимо проводить предварительный анализ данных, проверять их качество и целостность, а также учитывать контекст и связи с другими данными.
Решение проблем:
Для решения данных проблем можно применять современные методы обработки и анализа данных. Одним из таких методов является data mining, который позволяет автоматически извлекать скрытую информацию из больших объемов данных.
Применение методов машинного обучения позволяет обнаружить закономерности и строить предсказательные модели. Статистический анализ данных помогает оценить достоверность и полноту данных, а также определить, и устранить возможные искажения.
Заключение
Исследование информационной системы обработки данных несет в себе ряд проблем и вызовов, требующих специфических решений. Применение современных методов обработки и анализа данных, таких как data mining, машинное обучение и статистический анализ, позволяет справиться с данными проблемами, и получить более достоверные и полные результаты исследования. Однако важно применять эти методы с учетом особенностей конкретной информационной системы и выполнять предварительный анализ данных для обеспечения их качества и целостности.
Список литературы
1. Чанг А. Массовое обнаружение закономерностей в неструктурированных данных. — СПб. БХВ-Петербург, 2013.
2. Швангардт С. Базы данных в облачных вычислениях. — М.: ДМК Пресс, 2015.
3. Молошников Е. Н. Системы хранения, обработки и анализа данных. — М.: ЛКИ, 2011. 2786 из 16384
канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры ИТиЭ ТИС ДГТУ, г. Ставрополь, Россия
Проблемы и вызовы при исследовании информационной системы обработки данных, и способы их решения
Аннотация
В данной научной статье рассматриваются проблемы и вызовы, связанные с исследованием информационной системы обработки данных. Основными проблемами являются, сложность и объем данных, неоднородность данных, потеря информации, а также недостаточная полнота и достоверность данных.В статье рассматриваются решения данных проблем на основе применения современных методов обработки и анализа данных, таких как data mining, машинное обучение и статистический анализ.Анализируются, результаты ранее проведенных исследований и предлагаются рекомендации по их применению в практике исследования информационных систем обработки данных.
Ключевые слова
Неоднородность данных, потеря информации, полнота данных, достоверность данных
Saieg T.H.
Ph.D. Sc., associate professor of the department Information technology and electronics TIS DSTU, Stavropol, Russian Federation
Problems and challenges in the study of information processing systems, and ways to solve them
Annotation
This scientific article discusses the problems and challenges associated with the study of a data processing information system. The main problems are the complexity and volume of data, heterogeneity of data, loss of information, as well as insufficient completeness and reliability of data. The article discusses solutions to these problems based on the use of modern methods of data processing and analysis, such as data mining, machine learning and statistical analysis. The results of previously conducted studies are analyzed and recommendations are offered for their application in the practice of researching information processing systems.
Keywords
Data heterogeneity, loss of information, data completeness, data reliability
Введение
Современные информационные системы все чаще сталкиваются с огромными объемами данных, требующими обработки и анализа для получения ценной информации. Однако, в процессе исследования информационных систем обработки данных возникают различные проблемы и вызовы, требующие особых подходов и решений.
Проблема 1: Сложность и объем данных
Одной из основных проблем является сложность и объем данных. С ростом количества данных становится все сложнее обрабатывать их в разумные сроки. Большие объемы данных могут также привести к потере информации или замедлению работы систем обработки данных. Для решения этой проблемы необходимо использовать эффективные методы и инструменты обработки данных, такие как параллельные вычисления и оптимизация запросов.
Проблема 2: Неоднородность данных.
Еще одной проблемой является неоднородность данных, когда данные поступают из разных источников, и имеют различный формат и структуру. Это может затруднить процесс исследования, так как требуется сопоставлять, и объединять данные разного типа. Методы интеграции и стандартизации данных могут помочь справиться с этой проблемой, такие как использование семантических технологий и технологий обмена данными.
Проблема 3: Потеря информации.
При обработке данных часто возникает проблема потери информации. Информация может быть неполной или некачественной, что может исказить результаты исследования. Также может возникнуть проблема потери контекста, когда данные обрабатываются изолированно, и не учитываются связи и зависимости с другими данными. Для решения этой проблемы необходимо проводить предварительный анализ данных, проверять их качество и целостность, а также учитывать контекст и связи с другими данными.
Решение проблем:
Для решения данных проблем можно применять современные методы обработки и анализа данных. Одним из таких методов является data mining, который позволяет автоматически извлекать скрытую информацию из больших объемов данных.
Применение методов машинного обучения позволяет обнаружить закономерности и строить предсказательные модели. Статистический анализ данных помогает оценить достоверность и полноту данных, а также определить, и устранить возможные искажения.
Заключение
Исследование информационной системы обработки данных несет в себе ряд проблем и вызовов, требующих специфических решений. Применение современных методов обработки и анализа данных, таких как data mining, машинное обучение и статистический анализ, позволяет справиться с данными проблемами, и получить более достоверные и полные результаты исследования. Однако важно применять эти методы с учетом особенностей конкретной информационной системы и выполнять предварительный анализ данных для обеспечения их качества и целостности.
Список литературы
1. Чанг А. Массовое обнаружение закономерностей в неструктурированных данных. — СПб. БХВ-Петербург, 2013.
2. Швангардт С. Базы данных в облачных вычислениях. — М.: ДМК Пресс, 2015.
3. Молошников Е. Н. Системы хранения, обработки и анализа данных. — М.: ЛКИ, 2011. 2786 из 16384
