QR-код документа
B19
Balakayeva , G. T
Modeling the processing of a large amount of data [Текст] / G.T Balakayeva // Әл - Фараби ат. ҚҰУ Хабаршы = Вестник КазНУ им Аль - Фараби. - Алматы, 2018. - №1(97). - Р. 120-127. - (Математика, механика, информатика сериясы=Серия математика, механика, информатика. Journal of Mathematics, Mechanics, Computer Science.)
Рубрики: Информатика
Кл.слова (ненормированные):
Большие обьемы данных -- обработка данных -- анализ -- моделирование -- методы
Аннотация: Определение больших объемов данных, BigData, используется для обозначения такихтехнологий как хранение и анализ значительного объема данных, при обработке которыхтребуется высокая скорость, и принятие решений в режиме реального времени. Обычно, когдаговорят о серьезной аналитической обработке, особенно если используют термин DataMining,подразумевают, что данных огромное количество. Не существует универсальных способованализа или алгоритмов, пригодных для любых случаев и любых объемов информации.Методы анализа данных существенно отличаются друг от друга по производительности,качеству результатов, удобству применения и требованиям к данным. Оптимизацияможет производиться на различных уровнях: оборудование, базы данных, аналитическаяплатформа, подготовка исходных данных, специализированные алгоритмы. Большие данные– это совокупность технологий, которые призваны совершать три операции. Во-первых,обрабатывать большие по сравнению со "стандартными" сценариями объемы данных. Во-вторых, уметь работать с быстро поступающими данными в очень больших объемах. Тоесть данных не просто много, но их постоянно становится все больше и больше. В-третьих,они должны уметь работать со структурированными и плохо структурированными даннымипараллельно в разных аспектах. Большие данные предполагают, что на вход алгоритмыполучают поток не всегда структурированной информации и что из него можно извлечьбольше, чем какую-то одну идею. Результаты исследования используются авторами примоделировании больших данных и разработке веб-приложения.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Darkenbayev, D.K
Похожие издания по классификации