ВВЕДЕНИЕ

Современная экономика, характеризующаяся высокой динамичностью, требует применения адекватных методов и средств оптимального управления предприятиями. Главная проблема современного бизнеса заключается сегодня в переизбытке неструктурированных данных; они составляют 85% всех данных, которыми оперируют сегодня предприятия. Именно на их обработку будут направлены основные усилия — важно не только собрать и организовать хранение структурированных и неструктурированных данных, а еще требуется организовать эффективный поиск, установить сквозные связи и понять их значение. В силу сложности и часто неформализованное™ подобную задачу невозможно решить без использования средств искусственного интеллекта.

В настоящее время существует большое количество разных классов интеллектуальных систем. К ним относятся интеллектуальные базы данных, в т.ч. с интерфейсами, использующими естественный язык, гипертекст и мультимедиа, когнитивную графику; статические и динамические экспертные системы; самообучающиеся системы на принципах индуктивного вывода, нейронных систем, поиска прецедентов, организации информационных хранилищ-, адаптивные информационные системы на основе использования CASE-технологий и/или компонентных технологий.

В учебном пособии «Big Data. Методы и средства анализа» рассмотрены вопросы применения некоторых методов анализа данных и соответствующих программно-инструментальных средств, в том числе OLAP, Data Mining, DataWarehouse, NoSQL БД.

Целью учебного пособия является ознакомление студентов, обучающихся магистратратуре по направлению 23.04.04 - Управление в технических системах с проблематикой и областями использования интеллектуальных баз данных и применения интеллектуального анализа для больших данных. В результате изучения учебного пособия студенты получат базовые знания по архитектуре и классификации хранилищ данных, методам интеллектуального анализа данных и основных подходах при работе с современными нереляционными базами данных, способными к высокопроизводительной обработке данных.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >