Риски разработки программных средств доступа и совместного представления данных из гетерогенных источников и многомерного анализа OLAP-кубов : доклад, тезисы доклада

Описание

Перевод названия: Risks of Developing Software Tools for Accessing and Sharing Datafrom Heterogeneous Sources and Multidimensional Analysis of OLAP Cubes

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Новая экономика, бизнес и общество; Владивосток; Владивосток

Год издания: 2020

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

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 финПоказать полностьюансовой, 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.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Новая экономика, бизнес и общество

Номера страниц: 944-947

Место издания: Владивосток

Издатель: Дальневосточный федеральный университет

Персоны

Вхождение в базы данных