დიდი მოცულობის მონაცემებში საჭირო ინფორმაციის ძებნის ანალიტიკური ინსტრუმენტები

ავტორი: მაგდა ცინცაძე
თანაავტორები: მანანა ხაჩიძე, მაია არჩუაძე, გელა ბესიაშვილი
საკვანძო სიტყვები: ანალიტიკა, ინფორმაციის დამუშავება, დიდი მონაცემები, მონაცემთა ბაზები
ანოტაცია:

მიმდინარე საუკუნეში, რომელიც ინფორმაციულ ხანად იწოდება „სანდო“/საჭირო ინფორმაციის ძებნის პრობლემა დგას. მონაცემთა ბაზებზე დამყარებული პოპულარული საძიებო სისტემები აბრუნებენ დიდი ოდენობის რელევანტურ ინფორმაციას, თუმცა პრობლემა რა ინფორმაციაა სანდო და გამოყენებადი ისევ დგას. შესაბამისად მონაცემთა დამუშავების, კლასიფიკაციისა და ანალიზის კვლავ აქტუალურია. საჭირო ინფორმაციაზე წვდომის განსახორციელებლად, ძალზედ დიდი მონაცემები(Big Data), როგორც არასტრუქტრურიებული, ასევე ნახევრად სტრუქტურირებული, რომელთა მოცულობა პეტაბაიტებსა თუ ეგზაბაიტებში იზომება „No Sql“-ად წოდებული მონაცემთა ბაზების მიერ მუშავდება. ბიზნეს ანალიტიკა, რომელიც მოიცავს როგორც ტექნოლოგიებს ასევე მენეჯმენტს ცდილობს აღნიშნული ამოცანის გადაჭრას ისეთი ინსტრუმენტების გამოყენებით როგორებიცაა: მონაცემთა „საწყობები“( warehouses / Data marts), Hadoop, გამოთვლები მეხსიერებაში (In-memory computing), ანალიტიკური პლატფორმები. ნაშრომში ჩვენ განვიხილავთ დიდი მოცულობის მოანაცემების დამუშავების როგორც რელაციურ ასევე არა-რელაციურ ინსტრუმენტებს (OLAP,Data Mining, Text Mining), განსაკუთრებულად გამოვყოფთ დღეისათვის არსებული გამოწვევების კონტექსტში მონაცემთა წებ დამუშავების (web mining) და კავშირს ვებსა და მონაცემთა ბაზებს შორის.

მიმაგრებული ფაილები:

დიდი მოცულობის მონაცემებში საჭირო ინფორმაციის ძებნის ანალიტიკური ინსტრუმენტები [ka]
Analytical Tools For Finding Useful Information In Large Data Sets [en]