Как работает система хранения и обработки больших массивов данных в корпоративных информационных системах?

Система хранения и обработки больших массивов данных в корпоративных информационных системах работает по следующему алгоритму: gb.ru

1. Постановка задачи для аналитической программы. gb.ru Программа осуществляет сбор данных с их параллельной подготовкой (декодировка, отсев мусора, удаление нерелевантной информации). gb.ru
2. Выбор алгоритма анализа данных. gb.ru Для обработки используют различные системы и модели программирования, например MapReduce и рабочие процессы (workflow). platformv.sbertech.ru
3. Обучение программы выбранному алгоритму с дальнейшим анализом обнаруженных закономерностей. gb.ru

Для хранения больших данных используют, например:

• Data Warehouse (DWH). practicum.yandex.ru mws.ru Это единое хранилище для всех данных, на основе которых компания формирует отчёты и принимает решения. practicum.yandex.ru Файлы в DWH сгруппированы по областям применения и расположены по хронологии. practicum.yandex.ru
• Data Lake. practicum.yandex.ru gb.ru Это «озёра данных», которые не имеют единого формата и чёткой структуры. practicum.yandex.ru Порядок действий здесь такой: извлечение, загрузка в базу и трансформация в формат, который подходит для текущих задач. practicum.yandex.ru
• Системы управления базами данных (СУБД). practicum.yandex.ru Для работы с большими данными чаще используются реляционные СУБД, в которых данные организованы в виде таблиц, связанных между собой ключами. practicum.yandex.ru

Для обработки больших данных также применяют, например:

• Нейросети. platformv.sbertech.ru Это математические модели, которые опираются в своей работе на нечёткую логику. platformv.sbertech.ru Благодаря гибкости они могут адаптироваться к входным данным и вскрывать взаимосвязи, которые аналитики не заметили ранее. platformv.sbertech.ru
• Data Mining. platformv.sbertech.ru Позволяет в автоматическом режиме находить и подсвечивать взаимосвязи параметров анализируемого процесса или аномалии. platformv.sbertech.ru
• Предиктивная аналитика. platformv.sbertech.ru Цель этой техники — спрогнозировать развитие текущей ситуации. platformv.sbertech.ru
• Статический анализ. platformv.sbertech.ru Фокусируется на обработке накопленной информации без её обновления. platformv.sbertech.ru Используется для выявления отклонений от нормы, взаимосвязи анализируемых данных и процессов. platformv.sbertech.ru