Standard

Управление данными: новые задачи и современные подходы. / Новиков, Б. А.; Графеева, Н. Г.; Михайлова, Е. Г.

Лавровские чтения 2014: Материалы пленарных докладов всероссийской научной конференции по проблемам информатики. СПб : Издательство «ВВМ», 2014. p. 22-27.

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › Research › peer-review

Harvard

Новиков, БА, Графеева, НГ & Михайлова, ЕГ 2014, Управление данными: новые задачи и современные подходы. in Лавровские чтения 2014: Материалы пленарных докладов всероссийской научной конференции по проблемам информатики. Издательство «ВВМ», СПб, pp. 22-27, Лавровские чтения 2014, Санкт-Петербург, Russian Federation, 23/04/14.

APA

Новиков, Б. А., Графеева, Н. Г., & Михайлова, Е. Г. (2014). Управление данными: новые задачи и современные подходы. In Лавровские чтения 2014: Материалы пленарных докладов всероссийской научной конференции по проблемам информатики (pp. 22-27). Издательство «ВВМ».

Vancouver

Новиков БА, Графеева НГ, Михайлова ЕГ. Управление данными: новые задачи и современные подходы. In Лавровские чтения 2014: Материалы пленарных докладов всероссийской научной конференции по проблемам информатики. СПб: Издательство «ВВМ». 2014. p. 22-27

Author

Новиков, Б. А. ; Графеева, Н. Г. ; Михайлова, Е. Г. / Управление данными: новые задачи и современные подходы. Лавровские чтения 2014: Материалы пленарных докладов всероссийской научной конференции по проблемам информатики. СПб : Издательство «ВВМ», 2014. pp. 22-27

BibTeX

@inproceedings{94c0ddb001464f5f92213c1bbe0dd368,
title = "Управление данными: новые задачи и современные подходы",
abstract = "Несмотря на стремительный рост, как производительности, так и емкости запоминающих устройств, темпы роста количества вновь создаваемых данных существенно опережают возможности их хранения и, тем более, возможности обработки. В связи с этим попытки экстенсивного подхода, основанного на наращивании мощности вычислительных систем, не могут радикально решить возникающие проблемы. В статье обсуждаются актуальные классы аналитических задач обработки данных, извлечения информации и знаний и анализируются различные альтернативные подходы к их решению. Этот круг задач и подходов, часто неформально объединяемый под зонтиком Big Data, в последнее время характеризуется уже пятью V (Volume, Variety, Velocity, Verasity and Value). Наиболее сложными и наиболее интересными представляются задачи, связанные с обеспечением скорости получения результатов обработки и оценки их надежности и корректности.",
keywords = "обработка данных, большие данные",
author = "Новиков, {Б. А.} and Графеева, {Н. Г.} and Михайлова, {Е. Г.}",
year = "2014",
language = "русский",
isbn = "9785965108770",
pages = "22--27",
booktitle = "Лавровские чтения 2014",
publisher = "Издательство «ВВМ»",
address = "Российская Федерация",
note = "Лавровские чтения 2014 : Всероссийская научная конференция по проблемам информатики ; Conference date: 23-04-2014 Through 25-04-2014",

}

RIS

TY - GEN

T1 - Управление данными: новые задачи и современные подходы

AU - Новиков, Б. А.

AU - Графеева, Н. Г.

AU - Михайлова, Е. Г.

PY - 2014

Y1 - 2014

N2 - Несмотря на стремительный рост, как производительности, так и емкости запоминающих устройств, темпы роста количества вновь создаваемых данных существенно опережают возможности их хранения и, тем более, возможности обработки. В связи с этим попытки экстенсивного подхода, основанного на наращивании мощности вычислительных систем, не могут радикально решить возникающие проблемы. В статье обсуждаются актуальные классы аналитических задач обработки данных, извлечения информации и знаний и анализируются различные альтернативные подходы к их решению. Этот круг задач и подходов, часто неформально объединяемый под зонтиком Big Data, в последнее время характеризуется уже пятью V (Volume, Variety, Velocity, Verasity and Value). Наиболее сложными и наиболее интересными представляются задачи, связанные с обеспечением скорости получения результатов обработки и оценки их надежности и корректности.

AB - Несмотря на стремительный рост, как производительности, так и емкости запоминающих устройств, темпы роста количества вновь создаваемых данных существенно опережают возможности их хранения и, тем более, возможности обработки. В связи с этим попытки экстенсивного подхода, основанного на наращивании мощности вычислительных систем, не могут радикально решить возникающие проблемы. В статье обсуждаются актуальные классы аналитических задач обработки данных, извлечения информации и знаний и анализируются различные альтернативные подходы к их решению. Этот круг задач и подходов, часто неформально объединяемый под зонтиком Big Data, в последнее время характеризуется уже пятью V (Volume, Variety, Velocity, Verasity and Value). Наиболее сложными и наиболее интересными представляются задачи, связанные с обеспечением скорости получения результатов обработки и оценки их надежности и корректности.

KW - обработка данных

KW - большие данные

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26281840&pff=1

M3 - статья в сборнике материалов конференции

SN - 9785965108770

SP - 22

EP - 27

BT - Лавровские чтения 2014

PB - Издательство «ВВМ»

CY - СПб

T2 - Лавровские чтения 2014

Y2 - 23 April 2014 through 25 April 2014

ER -

ID: 4710271