Standard

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

In: КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ, No. 4, 2014, p. 10-18.

Research output: Contribution to journal › Literature review

Harvard

Новиков, БА, Графеева, НГ & Михайлова, ЕГ 2014, 'Big data: новые задачи и современные подходы', КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ, no. 4, pp. 10-18. <http://ipo.spb.ru/journal/index.php?magazines/2014/4/e/>

APA

Новиков, Б. А., Графеева, Н. Г., & Михайлова, Е. Г. (2014). Big data: новые задачи и современные подходы. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ, (4), 10-18. http://ipo.spb.ru/journal/index.php?magazines/2014/4/e/

Vancouver

Новиков БА, Графеева НГ, Михайлова ЕГ. Big data: новые задачи и современные подходы. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ. 2014;(4):10-18.

Author

Новиков, Б. А. ; Графеева, Н. Г. ; Михайлова, Е. Г. / Big data: новые задачи и современные подходы. In: КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ. 2014 ; No. 4. pp. 10-18.

BibTeX

@article{9e50e529f2e747909086ca853713fa81,
title = "Big data: 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, Veraсity and Value). Наиболее сложными и наиболее интересными представляются задачи, связанные с обеспечением скорости получения результатов обработки и оценки их надежности и корректности. С. 10-18. In spite of rapid growth of both performance and capacity of available processing and storage devices, the amount of p",
keywords = "большие данные, аналитические запросы, приближенное выполнение, оценка качества, производительность.",
author = "Новиков, {Б. А.} and Графеева, {Н. Г.} and Михайлова, {Е. Г.}",
year = "2014",
language = "русский",
pages = "10--18",
journal = "КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ",
issn = "2071-2340",
publisher = "Издательство СПбГЭТУ {"}ЛЭТИ{"}",
number = "4",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Big data: 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, Veraсity and Value). Наиболее сложными и наиболее интересными представляются задачи, связанные с обеспечением скорости получения результатов обработки и оценки их надежности и корректности. С. 10-18. In spite of rapid growth of both performance and capacity of available processing and storage devices, the amount of p

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, Veraсity and Value). Наиболее сложными и наиболее интересными представляются задачи, связанные с обеспечением скорости получения результатов обработки и оценки их надежности и корректности. С. 10-18. In spite of rapid growth of both performance and capacity of available processing and storage devices, the amount of p

KW - большие данные

KW - аналитические запросы

KW - приближенное выполнение

KW - оценка качества

KW - производительность.

M3 - Обзор литературы

SP - 10

EP - 18

JO - КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ

JF - КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ

SN - 2071-2340

IS - 4

ER -

ID: 5823411