1. CSN
  2. Всі випуски
  3. Номер 905, 2018
  4. Принципи побудови програмної системи формування агрегованих даних

Принципи побудови програмної системи формування агрегованих даних

CSN.
2018;
, Номер 905
: сс. 25 - 32
https://doi.org/10.23939/csn2018.905.025
Автори:
  1. І. Бородій
  2. Ярослав Парамуд
  3. В. Сав’як
1
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра електронних обчислювальних машин
2
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра електронних обчислювальних машин
3
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра електронних обчислювальних машин

Розглянуто принципи побудови програмної системи формування агрегованих даних, а також основні принципи побудови програмних систем формування агрегованих даних. Проведено їхній порівняльний аналіз, запропоновано альтернативний принцип побудови програмної системи. За цим принципом побудови можна усунути проблеми швидкої та надійної обробки даних, масштабування, автоматизації роботи складових програмної системи, якості та безпеки даних.

принципи побудови
програмна система
аналіз даних
агрегування даних
ізнес-інтелект
реляційна база даних
сховище даних
кіоск даних
OLAP-куб
  1. Kornilov Y. G. Sovremennoye primeneniye OLAP i OLTP tekhnologiy v ekonomike / Kornilov Y. G., Dolgova T. G. – Krasnoyarsk: Siberian State Aerospace University, Sektsiya “Informatsionno-ekonomicheskiye sistemy”, 2010. – P. 419–420.
  2. Marie-Aude Aufaure – Business Intelligence // Marie-Aude Aufaure, Esteban Zimanyi (Eds.): Second European Summer School, eBISS 2012, Brussels, Belgium, July 2012. – 234 p.
  3. Bat'kov V. O. – Analiz problem sovremennykh khranilishch dannykh / Bat'kov V. O. –Moscow: Moscow State University of Economics, Statistics, and Informatics, 2013. – 3 p.
  4. Data aggregation [Electronic resource] / ibm – Access mode: https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSBNJ7_1.4.4/dataView/Con....
  5. M. A. Poltavtseva – Bezopasnost' baz dannykh: problemy i perspektivy / M. A. Poltavtseva, A. R Khabarov – Tver: Nauchno-issledovatel'skiy institut «Tsentrprogrammsistem», Programnyye produkty i sistemy No3 tom 29, 2016. – P. 36–41.
  6. Aarthi Raman –Conceptual Data Vault Modeling and its Opportunities for the Future // Aarthi Raman, Teuta Cata – Dallas, TX: Decision Sciences Institute, 2017 – 10 p.
  7. Data Warehouse: The Choice of Inmon versus Kimball [Electronic resource] / Ian Abramson. – Access mode: https://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/bi-10s/script/Inmon-vs-Kimball....
  8. Data Source [Electronic resource] / techopedia. – Access mode: https://www.techopedia.com/definition/30323/data-source.
  9. DBMS Database Models [Electronic resource] / studytonight. – Access mode: https://www.studytonight.com/dbms/database-model.php.
  10. The Advantages of a Relational Database Management System [Electronic resource] / techwalla. – Access mode: https://www.techwalla.com/articles/theadvantages-of-a-relational-databas...
  11. Database [Electronic resource] / Margaret Rouse. – Access mode: https://searchsqlserver.techtarget.com/definition/database.
  12. Dusan Petkovic. Microsoft SQL Server 2012. A beginner’s guide // Dusan Petkovic – New York: The McGraw-Hill Companies, 2012. – 833 p.