Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 194100, Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская д. 3, корп. 1, лит. А, к. 331
Термин «большие данные» относится к объемным коллекциям цифровых данных, генерируемых каждую секунду. Производимые наборы данных представлены в структурированном, полуструктурированном и неструктурированном форматах по всему миру, и их трудно анализировать с применением традиционных систем управления базами данных. В последнее время аналитика больших данных становится важной областью исследований из-за популярности Интернета и появления новых веб-технологий. Эта растущая область исследований представляет собой междисциплинарную деятельность, которая привлекает исследователей из различных областей. Исследователи проектируют, разрабатывают и внедряют инструменты, технологии, архитектуры и платформв для анализа этих больших объемов данных. Эта статья начинается с краткого введения в проблематику большие данные и связанные с ними концепции, включая основные характеристики больших данных, после чего обсуждаются наиболее важные открытые исследовательские проблемы и возникающие тенденции. Далее приводится обзор исследований в области аналитики больших данных, обсуждаются преимущества использования решений для больших данных и обсуждаются виды оценок, требуемых перед переходом с традиционных решений. Наконец, представлен обзор основных существующих приложений, обеспечивающий общую панораму аналитики больших данных.