Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти ОПП Інформаційні системи та технології (ОС магістр)

Permanent URI for this collectionhttp://er.nau.edu.ua/handle/NAU/63576

Browse

Browsing Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти ОПП Інформаційні системи та технології (ОС магістр) by Author "Персунов, Дмитро Олександрович"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Програмна система денормалізації даних за допомогою Data warehouse
    (Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2024) Персунов, Дмитро Олександрович
    Сучасні інформаційні системи генерують та обробляють величезні обсяги даних, що вимагає ефективних методів їх зберігання, управління та аналізу. Зі зростанням обсягів інформації, яка надходить з різних джерел, постає питання оптимізації процесів обробки для забезпечення швидкого та надійного доступу до даних. Сховища даних (Data Warehouses) виступають ключовим інструментом для інтеграції, консолідації та аналізу даних з різноманітних джерел, надаючи можливість організаціям приймати обґрунтовані рішення на основі всебічного аналізу інформації. У контексті сховищ даних, денормалізація даних є актуальною темою досліджень та практичного застосування. Денормалізація передбачає модифікацію структури бази даних з метою зменшення кількості необхідних з'єднань між таблицями під час виконання запитів. Це сприяє оптимізації виконання запитів, підвищенню продуктивності системи та зменшенню часу відгуку, що особливо важливо при роботі з аналітичними панелями даних. Такі панелі є зручним та гнучким інструментом для спеціалістів різних рівнів та можливостей, дозволяючи аналізувати фінансову статистику, здійснювати моніторинг роботи персоналу та приймати стратегічні рішення на основі актуальних даних. Однією з вагомих проблем є велике навантаження на аналітичні панелі при роботі зі складними схемами даних, які включають довідники та таблиціфакти у будь-яких топологіях даних—зірка, сніжинка чи галактика. Це навантаження зумовлене не лише зростанням кількості даних, що надходять в обробку, але й складністю запитів, які потребують численних операцій з'єднання та агрегації. Незважаючи на розвиток обчислювальної техніки, серверного обладнання та інструментарію, а також регулярні оновлення самих аналітичних панелей, проблема ефективної обробки великих обсягів даних залишається актуальною. Це вимагає пошуку нових підходів та рішень для оптимізації процесів обробки та аналізу даних.