Przetwarzanie i analizowanie dużych ilości danych

• Autorzy: Eugenia Busłowska , Aneta Anna Wiktorzak

Warianty tytułu

Processing and Analyzing Large Amounts of Data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł ma na celu przedstawienie koncepcji przetwarzania i analizowanie dużych ilości danych. Tradycyjne oprogramowanie przestaje być zdolne do zarządzania wielkimi danymi i ustępuje miejsca nowym technologiom. Przyszłość baz danych to nie tylko hurtownie danych ale nierelacyjne bazy danych i technologie Big Data takie jak Hadoop czy MapReduce. Rosnące zapotrzebowanie na złożone operacje analityczne oznacza coraz większą popularność narzędzi BA (Business Analytics) (abstrakt oryginalny)

EN

The purpose of this paper is to present concept of processing and analyzing amount of data. Nowadays new technologies manage great number of data, as the traditional software is not able to accomplish it. The future of data base is not only Data Warehouse, but also NoSQL, Big Data techniques, Hadoop Map and Reduce classes. Increasing need of complex analytical operations leads to dissemination tools Business Analytics.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Hurtownie danych; Przetwarzanie danych; Bazy danych

EN

Data warehouse; Data processing; Databases

• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 6, CD 3
• Strony: 2490--2496

Twórcy

autor

Eugenia Busłowska

• Państwowa Wyższa Szkoła Informatyki i Przedsiębiorczości w Łomży

autor

Aneta Anna Wiktorzak

• Państwowa Wyższa Szkoła Informatyki i Przedsiębiorczości w Łomży

Bibliografia

• 1. V. Poe, P. Klauer, S. Brobst, Tworzenie hurtowni danych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2000.
• 2. P. Listosz,Oracle Warehouse Builder - inteligencja w projektowaniu hurtowni danych, http://www.ploug.org.pl/plougtki.php?action=read&p=23&a=9
• 3. Ch. Strauch, NoSQL Databases, http://coitweb.uncc.edu/~xwu/5160/nosqldbs.pdf
• 4. M. Stonebraker, R. Cattell, 10 Rules for scalable Performance in 'simple operation' Datastores
• 5. S. Tiwari, Professional NoSQL, Wrox, 2011
• 6. http://www.mapreduce.org/1005-Rick-van-der-Lans-SQL-MapReduce-advanced-analytics.php
• 7. S. Ghemawat i J. Dean, MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters, 2004. Available: http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/mapreduce-osdi04.pdf.
• 8. E. Busłowska, Ł. Juźwiuk, Wprowadzenie do optymalnego wykorzystania MapReduce, Logistyka 4/2014, s. 3870-3875