Ευφυής διαχείριση δεδομένων μεγάλου όγκου

Περίληψη

Οι ραγδαία αναπτυσσόμενες τεχνολογίες δημιουργούν ολοένα και μεγαλύτερες ανάγκες για την ανάλυση και την αξιοποίηση των υφιστάμενων δεδομένων. Πολλοί οργανισμοί βασίζουν την βιωσιμότητα τους στην ανάλυση των δεδομένων της αγοράς αλλά και των δεδομένων που παράγουν οι ίδιοι είτε μέσω της εξαγωγής χρήσιμων στατιστικών και δεικτών απόδοσης είτε αξιοποιώντας τα κατά τη διαδικασία λήψης αποφάσεων όπου μια από τις σημαντικότερες παραμέτρους στην ανάλυση τους είναι η παράμετρος του χρόνου. Για να μπορέσει να αποθηκευτεί και να αναλυθεί ο πολλές φορές τεράστιος όγκος δεδομένων δημιουργήθηκαν νέοι μέθοδοι διαχείρισης και ανάλυσης δεδομένων. Αυτό έγινε ιδιαίτερα αισθητό με την έλευση των Big Data. Οι τεχνολογίες που αναπτύχθηκαν έδωσαν την ευκαιρία της επέκτασης των μεθόδων που υπήρχαν για τα συμβατικά δεδομένα αλλά και την δημιουργία νέων μεθόδων, τεχνικών και συστημάτων ώστε να μπορούν να παρέχουν την ίδια ή ακόμα και καλύτερη ανάλυση. Καθώς όμως η τεχνολογία προχωράει με την έλευση του IOT ο ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

Rapidly evolving technologies are constantly expanding the need for analysis and utilization of existing data. Many organizations base their business viability on the analysis of market data as well as the data they produce either by exporting inherent useful statistics and performance indicators or by using them in the decision-making processes, where one of the most important parameters in their analysis is the parameter of time. To store and analyze the huge volume of data, new methods of data management and analysis are created. This was especially noticeable with the advent of Big Data. The technologies that were developed gave the opportunity to expand the methods that existed for conventional data but also to create new methods, techniques and systems so that they can provide the same or even better analytics. However, as technology advances with the advent of IoT, the volume of data and the number of data flows are increasing rapidly. These flows should be stored, analyzed and ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/48707
ND
48707
Εναλλακτικός τίτλος
Intelligent big data management
Συγγραφέας
Καλύβας-Κασοπατίδης, Χρήστος του Βασίλειος
Ημερομηνία
2020
Ίδρυμα
Πανεπιστήμιο Αιγαίου. Σχολή Πολυτεχνική. Τμήμα Μηχανικών Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών Συστημάτων
Εξεταστική επιτροπή
Μαραγκουδάκης Εμμανουήλ
Σταματάτος Ευστάθιος
Ριζομυλιώτης Παναγιώτης
Βουγιούκας Δημοσθένης
Σιούτας Σπυρίδων
Κερμανίδου Κάτια-Λήδα
Μυλωνάς Φοίβος
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές ΕπιστήμεςΕπιστήμη Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορική
Λέξεις-κλειδιά
Ερωτήματα κορυφογραμμής; Βελτιστοποίηση; Xρονικά ερωτήματα κορυφογραμμής; Ανάστροφα ερωτήματα κορυφογραμμής; Γεωγραφικά πληροφοριακά συστήματα; Θαλάσσια δεδομένα-τεχνολογίες-εφαρμογές; MapReduce; SpatialHadoop; Μεγάλα δεδομένα; Ταξινόμηση; Όρια αποφάσεων
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Αγγλικά
Άλλα στοιχεία
4, xviii, 140 σ., πιν., σχημ., γραφ.
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)