Дослідження систем керування великими даними для підтримки прийняття рішень
Автор: Умба Ндоло Роланд
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні мережі зв'язку
Інститут: Інститут телекомунікацій, радіоелектроніки та електронної техніки
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Через постійне вдосконалення інформаційних технологій виникають нові виклики в їх використання. Автоматизація багатьох сфер дозволяє покращити ефективність виконання їх функцій, швидше та якісніше обробляти запити користувачів на обслуговування. Втім, поруч з безсумнівними перевагами також можна знайти певні складнощі у впровадженні нових технологій. Зокрема, прийняття рішень програмними алгоритмами повинно бути відповідним до завдання та точним для досягнення певної мети. Якщо рішення про управління системою неправильне, це може спричинити збої в її роботі, загрозу користувачам, персоналу чи обладнанню, нераціональний розподіл ресурсів або економічні збитки. Такі рішення часто повинні бути прийняті дуже швидко, обробляючи при цьому багато інформації про різноманітні фактори. Для масштабних систем неможливо проводити так обчислення без залучення цифрових технологій. Тому проблема автоматизації процесів управління та підтримки прийняття рішень є дуже актуальною на даний час [1]. Алгоритми прийняття рішень отримують на вхід множину параметрів, що дозволяють визначити найбільш оптимальні шляхи вирішення проблеми. Чим більше вхідних даних отримується з різних джерел, тим простіше алгоритмам обчислювати варіанти управління системою. Однак, надмір інформації навпаки сповільнює та ускладнює обробку параметрів. Значна кількість даних часто не є важливими в процесі прийняття рішень, однак їх аналіз вимагає затрат значної кількості ресурсів. Також процес обчислень значно сповільнюється, тому частина рішень можуть бути застарілими та неактуальними для вирішення термінової проблеми. Для ефективного прийняття рішень часто достатньо лише частини даних, які надаються на вхід алгоритмів, при цьому зберігається досить висока точність та актуальність результатів [2,3]. Велику кількість інформації, отриманої з різних джерел, яка часто є різного типу, називають великими даними. Для опрацювання таких даних слід використовувати спеціальні алгоритми попередньої оброки, які визначають найважливіші з них та відкидають надлишковість. Таким чином, створюється менше навантаження на пристрої оброблення інформації і вони працюють швидше та ефективніше. Методи машинного навчання, статистичного аналізу та оптимізації даних дозволяють набагато простіше їх опрацьовувати, обирати найвідповідніші та отримувати коректний результат. Визначення взаємозв’язків між параметрами сприяють відбору подібних за певною ознакою, тобто тих, які варто використовувати при обробленні конкретного ряду задач. Завдяки фокусуванню на важливих даних алгоритми підтримки прийняття рішень формують точний результат за досить короткий проміжок часу [4,5]. Методи підтримки прийняття рішень використовуються в багатьох галузях. Зокрема, в транспортній сфері, де необхідно вирішувати проблеми збалансування трафіку, вибору найбільш оптимального для конкретного користувача маршруту. В великих містах алгоритми прийняття рішень дозволяють зменшити кількість заторів на дорогах та скоротити час подорожі для пасажирів транспортних засобів. Для побудови масштабних логістичних систем, що займаються доставкою продукції на великі відстані, необхідно повністю спланувати маршрути, по яких будуть їхати транспортні засоби, а також дороги, що відповідають необхідним вимогам. Додатково враховується багато різноманітних факторів, таких як тривалість поїздки, місця для зупинок, особливості перетину кордонів з іншими державами тощо. Дослідження впливу різних факторів на якість роботи транспортної системи дозволяє враховувати їх в майбутньому при формування управлінських рішень. Обмін досвідом між різними системами сприяє прискоренню процесу навчання та зменшує кількість помилок та неточностей в процесі аналізу даних [6-8]. Таким чином, використання існуючих та розробка нових методів підтримки прийняття рішень є дуже актуальною проблемою сьогодення, тому вимагає подальших досліджень. Об’єкт дослідження – Системи керування великими даними Сфера дослідження – Методи і способи підтримки прийняття рішень Мета дослідження: Дослідження методів та способів прийняття рішень при обробленні великих даних для підвищення ефективності роботи інфокомунікаційних систем