<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Проблеми якості даних у Big Data та методи їх подолання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМагденко, А. Р.uk
dc.contributor.authorГрицак, А. В.uk
dc.contributor.authorMahdenko, A. R.en
dc.contributor.authorHrytsak, A. V.en
dc.titleПроблеми якості даних у Big Data та методи їх подоланняuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationМагденко А. Р., Грицак А. В. Проблеми якості даних у Big Data та методи їх подолання // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27118.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27118
dc.identifier.udc004.6:004.05
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52672
dc.description.abstractЦе дослідження присвячене критичному аналізу зростаючих проблем якості даних (Data Quality, DQ) в архітектурах Big Data та розробці комплексних методів їх подолання. Встановлено, що традиційні підходи доuk
dc.description.abstractThis study is devoted to a critical analysis of the growing problems of data quality (DQ) in Big Data architectures and the development of comprehensive methods to overcome them. It has been established that traditional approaches toen
dc.subjectBig Dataen
dc.subjectЯкість даних (Data Quality, DQ)en
dc.subjectDataLakeen
dc.subjectData Quality (DQ)en
dc.subjectData Governanceen
dc.subjectMachine Learning (ML)en
dc.subjectAutomated Data Cleaningen
dc.subjectAnomaly Detectionen
dc.subjectData Completenessen
dc.subjectData Consistencyen
dc.subjectData Lakeen
dc.subjectУправління даними (Data Governance)uk
dc.subjectМашинненавчання (ML)uk
dc.subjectАвтоматизоване очищення данихuk
dc.subjectАналіз аномалійuk
dc.subjectПовнота данихuk
dc.subjectПослідовність данихuk
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesData Governance. URL: https://cloud.google.com/learn/what-is-data-governance (дата звернення: 27.10.2025).en
dc.relation.referencesData Stewards. URL: https://www.ibm.com/think/topics/data-stewardship (дата звернення: 28.10.2025).en
dc.relation.referencesЗростаюча складність та багатовимірність проблем якості даних. URL: https://ceur-ws.org/Vol2725/paper5.pdf (дата звернення: 25.10.2025).uk
dc.relation.referencesВплив низької якості даних на аналітичні результати та прийняття рішень. URL: menedzhment121-84-97.pdf (дата звернення: 25.10.2025).uk
dc.relation.referencesЗастосування машинного навчання та штучного інтелекту для автоматизованого управління якістю даних. URL: https://integralsolutions.pl/uk/ai-automatyzacja-zarzadzanie-danymi/ (дата звернення: 27.10.2025).uk
dc.relation.referencesФокус на "Якість у джерелі" та Архітектурах потокової обробки. URL: https://www.researchgate.net/publication/326985824_Real-time_Data_Stream_Processing__Challenges_and_Perspectives (дата звернення: 29.10.2025).uk
dc.date.accessioned2026-09-03T10:18:56Z
dc.date.available2026-09-03T10:18:56Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
27118.pdf
Розмір:
253,61 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)