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

Аналіз наслідків та втрат від низької якості організації даних в базі даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorШмалюх, В. А.uk
dc.contributor.authorМарущак, А. В.uk
dc.contributor.authorРоманюк, О. В.uk
dc.titleАналіз наслідків та втрат від низької якості організації даних в базі данихuk
dc.date.issued2021
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationШмалюх В. А. Аналіз наслідків та втрат від низької якості організації даних в базі даних [Електронний ресурс] / В. А. Шмалюх, А. В. Марущак, О. В. Романюк // Матеріали L Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/12151.uk
dc.relation.ispartofМатеріали L Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/12151
dc.identifier.udc004.6
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/39819
dc.description.abstractУ даній статті розглянутоосновні наслідки та втрати від низької якості оргаізації даних в базах даних.uk
dc.description.abstractThis article presents the main consequences and losses from the low quality of data organization in databases.en
dc.subjectбаза данихuk
dc.subjectнормалізація бази данихuk
dc.subjectпродуктивністьuk
dc.subjectвиробничі втратиuk
dc.subjectпрограмне забезпеченняuk
dc.subjectdatabaseen
dc.subjectdatabase normalizationen
dc.subjectproductivityen
dc.subjectproduction lossesen
dc.subjectsoftwareen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesРоманюк О. Н. Організація баз даних і знань / О. Н. Романюк, Т. О. Савчук. – Вінниця: НІВЕРСУМ-Вінниця, 2003. – 217 с.uk
dc.relation.referencesJean Paul Saltos. Exposing and Quantifying Poor-Quality Data [Електронний ресурс] / Jean Paul Saltos // Careers – Режим доступу до ресурсу: https://www.freelancermap.com/blog/poor-quality-data/.en
dc.relation.referencesVedran Bozicevic. How to Achieve Cloud Data Accuracy and Visibility [Електронний ресурс] / Vedran Bozicevic // Globaldots – Режим доступу до ресурсу: https://www.globaldots.com/blog/achieve-cloud-data-accuracy-visibility.en
dc.relation.referencesThomas C. Redman. Bad Data Costs the U.S. $3 Trillion Per Year [Електронний ресурс] / Thomas C. Redman // Harvard Business Review – Режим доступу до ресурсу: https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year.en
dc.relation.referencesNick Bonfiglio. The catastrophic cost of bad data and where it’s all headed [Електронний ресурс] / Nick Bonfiglio // Syncari – Режим доступу до ресурсу: https://syncari.com/blog/insights/the-catastrophic-cost-of-bad-data-and-where-its-all-headedpart-2-of-5/en
dc.relation.referencesResearch from IAB Data Center of Excellence and Winterberry Group Shows Spending Increase, Undeterred by Concerns About Regulation and Data Quality [Електронний ресурс] // iab – Режим доступу до ресурсу: https://www.iab.com/news/2018- state-of-data-report/.en
dc.relation.referencesHow to Create a Business Case for Data Quality Improvement [Електронний ресурс]. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/how-to-create-a-business-case-for-data-quality-improvement/.en
dc.relation.referencesExtracting business value from the 4 V's of big data [Електронний ресурс]. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://www.ibmbigdatahub.com/infographic/extracting-business-value-4-vs-big-dataen
dc.relation.referencesCure for the Common Cold Call [Електронний ресурс]. – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://blog.zoominfo.com/cure-for-the-common-cold-call-infographic/.en
dc.relation.referencesData Performance Management Is Essential To Prove Data's ROI [Електронний ресурс]. – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://www.forrester.com/report/Build+Trusted+Data+With+Data+Quality/-/E-RES83344.en
dc.relation.referencesFor Big-Data Scientists, ‘Janitor Work’ Is Key Hurdle to Insights [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.nytimes.com/2014/08/18/technology/for-big-data-scientists-hurdle-to-insights-is-janitor-work.html.en
dc.date.accessioned2024-03-14T18:03:03Z
dc.date.available2024-03-14T18:03:03Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
12151.pdf
Розмір:
272,23 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

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2021)