• Artykuły
  • Forum
  • Ciekawostki
  • Encyklopedia
  • Projekt unijny ułatwia orientację w środowiskach intensywnie przetwarzających dane

    21.01.2011. 10:49
    opublikowane przez: Redakcja Naukowy.pl

    Naukowcy w Europie prowadzą wytężone prace nad umacnianiem współpracy i podejmowaniem decyzji w kognitywnie złożonych środowiskach intensywnie przetwarzających dane poprzez rozwój systemów informatycznych. Rozwój tej technologii wspiera nowy, finansowany ze środków unijnych projekt, który wykorzystuje i tworzy wysokowydajne paradygmaty obliczeniowe i technologie przetwarzania obszernych danych, takie jak przetwarzanie w chmurze i kolumnowe bazy danych, do przeszukiwania, szacowania i gromadzenia danych w zróżnicowanych, ekstensywnych i ewoluujących źródłach. Projekt DICODE (Współpraca i podejmowanie decyzji w kontekście intensywnego przetwarzania danych) uzyskał wsparcie na kwotę 2,6 mln EUR z tematu "Technologie informacyjne i komunikacyjne" (TIK) Siódmego Programu Ramowego (7PR).

    Ostatecznym celem projektu DICODE, koordynowanego przez Akademicki Instytut Badawczy Technologii Informatycznej w Patras, Grecja, jest zintegrowanie zdolności rozumowania człowieka i maszyny.

    Eksperci twierdzą, że środowiska współpracy i podejmowania decyzji są na ogół powiązane z ogromnymi ilościami wielorakich typów danych, które cechują się niskim stosunkiem sygnału do szumu. Do gromadzenia danych wykorzystywane są rozmaite źródła, które różnią się nie tylko pod względem subiektywności i wagi, ale są również charakteryzowane przez opinie, praktyki, bezsporne pomiary i wyniki naukowe.

    Zdaniem zespołu liczącego ośmiu członków typy danych mogą znajdować się na różnych szczeblach, jeżeli chodzi o pojmowanie człowieka i interpretację maszynową.

    Obecnie do baz dodaje się duże ilości danych omijając wszelkie problemy. Poważny ból głowy pojawia się przy próbie uwzględnienia i wykorzystania danych zebranych w dłuższych okresach oraz analizowania ich w celu wsparcia procesu decyzyjnego. Partnerzy DICODE twierdzą, że złożone sytuacje wymagają identyfikacji, poznania i wykorzystywania schematów danych. Duże zbiory danych muszą pochodzić z wielu źródeł, a następnie być przeszukiwane pod kątem informacji, których zdaniem zespołu nie dałoby się wydobyć w wyniku ręcznej kontroli czy analizy dowolnego, pojedynczego źródła danych.

    Partnerzy DICODE mają opracować stosowne rozwiązania dzięki czynionym postępom technologicznym. Konsorcjum opracowuje i konsoliduje usługi, które zostaną udostępnione w ramach licencji open source. Partnerzy opisują rozwiązanie DICODE jako innowacyjny warsztat, który obejmuje i koordynuje zestaw kompatybilnych usług upraszczających intensywność danych i przeciążenie złożonością w krytycznych momentach decyzyjnych, sprowadzając je do rozsądnego poziomu. Ostatecznie interesariusze odniosą ogromne korzyści, gdyż ich poziom wydajności i kreatywności wzrośnie.

    Partnerzy DICODE podkreślają, że sukces projektu zostanie potwierdzony w ramach trzech przykładowych zastosowań, które pozwolą przetestować przenoszalność rozwiązań DICODE w rozmaite środowiska współpracy i podejmowania decyzji.

    W skład konsorcjum wchodzą eksperci z Fundacji Badań Biomedycznych z Grecji; Neofonie GmbH, Publicis Frankfurt GmbH i Stowarzyszenia na rzecz Postępu Badań Stosowanych im. Fraunhofera (FHG) - z Niemiec; Uniwersytetu w Leeds i Image Analysis Limited - z Wlk. Brytanii oraz Universidad Politécnica de Madrid (UPM) - z Hiszpanii.

    W swoim oświadczeniu Grupa Informatyki Biomedycznej UPM informuje, że jej zadanie w ramach projektu DICODE polega na integracji usług, narzędzi i zasobów projektu. Zespół z Hiszpanii współpracuje również przy tworzeniu nowych narzędzi i usług na potrzeby platformy projektowej.

    Projekt DICODE rozpoczął się w 2010 r. a jego zakończenie zaplanowano na rok 2013.

    Za: CORDIS

    Czy wiesz ĹĽe...? (beta)

    Sybase IQ to rozwiązanie firmy Sybase z obszaru Business Intelligence. Sybase IQ to serwer analityczny, który został zoptymalizowany do obsługi hurtowni danych i aplikacji wspierających podejmowanie decyzji. Przeznaczony jest do wydajnej analizy dużych ilości danych. Zawiera opatentowaną technologię Vertical Partitioning. Jest to kolumnowa baza danych (CODB). Dane przechowywane są kolumnami (każda kolumna oddzielnie), a nie wierszami (rekordami) jak to ma miejsce w konwencjonalnych bazach danych. Przyczynia się to do bardzo szybkiej obsługi złożonych, nieplanowanych zapytań. Sybase IQ nie wymaga czasochłonnego i kosztownego dostrajania, aby utrzymać wysoką wydajność przetwarzania zapytań.

    Normalizacja bazy danych jest to proces mający na celu eliminację powtarzających się danych w relacyjnej bazie danych. Główna idea polega na trzymaniu danych w jednym miejscu, a w razie potrzeby linkowania do danych. Taki sposób tworzenia bazy danych zwiększa bezpieczeństwo danych i zmniejsza ryzyko powstania niespójności (w szczególności problemów anomalii).

    System informacji marketingowych (SIM) - sformalizowany i powiązany wewnętrznie zespół osób, urządzeń oraz procedur stworzonych w celu zapewnienia uporządkowanego dopływu trafnych informacji ze źródeł wewnętrznych i zewnętrznych na potrzeby podejmowania decyzji marketingowych. To metoda ciągłego planowania, zbierania i przechowywania oraz analizy danych. System informacji marketingowej ułatwia podejmowanie dwóch kategorii decyzji: programowanych i nieprogramowanych. SIM powinien być okresowo weryfikowany w celu oceny wartości dostarczonych informacji i sformułowania zapotrzebowania na nowe informacje. Wyniki badań marketingowych i informacje uzyskane z systemu informacji marketingowej są względem siebie komplementarne. Ze względu na potrzebę sprawnego przetwarzania dużej liczby danych, SIM funkcjonuje zazwyczaj przy wykorzystaniu techniki komputerowej.

    Operacyjne bazy danych - bazy wykorzystywane wszędzie tam, gdzie istnieje potrzeba nie tylko na gromadzenie danych, ale również na możliwość ich modyfikowania. Ten typ baz przechowuje dane dynamiczne, tzn. takie, które ulegają ciągłym zmianom i przedstawiają aktualny stan rzeczy, której dotyczą. Zazwyczaj to ten typ bazy można spotkać w różnych organizacjach i firmach. Przykładem takiej bazy danych są np. bazy inwentaryzacyjne lub bazy obsługi zamówień.

    Data Vault – technika modelowania danych (w hurtowniach danych) zaprojektowana tak, aby zapewnić przechowywanie danych historycznych z wielorakich systemów operacyjnych (źródłowych). Data Vault oznacza również, obok aspektu modelowania, sposób patrzenia na dane historyczne, który zapewnia audytowalność, śledzenie danych, szybkość ładowania oraz odporność na zmiany biznesowe.

    DMP (Data Management Platform) jest to platforma do zarządzania danymi z różnych źródeł, w celu przetworzenia ich i udostępnienia dla platform zakupowych (DSP) i sprzedażowych (SSP). Daje centralną kontrolę nad procesami przetwarzania i analizy danych oraz realizacji kampanii, umożliwiając optymalizację działań marketingowych ukierunkowaną na dotarcie do większej liczby pożądanych klientów. Dane z platformy zawierają informacje, które reklamodawcy mogą wykorzystać do podjęcia decyzji czy chcą emitować reklamę właśnie temu użytnikowi.

    MVCC (ang. "Multiversion Concurrency Control"), mechanizm kontroli współbieżności. Ogólna koncepcja wykorzystywana w różnej formie przez wiele współczesnych systemów baz danych, sprowadzająca się do umożliwienia jednoczesnego dostępu oraz wykonywania operacji na tych samych danych wielu odbiorcom.

    Dodano: 21.01.2011. 10:49  


    Najnowsze