Industry 4.0 and modern approaches for big data analytics

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorLuntovskyy, Andriy O.
dc.contributor.authorGloba, Larysa S.
dc.date.accessioned2020-11-26T13:29:55Z
dc.date.available2020-11-26T13:29:55Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenBackground. With the acceleration of industrial development, i.e. with the new “Industry 4.0”, structuring and processing of acquired voluminous and heterogeneous data become considerably more complicated and represents an important scientific-practical problem. Cyber-PHY, IoT, sensor networks, robotics, multiple real-time applications can generate large arrays of unmanaged, weakly structured and non-configured data of various types, known as “Big Data”. However, the problem of “Big Data” is very hard to solve nowadays. Objective. The purpose of the presented in this paper research is to analyze the sources of Big data, determine their main characteristics and suggest the ways for overcoming the growing dimension of Big data. Methods. In contradistinction to traditional ways of the Big data problem solving, when only dealing with certain empirical approaches and models, the paper proposes to introduce ontologies for describing data groups, use compression of data volumes into knowledge that significantly reduces their volumes and improves understanding of their sense. Results. The effectiveness of given solutions is confirmed by the best known practices and our own case studies aimed at overcoming this well-known complex problem. Conclusions. To overcome the problem of “Big Data” there is no single universal solution. The analysis shows that the solution can be found by introducing ontologies, determining the mutual influences and correlations between the data, thus gaining knowledge based on a huge amount of data.uk
dc.description.abstractruПроблематика. C ускорением промышленного развития, новой «Индустрией 4.0», структурирование и обработка полученных объемных и разнородных данных значительно усложняются и представляют собой важную научно- практическую проблему. Cyber-PHY, IoT, сенсорные сети, робототехника, множество приложений реального времени могут генерировать большие массивы неуправляемых, слабо структурированных и неконфигурированных данных различных типов, известных как «Большие данные». Однако проблему «Больших данных» в настоящее время очень сложно решить, так как пока что нет прямых способов или готовых решений для ее преодоления. Цель исследований. Целью исследований, представленных в работе, является анализ источников больших данных, определение основных их характеристики, а также предложение путей преодоления нарастающей размерности больших данных. Методика реализации. В отличие от традиционных путей решения проблемы больших данных, когда имеют дело только с определенными эмпирическими подходами и моделями, в статье предлагается ввести онтологии для описания групп данных, использовать сжатие объемов данных в знания, что существенно уменьшает их объемы и улучшает понимание их смысла. Результаты исследований. Эффективность таких решений подтверждается лучшими известными практиками и собственными примерами, направленными на преодоление этой сложной проблемы. Выводы. Для преодоления проблемы «Больших данных» нет единственного универсального решения, проведенный анализ показывает, что решение можно найти за счет введения онтологий, определения взаимных влияний и связей между данными, таким образом, получая знания на основе большого объёма данных.uk
dc.description.abstractukПроблематика. Враховуючи швидкий промисловий розвиток, появу нової «Індустрії 4.0», структурування і обробка отримуваних об'ємних і різнорідних даних значно ускладнюються і являють собою важливу науково-практичну проблему. Cyber-PHY, IoT, сенсорні мережі, робототехніка, безліч додатків реального часу можуть генерувати великі масиви некерованих, слабо структурованих і неконфігурованих даних різних типів, відомих як «Великі дані». Однак проблему «Великих даних» в даний час дуже складно вирішити, тому що поки немає прямих способів або готових рішень для її подолання. Мета досліджень. Метою досліджень, представлених в роботі, є аналіз джерел великих даних, визначення основних їх характеристик, а також шляхів подолання наростаючої розмірності великих даних. Методика реалізації. На відміну від традиційних шляхів вирішення проблеми великих даних, коли розглядають тільки певні емпіричні підходи та моделі, в статті пропонується ввести онтології для опису груп даних, використовувати стиснення обсягів даних до рівня знань, що істотно зменшує їх обсяги і покращує розуміння їхнього змісту. Результати досліджень. Ефективність розглядуваних рішень підтверджується кращими відомими практиками і власними дослідженнями, спрямованими на подолання цієї складної проблеми. Висновки. Для подолання проблеми «Великих даних» немає єдиного універсального рішення, проведений аналіз показує, що рішення можна знайти за рахунок введення онтологій, визначення взаємних впливів і зв'язків між даними, таким чином, отримуючи знання на основі великого обсягу даних.uk
dc.format.pagerangePp. 47-53uk
dc.identifier.citationLuntovskyy, A. O. Industry 4.0 and modern approaches for big data analytics / Andriy O. Luntovskyy, Larysa S. Globa // Information and telecommunication sciences : international research journal. – 2019. – Vol. 10, N. 2(19). – Pp. 47–53. – Bibliogr.: 29 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-2976.22019.47-53
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37649
dc.language.isoenuk
dc.publisherNational Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”e”uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.sourceInformation and telecommunication sciences : international research journal, 2019, Vol. 10, N. 2(19)uk
dc.subjectBig Datauk
dc.subjectIndustry 4.0uk
dc.subject5Guk
dc.subjectIoT and Roboticsuk
dc.subjectBlockhainuk
dc.subjectAnalytics and Data Mininguk
dc.subjectOntologyuk
dc.subjectCloud and Foguk
dc.subjectVeracityuk
dc.subjectВеликі даніuk
dc.subjectіндустрія 4.0uk
dc.subjectIoT та робототехнікаuk
dc.subjectаналітика і інтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectонтологіяuk
dc.subjectхмари і туманuk
dc.subjectдостовірністьuk
dc.subjectБольшие данныеuk
dc.subjectиндустрия 4.0uk
dc.subjectIoT и робототехникаuk
dc.subjectаналитика и интеллектуальный анализ данныхuk
dc.subjectонтологияuk
dc.subjectоблака и туманuk
dc.subjectдостоверностьuk
dc.subject.udc621.391uk
dc.titleIndustry 4.0 and modern approaches for big data analyticsuk
dc.title.alternativeІндустрія 4.0 та сучасні підходи до аналітики «Великих даних»uk
dc.title.alternativeИндустрия 4.0 и современные подходы к аналитике «Больших данных»uk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ITS2019_10-2_p47-53.pdf
Розмір:
683.46 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information and telecommunication sciences: international research journal, Vol. 10, N. 2(19)