(untitled) (ҚазҰУ Хабаршысы. Математика, механика, информатика сериясы, 2018)
BigData деректерiнiң үлкен көлемiн анықтау жоғары жылдамдықты және нақты уақыттық шешiмдер қабылдауды талап ететiн деректердiң үлкен көлемiн сақтау және талдау сияқты технологияларды қолдану үшiн пайдаланылады. Әдетте, егер аналитикалық өңдеудiң маңыздылығы туралы айтқанда, әсiресе, DataMining терминi пайдаланылған болса, ол үлкен деректердiң бар екендiгiн бiлдiредi. Кез келген жағдайларда және кез келген ақпарат көлемiне сәйкес келетiн әмбебап анализ немесе алгоритмдер жоқ. Деректердi талдау әдiстерi өнiмдiлiк, нәтиже сапасы, қол жетiмдiлiк және деректер талаптарына айтарлықтай ерекшеленедi. Оңтайландыру түрлi деңгейлерде жүргiзiлуi мүмкiн: жабдықтар, дерекқорлар, аналитикалық платформалар, бастапқы деректердi дайындау, арнайы алгоритмдер. Үлкен деректер – үш операцияны орындауға арналған технологиялар жиынтығы. Бiрiншiден, "стандартты" сценарийлермен салыстырғанда одан үлкен көлемдi деректердi өңдей алады. Екiншiден, жедел түскен үлкен деректермен жұмыс жасай алады, яғни жай ғана көп емес уақыт өткен сайын дерек көлемi көбейе бередi. Үшiншiден, олар құрылымдалған және нашар құрылымдалған деректермен әр түрлi аспектiлерде параллельдi түрде жұмыс жасай алуы қажет. Үлкен өлшемдi деректер алгоритмдерi әрдайым құрылымдалған ақпарат ағынын ғана ала бермейдi, осыдан көп ой түйiндеуге болады. Зерттеу нәтижелерiн мақала авторлары үлкен өлшемдi деректердi модельдеуде және Веб-қосымша әзiрлеуде қолдану үстiнде.