Big Data analytics is considered an

Big Data analytics is considered an imperative aspect to be further improved in order to increase the operating margin of both public and private enterprises, and represents the next frontier for their innovation, competition, and productivity. Big Data are typically produced in different sectors of the above organizations, often geographically distributed throughout the world, and are characterized by a large size and variety. Therefore, there is a strong need for platforms handling larger and larger amounts of data in contexts characterized by complex event processing systems and multiple heterogeneous sources, dealing with the various issues related to efficiently disseminating, collecting and analyzing them in a fully distributed way.

In such a scenario, this work proposes a way to overcome two fundamental issues: data heterogeneity and advanced processing capabilities. We present a knowledge-based solution for Big Data analytics, which consists in applying automatic schema mapping to face with data heterogeneity, as well as ontology extraction and semantic inference to support innovative processing. Such a solution, based on the publish/subscribe paradigm, has been evaluated within the context of a simple experimental proof-of-concept in order to determine its performance and effectiveness.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ถือว่าเป็นข้อมูลด้านความจำเป็นต้องเพิ่มเติมปรับปรุงเพื่อเพิ่มกำไรการดำเนินงานของรัฐและบริษัทเอกชน และแสดงถึงชายแดนต่อไปนวัตกรรม การแข่งขัน และผลผลิต ข้อมูลขนาดใหญ่โดยทั่วไปผลิตในภาคต่าง ๆ ขององค์กรข้างต้น กระจายทั่วโลก มักกันทางภูมิศาสตร์ และลักษณะขนาดใหญ่และหลากหลาย ดังนั้น ไม่มีแรงต้องสำหรับแพลตฟอร์มการจัดการขนาดใหญ่ และขนาดใหญ่จำนวนข้อมูลในบริบทโดยเหตุการณ์ที่ซับซ้อนหลายแหล่งแตกต่างกัน การจัดการกับปัญหาต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพลุง รวบรวม และวิเคราะห์ออกแบบกระจายเต็มและระบบประมวลผลในสถานการณ์ดังกล่าว งานนี้เสนอวิธีการเอาชนะปัญหาพื้นฐานสอง: heterogeneity ข้อมูลและความสามารถในการประมวลผลขั้นสูง เรานำเสนอความรู้ทางแก้ไขวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งประกอบด้วยในการแม็ปเค้าร่างอัตโนมัติกับข้อมูล heterogeneity ตลอดจนสกัดภววิทยา และข้อความหมายสนับสนุนนวัตกรรมการประมวลผล ประเมินเช่นโซลูชัน ตามกระบวนทัศน์/สมัครสมาชิกประกาศ ภายในบริบทของการทดลองพิสูจน์ของแนวคิดง่าย ๆ เพื่อกำหนดประสิทธิภาพและประสิทธิผลของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นที่ยอมรับว่าเป็นสิ่งจำเป็นที่จะมีการปรับปรุงเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มอัตรากำไรจากการดำเนินงานของผู้ประกอบการทั้งภาครัฐและเอกชนและแสดงให้เห็นถึงชายแดนต่อไปสำหรับนวัตกรรมการแข่งขันและการผลิต ข้อมูลขนาดใหญ่มักจะผลิตในภาคต่างๆขององค์กรดังกล่าวข้างต้นมักจะกระจายทางภูมิศาสตร์ทั่วโลกและมีลักษณะที่มีขนาดใหญ่และมีความหลากหลาย ดังนั้นจึงมีความจำเป็นที่แข็งแกร่งสำหรับแพลตฟอร์มการจัดการจำนวนมากและมีขนาดใหญ่ของข้อมูลในบริบทที่โดดเด่นด้วยระบบการประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อนและแหล่งที่มาที่แตกต่างกันหลายการจัดการกับปัญหาต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพเผยแพร่, การรวบรวมและวิเคราะห์พวกเขาในทางกระจายเต็ม. ใน สถานการณ์ดังกล่าวงานนี้ได้นำเสนอวิธีการที่จะเอาชนะสองประเด็นพื้นฐาน: ความแตกต่างของข้อมูลและความสามารถในการประมวลผลขั้นสูง เรานำเสนอวิธีการแก้ปัญหาความรู้ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งประกอบด้วยในการประยุกต์ใช้การทำแผนที่สคีอัตโนมัติที่จะเผชิญกับความแตกต่างของข้อมูลเช่นเดียวกับการสกัดอภิปรัชญาและอนุมานความหมายที่จะสนับสนุนการประมวลผลที่เป็นนวัตกรรมใหม่ วิธีการแก้ปัญหาดังกล่าวขึ้นอยู่กับการเผยแพร่ / สมัครกระบวนทัศน์ได้รับการประเมินในบริบทของการทดลองง่ายๆหลักฐานของแนวคิดในการสั่งซื้อเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานและประสิทธิภาพของมัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ถือว่ากว้างขวางจะปรับปรุงเพิ่มเติม เพื่อเพิ่มรายได้ของภาครัฐ รัฐวิสาหกิจ และเอกชน และแสดงถัดไป Frontier นวัตกรรมของพวกเขา การแข่งขัน และการเพิ่มผลผลิต ข้อมูลใหญ่มักจะผลิตในภาคต่าง ๆขององค์กรดังกล่าว มักจะกระจายทางภูมิศาสตร์ทั่วโลกและมีลักษณะที่มีขนาดใหญ่ และหลากหลาย ดังนั้น ต้องมีการจัดการกับปริมาณขนาดใหญ่และขนาดใหญ่ของข้อมูลในบริบทที่โดดเด่นด้วยระบบการประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อนและแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันหลายแพลตฟอร์มการจัดการกับปัญหาต่าง ๆที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพเผยแพร่การเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ในวิธีกระจายเต็มที่

ในสถานการณ์เช่นนี้งานวิจัยนี้ได้เสนอวิธีการเอาชนะสองประเด็นพื้นฐาน : ความหลากหลายและความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขั้นสูง เรานำเสนอโซลูชั่นที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลครั้งใหญ่ ซึ่งประกอบด้วยการใช้แผนที่รูปแบบอัตโนมัติที่จะเผชิญกับความหลากหลายของข้อมูลรวมทั้งการสกัดและการอนุมานความหมายอภิปรัชญาเพื่อสนับสนุนกระบวนการนวัตกรรม เช่นสารละลายตามการเผยแพร่ / สมัครสมาชิกกระบวนทัศน์ได้รับการประเมินภายในบริบทของง่ายทดลองพิสูจน์แนวคิดเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพและประสิทธิผล