Концепция больших данных как основа процесса принятия решений

В статье рассматривается интеграция технологий больших данных и процессов принятия решений в контексте разработки программного обеспечения для вычислительных систем. Основное внимание уделяется проблеме низкой эффективности проектов больших данных, связанной с игнорированием аспектов принятия решений. Автор предлагает концептуальную модель BD-Da, которая объединяет три уровня: данные, анализ данных и принятие решений. На уровне данных акцент делается на управлении характеристиками больших данных (объем, скорость, разнообразие, достоверность) и их источниками. Уровень анализа включает применение аналитических методов и инструментов для обработки данных, их визуализации и представления в структурированном виде. Уровень принятия решений базируется на расширенной версии стандарта DMN, что позволяет формализовать бизнес-правила, логику и требования к автоматизации процессов. Модель BD-Da направлена на устранение разрозненности данных и обеспечение связи между извлеченной информацией и её практическим использованием. Особое внимание уделяется моделированию решений с помощью диаграмм требований (DRD) и логики, что способствует верификации и автоматизации процессов в вычислительных системах. Исследование подчеркивает важность интеграции больших данных с системами поддержки принятия решений для повышения скорости и качества управленческих решений. Результаты работы имеют практическое значение для разработки программных комплексов, ориентированных на обработку больших данных, и могут быть использованы для оптимизации архитектуры вычислительных систем, включая реализацию аналитических моделей в реальном времени.