Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40264

Назва: Data quality management in ETL process under resource constraints
Інші назви: Управління якістю даних в процесі ЕТЛ в умовах ресурсних обмежень
Автори: Кашосі, А.
Кишкевич, О.
Загородна, Наталія
Kashosi, A.
Kyshkevych, O.
Zagorodna, N.
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис: Kashosi A. Data quality management in ETL process under resource constraints / A. Kashosi, O. Kyshkevych, N. Zagorodna // Materials of the Ⅹ scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 7–8 December 2022. — Tern. : TNTU, 2022. — P. 3–5. — (Mathematical modeling).
Bibliographic description: Kashosi A., Kyshkevych O., Zagorodna N. (2022) Data quality management in ETL process under resource constraints. Materials of the Ⅹ scientific and technical conference "Information models, systems and technologies" (Tern., 7–8 December 2022), pp. 3-5.
Є частиною видання: Матеріали Ⅹ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2022
Materials of the Ⅹ Scientific and Technical Conference "Information Models, Systems and Technologies" of Ivan Puluj Ternopil National Technical University, 2022
Конференція/захід: Ⅹ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя
Журнал/збірник: Матеріали Ⅹ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя
Дата публікації: 7-гру-2022
Дата внесення: 19-січ-2023
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 7–8 грудня 2022 року
7–8 December 2022
УДК: 004.4
Кількість сторінок: 3
Діапазон сторінок: 3-5
Початкова сторінка: 3
Кінцева сторінка: 5
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40264
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2022
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.1063/1.4907823
https://doi.org/10.2118/203614-ms
https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.223
https://doi.org/10.5120/ijca2015907590
https://doi.org/10.53523/ijoirvol8i1id52
https://cals.arizona.edu/
https://doi.org/10.1145/2623330.2630811
References: 1. De Mauro, A., Greco, M., & Grimaldi, M. (2015). What is big data? A consensual definition and a review of key research topics. B AIP Conference Proceedings. INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTEGRATED INFORMATION (IC-ININFO 2014): Proceedings of the 4th International Conference on Integrated Information. AIP Publishing LLC. URL: https://doi.org/10.1063/1.4907823.
2. Udofia, E., Buduka, S., Akpabio, J., Egwu, S., Udofia, E., & Olagunju, D. (2020). Digital Transformation: After the Big Data, What Next? B Day 1 Tue, August 11, 2020. SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition. SPE. URL: https://doi.org/10.2118/203614-ms.
3. Souibgui, M., Atigui, F., Zammali, S., Cherfi, S., & Yahia, S. B. (2019). Data quality in ETL process: A preliminary study. B Procedia Computer Science (Вип. 159, p. 676–687). Elsevier BV. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.223.
4. B., S., M., T., & A., A. (2015). Automated ETL Testing on the Data Quality of a Data Warehouse. B International Journal of Computer Applications (Вип. 131, Issue 16, p. 9–16). Foundation of Computer Science. URL: https://doi.org/10.5120/ijca2015907590.
5. Saeed, N., & Husamaldin, L. (2021). Big Data Characteristics (V’s) in Industry. B Iraqi Journal of Industrial Research (Вип. 8, Issue 1, p. 1–9). Corporation of Research and Industrial Development. URL: https://doi.org/10.53523/ijoirvol8i1id52.
6. Stratified Random Sampling. (n.d.). cals.arizona.edu. Retrieved December 1, 2022. URL: https://cals.arizona.edu/.
7. Cormode, G., & Duffield, N. (2014). Sampling for big data. B Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. KDD ’14: The 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM. URL: https://doi.org/10.1145/2623330.2630811.
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:X науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2022)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.