1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2022
4. X науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2022)

Tytuł:	Data quality management in ETL process under resource constraints
Inne tytuły:	Управління якістю даних в процесі ЕТЛ в умовах ресурсних обмежень
Authors:	Кашосі, А. Кишкевич, О. Загородна, Наталія Kashosi, A. Kyshkevych, O. Zagorodna, N.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	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 (International):	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.
Część publikacji:	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
Konferencja/wydarzenie:	Ⅹ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя
Journal/kolekcja:	Матеріали Ⅹ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя
Data wydania:	7-gru-2022
Date of entry:	19-sty-2023
Wydawca:	ТНТУ TNTU
Place edycja:	Тернопіль Ternopil
Zakresu czasowego:	7–8 грудня 2022 року 7–8 December 2022
UDC:	004.4
Strony:	3
Zakres stron:	3-5
Główna strona:	3
Strona końcowa:	5
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40264
Właściciel praw autorskich:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2022
Związane URL literatura:	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.
Typ zawartości:	Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:	X науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2022)

Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi