1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 122 — комп’ютерні науки
Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48677
Başlık: Математичне і програмне забезпечення СППР на основі вітрин великих даних
Diğer Başlıklar: Mathematical and Software Support for Decision Support Systems Based on Big Data Marts
Yazarlar: Юрчак, Валерій Володимирович
Yurchak, Valerii
Affiliation: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Юрчак В. В. Математичне і програмне забезпечення СППР на основі вітрин великих даних : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 – комп’ютерні науки / наук. кер. Я. В. Литвиненко. – Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. – 70 с.
Bibliographic reference (2015): Юрчак В. В. Математичне і програмне забезпечення СППР на основі вітрин великих даних : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 – комп’ютерні науки / В. В. Юрчак ; наук. кер. Я. В. Литвиненко. – Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. – 70 с.
Yayın Tarihi: 30-May-2025
Submitted date: 16-May-2025
Date of entry: 1-Haz-2025
Yayıncı: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопіль
Supervisor: Литвиненко, Ярослав Володимирович
Lytvynenko, Iaroslav
Committee members: Тиш, Євгенія Володимирівна
Tysh, Ievgeniia
UDC: 004.056
Anahtar kelimeler: 122
комп’ютерні науки
вітрина даних
сховище даних
СППР
ВІ-система
великі дані
data mart
data warehouse
DSS
BI system
OLAP
big data
Page range: 70
Özet: У першому розділі дано аналіз сучасного стану досліджень у галузі розробки математичного та програмного забезпечення для СППР в управлінні на базі вітрин даних. Розглянуто моделі СППР на базі вітрин даних та аналізу великих даних. Другий розділ присвячено аналізу методологій та технологій побудови систем підтримки прийняття рішень на основі вітрин великих даних. Третій розділ присвячений розробці математичного забезпечення СППР на основі вітрин великих даних. Розглянуто процес логічного моделювання СППР із застосуванням вітрин великих даних. Описано процес побудови логічної моделі даних СППР із використанням вітрин великих даних. Також продемонстровано послідовність створення програмного забезпечення такої СППР. Наведено результати апробації обраних проектних рішень та оцінки ефективності BI-системи.
The first chapter provides an analysis of the current state of research in the field of developing mathematical and software for DSS in management based on data marts. DSS models based on data marts and big data analysis are considered. The second chapter is devoted to the analysis of methodologies and technologies for building decision support systems based on big data marts. The third chapter is devoted to the development of mathematical DSS software based on big data marts. The process of logical modeling of DSS using big data marts is considered. The process of building a logical DSS data model using big data marts is described. The sequence of creating software for such DSS is also demonstrated. The results of testing selected design solutions and assessing the effectiveness of the BI system are presented.
Açıklama: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 30.05.2025 р. о 11 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя.
Content: Вступ 10 1 Аналіз предметної області 12 1.1 Основні визначення та поняття 12 1.2 Моделі СППР на основі вітрин даних 14 1.3 Моделі СППР на основі бізнес- аналізу великих даних 18 1.4 Висновки до першого розділу 21 2 Теоретична частина 23 2.1 Методи побудови вітрин даних 23 2.1.1 Методи побудови залежних вітрин даних 23 2.1.2 Методи побудови незалежних вітрин даних 26 2.1.3 Методи побудови логічних вітрин даних 28 2.2 Технології побудови BI -систем для аналізу великих обсягів даних 30 2.3 Технологія проектування програмного забезпечення ВІ- системи 33 2.4 Методології проектування програмного забезпечення ВІ-системи 36 2.3.1 Методологія об'єктно-орієнтованого аналізу та проектування 36 2.3.2 Методологія об'єктно-структурного моделювання 38 2.5 Висновки до другого розділу 41 3 Практична частина 42 3.1 Математичне забезпечення СППР на базі ВВД 42 3.1.1 Логічне моделювання СППР на базі ВВД 42 3.1.2 Розробка логічної моделі даних СППР на базі ВВД 47 3.2 Програмне забезпечення СППР на базі ВВД 49 3.2.1 BI -система MS Power BI 51 3.2.2 BI -система Tableu 52 3.2.3 BI -система QlikView 53 3.3 Оцінка ефективності ВІ-системи 55 3.4 Висновки до третього розділу 56 4 Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях 58 4.1 Режими праці і відпочинку при роботі з ЕОМ 58 4.2 Вплив електромагнітного імпульсу ядерного вибуху на елементи виробництва та заходи захисту 60 4.3 Висновки до четвертого розділу 63 Висновки 64 Перелік джерел 65 Додатки
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48677
Copyright owner: © Юрчак Валерій Володимирович, 2025
References (Ukraine): 1. Davenport, Thomas H., Harris, Jeanne G. Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business Review Press, 2007. ISBN: 978-1422103326.
2. Data Warehouse, Data Marts and Online Analytical Processing (OLAP) [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.managementstudyguide.com/datawarehouse-data-marts-and-olap.htm (дата звернення: 04.04.2025).
3. What is a Data Mart? [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.oracle.com/autonomous-database/what-is-data-mart/ (дата звернення: 04.4.2025).
4. Бідюк П.І., Тимощук О.Л., Коваленко А.Є., Коршевнюк Л.О. СИСТЕМИ І МЕТОДИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ. Підручник. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. – 610 с.
5. Gartner, Inc. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.gartner.com (дата звернення: 06.0410.2025).
6. R. Kimball “The Data Warehouse Toolkit: the Complete Guide to Dimensional Modeling”, 2002.
7. Акіменко В.В. Прикладні задачі інтелектуального аналізу даних (DATA MINING). – К.: КНУ ім. Тараса Шевченко, 2018. – 152 c.
8. B. Sudrajat “Analysis and Design of Data Mart Decision Support Systems at PT Marlindo Tirta Nusantara”, Journal Publications & Informatics Engineering Research Volume 3, Number 2, April 2019.
9. Mkrtychev, S.; Enik, O. Automated Underwriting Control in a Regional Insurance Company, Proceedings of the International Conference on Trends of Technologies and Innovations in Economic and Social Studies on October 02, 2018.
10. R. A. Jaleel and T.M.J. Abbas “Design and Implementation of Efficient Decision Support System Using Data Mart Architecture”, Proc. of the 2 nd International Conference on Electrical, Communication and Computer Engineering (ICECCE) 12-13 June 2020, Istanbul, Turkey
11. N. Houari and B. H. Far “An Intelligent Project lifecycle Data Mart-based Decision Support System”, Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering 2004 (IEEE Cat. No.04CH37513).
12. Ahmad, S. Azhar, P. Lukauskis “Development of a decision support system using data warehousing to assist builders/developers in site selection”, Automation in Construction 13 (2004) 525 – 542.
13. A.A.A. Gad-Elrab Modern Business Intelligence: Big Data Analytics and Artificial Intelligence for Creating the Data-Driven Value [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.intechopen.com/chapters/76332 (дата звернення: 10.04.2025).
14. Інформаційна технологія побудови розподілених сховищ даних гібридного типу [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Яцишин Андрій Юрійович ; Нац. техн. ун-т України "Київ. політехн. ін-т". - Київ, 2016. - 21 с. : рис.
15. Озера даних та сховища даних – хмарні джерела для аналітики в режимі реального часу. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.rbcgrp.com/ua/ozera-danih-ta-shovishha-danih-hmarni-dzherela-dlja-analitiki-v-rezhimi-realnogo-chasu/ (дата звернення: 12.04.2025).
16. Analytics on AWS [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://aws.amazon.com/what-is/data-lake/?nc1=h_ls (дата звернення: 12.04.2025).
17. Bhargava S. “DWH-Performance Tuning Using Metadata Driven Approach”, Dissertation Submitted In partial fulfillment For the award of the Degree of Master of Technology, 2011.
18. Корпоративні сховища даних [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://ua.ibagroupit.com/solutions-and-products/analytics/dwh/ (дата звернення: 14.04.2025).
19. Асєєв Г. Архітектура корпоративного сховища даних // Вісник Книжкової палати. – 2010. – № 10. – С. 20-25.
20. Logical Data Warehouse [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.tibco.com/reference-center/what-is-a-logical-data-warehouse (дата звернення: 16.04.2025).
21. Teradata Database Design [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://docs.teradata.com/r/w4DJnG9u9GdDlXzsTXyItA/Iipw7BdwMhNUKxZA BfKDBg (дата звернення16.04.2025).
22. Relational online analytical processing (ROLAP) [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://searchoracle.techtarget.com/definition/relational-onlineanalytical-processing (дата звернення16.04.2025).
23. Юрчак В. В. Технології побудови ВІ-систем для аналізу великих даних // Інформаційні моделі, системи та технології: Праці XІІ наук.-техн. конф. Тернопіль, 2024. с. 113.
24. In-Memory Processing [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://hazelcast.com/glossary/in-memory-processing/ (дата звернення: 17.04.2025).
25. Bara A. et al. A model for Business Intelligence Systems’ Development, Informatica Economică vol. 13, no. 4/2009, pp. 99-107.
26. Model-View-Controller design pattern [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://help.hcltechsw.com/commerce/9.1.0/developer/concepts/ csdmvcdespat.html (дата звернення: 18.04.2025).
27. Kalelkar M. et al. Implementation of Model-View-Controller Architecture Pattern for Business Intelligence Architecture, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 102– No.12, September 2014.
28. Glass, Russell, Callahan, Sean. The Big Data-Driven Business: How to Use Big Data to Win Customers, Beat Competitors, and Boost Profits. Wiley, 2014. ISBN: 978-1118889800.
29. Петрик М.Р., Мудрик І.Я. Архітектура програмного забезпечення (на базі використання CASE-засобів IBM(sad)) навчальний посібник, Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2017. 100 с.
30. Об’єктно-орієнтоване моделювання програмних систем: Навчальний посібник. – Львів: Видавничий центр ЛНУ імені Івана Франка, 2007. - 108 с
31. Object Management Group [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.omg.org/ (дата звернення: 20.04.2025).
32. Stefanov V., List B., Korherr B. (2005) Extending UML 2 Activity Diagrams with Business Intelligence Objects. In: Tjoa A.M., Trujillo J. (eds) Data Warehousing and Knowledge Discovery. DaWaK 2005. Lecture Notes in Computer Science, vol 3589. Springer, Berlin, Heidelberg.
33. Юрчак В. В. Процес розробки метамоделі об'єктів BI-системи // VIІІ Міжнародна студентська науково-технічна конференція «Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання». Тернопіль, 2025. с. 226.
34. Інформаційно-аналітичні системи та технології: комп’ютерний практикум: для студ. спец. 051 «Економіка», освітньої програми “Економічна аналітика”, першого (бакалаврського) рівня вищої освіти / КПІ ім. Ігоря Сікорського; уклад.: О.В.Цеслів. А.С.Коломієць –Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024. – 141 с.
35. Provost, Foster, Fawcett, Tom. Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media, 2013. ISBN: 978-1449361327..
36. MS Power BI [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://powerbi.microsoft.com/en-us/desktop/ (дата звернення: 22.04.202521).
37. Платформа Tableu [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.tableau.com/products/our-platform (дата звернення: 23.04.202521).
38. Сайт компании Qlik [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.qlik.com/us/ (дата звернення: 23.04.2025).
39. Kharchenko, O., Raichev, I., Bodnarchuk, I., Zagorodna, N.: Optimization of software architecture selection for the system under design and reengineering. In: 2018 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), pp. 1245–1248. IEEE (2018).
40. Інформаційні системи в економіці : навчальний посібник / Пономаренко В. С., Золотарьова І. О., Бутова Р. К. та ін. – Х. : Вид. ХНЕУ, 2011. – 176 с.
41. Zagorodna, N., Skorenkyy, Y., Kunanets, N., Baran, I., Stadnyk, M. Augmented Reality Enhanced Learning Tools Development for Cybersecurity Major. CEUR Workshop Proceedings., 2022, 3309, pp. 25–32. https://ceur-ws.org/Vol-3309/short1.pdf.
42. Vyacheslav Nykytyuk, Vasyl Dozorskyy, Nataliia Kunanets, Volodymyr Pasichnyk, Oleksandr Matsiuk, Ihor Bodnarchuk: Electrical Probe-Signal Processing and Criterion for the Determination of Time Parameters of the Teeth Filling Material Polymerization Process in Dentistry. 4th IDDM 2021: Valencia, Spain. P. 54-63.
43. Закон України «Про охорону праці». [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2694-12 - (дата звертання 06.05.2025).
44. Класифікатор професій ДК 003:2010/ [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/va327609-10 - (дата звертання 06.05.2025).
45. Гігієнічна класифікація умов праці за показниками шкідливості та небезпечності факторів виробничого середовища, важкості та напруженості трудового процесу. – К.: МОЗ України, 1998. – 34 с.
46. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / укл.: Стручок В. С. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с.
Content type: Master Thesis
Koleksiyonlarda Görünür:122 — комп’ютерні науки

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
2025_KRM_SNm-61_Yurchak_V.pdfДипломна робота1,62 MBAdobe PDFGöster/Aç
Tüm Öğe Kaydını Göster İstatistikler


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.

Yönetim Araçları