это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
ID (номер) заказа
5187110
Ознакомительный фрагмент работы:
Введение В условиях стремительной цифровизации экономики и общества объемы данных, с которыми работают современные компании, растут колоссальными темпами. Только за последние два года, по различным оценкам, мировые объемы данных удвоились и продолжают увеличиваться в геометрической прогрессии. Экспоненциальный рост данных наблюдается во всех отраслях, но особенно ярко эта тенденция проявляется в банковско-финансовом секторе. Перед банками остро встала проблема выбора оптимальных платформ и инструментов для надежного хранения гигантских массивов разнородных данных, а также для их последующей обработки и анализа с применением современных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения [4]. В настоящее время наибольшее распространение в качестве базовых хранилищ больших данных получили две концепции: Data Lake (Озеро Данных) и Data Warehouse (Хранилище Данных). Несмотря на определенное внешнее сходство, эти подходы кардинально отличаются по своей сути, возможностям и ориентированы на решение различных задач [3]. Далее подробно рассматривается, в чем заключаются ключевые различия двух наиболее востребованных в банковском секторе технологий хранения и обработки больших объемов данных, какие преимущества и недостатки у каждой из них, а также формируются рекомендации по целесообразности их применения для решения конкретных практических задач кредитных организаций [7]. Основная мысль Data Lake (см. рисунок 1) представляет собой централизованное хранилище для больших объемов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных [1, 6]. 3 Данные загружаются в исходном виде без предварительной обработки. Это позволяет быстро накапливать информацию для последующего анализа по мере возникновения потребностей [1, 6]. Основные характеристики Data Lake: − хранение больших объемов разнотипных данных (структурированных, полуструктурированных, неструктурированных); − отсутствие предварительной схемы данных; − низкая стоимость хранения; − высокая скорость загрузки данных; − данные в исходном виде, без предобработки; − сложность поиска и подготовки данных для анализа. Data Warehouse представляет собой централизованное, интегрированное хранилище структурированных данных (см. рисунок 2), ориентированное на аналитическую обработку и принятие решений [5].
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников 
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован 
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн 
Эксплуатационная практика | П. В | Производственная практика
Отчет по практике, Эксплуатационная практика | П.В | Производственная практика
Срок сдачи к 10 сент.
срочно составить Гугл форму исследования
Кандидатская диссертация, Гугл форма исследования на анлийском языке
Срок сдачи к 13 июля
«Консультирование родителей детей с ОВЗ
Курсовая, Основы психологического консультирования
Срок сдачи к 31 июля
Ахмедова Мальвина Акифовна 4 семесип левел синергия
Отчет по практике, Учебно-ознакомительная практика | У.О | Учебная практика
Срок сдачи к 25 сент.
Рзаева Сона Рашад кызы Левел синергия 4 семестр
Отчет по практике, Переводческая практика | У.О | Учебная практика
Срок сдачи к 19 июля
Джабарлы Анар Самир оглы 2 cеместр мти левел
Отчет по практике, Технологическая (проектно-технологическая) практика | У.О | Учебная практика
Срок сдачи к 9 авг.
Поступаю в университет Предстоит сдавать дистанционно вступительные...
Решение задач, Основы технических знаний
Срок сдачи к 16 июля
. Кинематический анализ механизма. 2. Кинетостатический анализ механизма. 3. Динамический синтез маховика. 4. Анализ и синтез кулачковых механизмов.
Курсовая, Теория механизмов и машин (ТММ), детали машин, машиностроение
Срок сдачи к 15 июля
Решить 3 вариант. 2 задачи.
Решение задач, Теория вероятностей и математическая статистика
Срок сдачи к 19 июля
«Всё сдал!» — безопасный онлайн-сервис с проверенными экспертами
Используя «Свежую базу РГСР», вы принимаете пользовательское соглашение
и политику обработки персональных данных
Сайт работает по московскому времени:
Принимаем к оплате
© 2011—2026 Всё сдал!
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!
Мы ВКонтакте 
Трейлер о сайте