مقاله

مدل داده مناسب برای کلان داده ها

ali asghar safaei، department of biomedical informatics, faculty of medical sciences, tarbiat modares university, tehran. iran.

دانلود متن کاملرایگان، با حساب کاربری؛ ثبت نام با گوگل چند ثانیه است

چکیده

در عصر اطلاعات، داده­ها که سرمایه­های ارزشمند افراد، سازمان­ها و دستگاه­ها محسوب می­شوند از چنان پیچیدگی­هایی برخوردار شده­اند که رهیافت­ها و روش­های مرسوم سنّتی دیگر قابل استفاده نبوده، یا حداقل کارامد نیستند. این قبیل پیچیدگی­ها که به نام مسئله کلان­ داده شناخته می­شود، استخراج مقرون­به­صرفه ارزش نهفته در مجموعه داده­هایی است که کابردهای نوین (نظیر کسب­وکار الکترونیک، پژوهش­های علمی، پایش، موتورهای جستجو، شبکه­های اجتماعی، و مراقبت سلامت) با آنها مواجه هستند. پیچیدگی­های کلان داده­ها با سه بُعد اصلی زیر معرفی می­شود: حجم بالا، تنوع بالا، و سرعت بالا (که به 3vs هم مشهور است). اولین و اساسی­ترن گام در مدیریت داده­ها (از جمله مدیریت کلان داده­ها) طراحی و به­کارگیری یک مدل داده مناسب، به عنوان سنگِ­بنای سایر اقدامات مدیریت داده­ها (نظیر تحقیق و توسعه زبان­های پایگاه داده، سیستم مدیریت پایگاه داده، ابزراها، روش­ها، الگوریتم­ها و غیره) می­باشد. در این مقاله، یک مدل داده مناسب برای کلان داده­ها طراحی و ارائه شده است که در آن ویژگی­ها و خصیصه­های لازم برای مسئله کلان داده­ها (شامل یکپارچگی، کامل­بودن، مقیاس­پذیری، انعطاف، سازگاری، و موثربودن) لحاظ شده­اند. به عنوان یک مدل داده، بازنمایش داده­ها طراحی شده و قیدهای جامعیت ضمنی برای مدل داده ابر گراف تودرتو hng) ) ارائه شده است. نتایج ارزیابی عملی نشان می­دهد که مدل داده پیشنهادی از مدل­ها داده­ای که در حال حاضر استفاده می­شوند (نظیر مدل سندمبنا، گرافی، و گرافی سندمبنا) از نظر زمان­پاسخ­گویی عملکرد بهتری دارد.

اسناد مشابه