Сучасні інформаційні технології для моделювання та виявлення релевантної інформації у великих базах даних

Abstract

У статті здійснено поглиблений аналіз сучасних інформа ційних технологій та методів дослідження великих баз даних (Big Data) з метою побудови моделей і виявлення релевантної інформації. Зокрема, розглянуто концептуальні засади використання машинного навчання, технологій Data Mining і хмарних обчислень як інструментів для обробки великих обсягів різнорідних даних. Виокремлено основні виклики, що постають при взаємодії з гетерогенними джерелами інформації, включно з проблемами масштабованості, продуктивності та безпеки. Окреслено також можливості оптимізації процесів завдяки застосуванню інноваційних плат форм, контейнеризації (Docker, Kubernetes) та сервіс-орієнтованих архітектур. Особливу увагу приділено питанням ефективної інтеграції інтелектуальних систем у структуру баз даних для підвищення рівня автоматизації та якості ухвалення рішень у бізнесі й науково-дослідній діяльності. Детально представлено концептуальні та методичні підходи, що дозволяють поєднати аналітичні інструменти (AI/ML, Data Mining) із традиційними базами чи сховищами даних. Проаналізовано практичні кейси використання Big Data платформ (Hadoop, Spark) та інтелектуальних методів обробки інформаційних потоків у різних галузях. Сформульовано рекомендації щодо впровадження вдосконалених технологічних рішень, які сприятимуть своєчасному отриманню релевантних даних та забезпечать точність аналітики в умовах динамічного розвитку цифрового середовища.