Details
Title | Формирование информационной платформы для управления транспортно-технологическими процессами на основе больших данных // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVIII Международной научно-практической конференции, 27–29 июня 2024 года: [в 2 частях]. Ч. 2 |
---|---|
Creators | Искандеров Юрий Марсович ; Ласкин Михаил Борисович |
Organization | Российская академия наук. Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр |
Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024 |
Electronic publication | 2025 |
Collection | Общая коллекция |
Document type | Article, report |
File type | |
Language | Russian |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/id24-528 |
Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Additionally | New arrival |
Record key | RU\SPSTU\edoc\76409 |
Record create date | 7/3/2025 |
В статье представлен подход к формированию информационной платформы для управления транспортно-технологическими процессами на основе интеллектуального анализа больших данных, собираемых из различных источников в интересах определения обоснованных решений, направленных на повышение эффективности и качества функционирующих процессов. Изложены особенности формирования указанной информационной платформы. Показано, что в рассматриваемом подходе визуализация данных является одним из ключевых этапов процесса поддержки принятия решений. Отмечена необходимость и возможность создания отечественных систем интеллектуального анализа больших данных.
The article presents an approach to the formation of an information platform for managing transport and technological processes based on intelligent analysis of big data collected from various sources in order to determine informed decisions aimed at increasing the efficiency and quality of functioning processes. The features of the formation of this information platform are outlined. It is shown that in the approach under consideration, data visualization is one of the key stages of the decision support process. The need and possibility of creating domestic systems for intelligent analysis of big data is noted.
Access count: 0
Last 30 days: 0