Дьоміна В. М.,Побіженко І. О.,Білова Т. Г.,Дьоміна Т. О. [Числові моделі опису реальності, які дозволяють обробку великих обсягів даних за умов зростання їх невизначеності при управлінні регіоном]

УДК (519.7+004):332

DOI: 10.31359/2312-3427-2019-4-1-297

 

В.М. Дьоміна, канд. техн. наук, доцент

vvdemina17@gmail.com

https://orcid.org/0000-0001-6467-5021

Харківський національний аграрний університет ім. В.В Докучаєва

І.О. Побіженко, канд. техн. наук, доцент

irina_pob@ukr.net

http://orcid.org/0000-0002-0723-1878

Т.Г. Білова, канд. техн. наук, доцент

belovatat@ukr.net

0000-0002-1085-7361

Харківська державна академія культури

Т.О. Дьоміна

t.dyomina241@gmail.com

0000-0003-3375-3749

Харківський національний університет ім. В.Н. Каразіна

 

ЧИСЛОВІ МОДЕЛІ ОПИСУ РЕАЛЬНОСТІ, ЯКІ ДОЗВОЛЯЮТЬ ОБРОБКУ ВЕЛИКИХ ОБСЯГІВ ДАНИХ
ЗА УМОВ ЗРОСТАННЯ ЇХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ПРИ УПРАВЛІННІ РЕГІОНОМ

 

   У статті запропоновано поєднання теорії і емпіричного досвіду методів управління із сучасним пізнавальним інструментарієм для прийняття управлінських рішень в умовах мінливості, невизначеності та багатомірності ринкового середовища. Зроблено спробу застосувати системно-структурний аналіз у системі моделей стратегічного управління розвитком регіону.

   Ключові слова: моделі опису реальності, великі дані, умови невизначеності, нечітка логіка, територіальний розвиток.

 

Бібліографічний список.

  1. Тибінка І.Я. Концептуальні засади регулювання внутрішньо-регіональної соціально-економічної диференціації в умовах активізації місцевого самоврядування // Економічний форум. 2016. №1. С.77–84.
  2. Оглих В.В., Ефанова Т.И. Моделирование процессов развития региона в контексте стратегии планирования // Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці. № 12(174), 2015. С. 430-436.
  3. Дьоміна В.М., Ачкасова А.М., Дьоміна Т.О. Розвиток туристичного потенціалу регіону: інструменти електронного маркетингу // Вісник Волинського інституту економіки та менеджменту. № 25. 2019. С. 47-55.
  4. Дьоміна В.М. Застосування системно-структурного аналізу у системі моделей стратегічного управління розвитком регіону // Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я: тези доповідей ХXVІІ міжнародної наук.-практич. конф. MicroCAD-2019, 15-17 травня 2019 р.: у 4 ч. Ч. IV. / за ред. проф. Сокола Є.І. Харків: НТУ «ХПІ». С. 147.
  5. Болюбаш Ю.Я. Методи та засоби опрацювання великих даних у системах територіального управління // Науковий вісник Національного лісотехнічного університету: збірник наукових праць. Львів : РВВ НЛТУ України. 2016. Вип. 26.4. С. 341-354.
  6. Big Data от А до Я. Часть 1: Принципы работы с большими данными, парадигма MapReduce URL: https://habrahabr.ru/company/dca/ blog/267361. (Дата обращения: 27.11.2019).
  7. Jalal-Kamali A. How to Understand Connections Based on Big Data / Jalal-Kamali A., Hossain M.S., Kreinovich V. // Cliques to Flexible Granules / Department of Computer Science, University of Texas at El Paso, El Paso. - 2014. T.10. P. 63-87.
  8. Maté, A. A Novel Multidimensional Approach to Integrate Big Data in Business Intelligence // Journal of Database Management (JDM). 2015. Vol. 26.2. Р.14-31.
  9. Chang Fay, Dean Jeffrey, Ghemawat Sanjay, Hsieh Wilson C., Wallach, Deborah A., Burrows Michael, Chandra Tushar, Fikes Andrew, Gruber Robert E. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data URL: http://static.googleusercontent.com/media/ research.google.com/ru//archive/ bigtable-osdi06.pdf. (Last accessed : 27.12.2019)
  10. Кузнецов C. Пространства данных: исследовательский полигон или путь к новому поколению систем управления данными? URL: http:// synthesis.ipi.ac.ru/sigmod/seminar/s20060420. (Дата обращения: 27.11.2019).

 

   В.М. Дёмина, И.А. Побиженко, Т.Г. Белова, Т.А. Дёмина. Числовые модели описания реальности, позволяющие обрабатывать большие объемы данных в условиях роста их неопределенности при управлении регионом. В статье изложена попытка объединить теоретические подходы и эмпирический опыт методов управления с современным познавательным инструментарием для принятия управленческих решений в условиях изменчивости, неопределенности и многомерности рыночной среды. Сделана попытка применить системно-структурный анализ в системе моделей стратегического управления развитием региона.

   Ключевые слова: модели описания реальности, большие данные, условия неопределенности, нечеткая логика, территориальное развитие.

 

   Dyomina V.M., Pobizhenko I.O., Belova T.G., Domina T. Numerical models of the description of the reality, allowing to process large volumes of data in the conditions of growing their uncertainty in the management of the region. The article describes the problem of asymmetry of regional development trends. There are mechanisms of state regional policy, but the issue of internal regional socio-economic imbalances needs to be investigated.

The fragmentation and fragmentation of the socio-economic space of the regions is observed, the areas of depression are expanding. This is due to the concentration of financial resources in the regional development centers (in particular large cities) and entails the widening of the gap between urban and rural territories, the deepening of the problems of territorial imbalance at the intra-regional level.

For a comprehensive analysis of information at the regional level, you must first process it from relational, multidimensional databases, geodatabases, structured and poorly structured text files. Then analyze it using both a consolidated and a decenation approach. The task of constructing a description between the reflected data models of various sources remains an unsolved problem.

The article uses mathematical methods. BigData is presented as a hypercube of data using a multidimensional model.

A dimension is shown as a set of attributes that forms one of the faces of a hypercube. An example of a geographical measurement is given, this is a list of territorial objects: settlements, districts, regions, etc. Information about the modeled objects is provided by a set of complex values that are stored in data objects. It is possible to use fuzzy-multiple models that can help make economically sound decisions.

It is proved that the object has a unique identifier, and therefore, two objects with exactly the same eigenvalue can exist in the system, the values of the attributes of the objects are the values of relations, is a set of tuples that is, the attribute can be considered as a group of repetitions.

To describe the object, using the identification parameters of the region, you can use a multidimensional data model and object data representation. In situations involving various kinds of uncertainties, when these uncertainties cannot be clearly formalized using the methods of probability theory and mathematical statistics, fuzzy logic methods can be used.

   Key words: models for describing reality, BigData, uncertainty conditions, fuzzy logic, territorial development.

 

 
:  Анотація (завант.: 2)
Переглянути онлайн:  Анотація
 




Оновлено: 9-04-2020, 12:05