Analiza alata za obradu velikih skupova podataka s naglaskom na skladištenje podataka

master's thesis

• Title (english): Analysis of tools and technologies for big data analysis with focus on data storage
• Author: Hrvoje Jelačić
• Mentor: Saša Dešić (mentor)
• Committee member: Saša Dešić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Gordan Ježić (član povjerenstva)
• Committee member: Mirko Sužnjević (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2014-07-09, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Electrical Engineering

Abstract

U današnje vrijeme različiti sistemi raspolažu ogromnim količinama podataka (eng. Big Data) koji se uglavnom ne koriste. Telekom operateri generiraju vrlo velike količine podataka, koje uključuju podatke o pozivima (eng. CDR), mrežne te korisničke podatke.
Količina podataka čini ručnu obradu nemogućom. U pitanje se dovodi brzina obrade, dohvaćanja te gospodarenja podacima u razumnom vremenu.
Automatizirana obrada zastarjelim softverskim metodama ne može držati korak s intenzitetom dolaska podataka što rezultira odbacivanjem ili ignoriranjem većine korisnih podataka.
S tehnologijama današnjeg doba moguće je razabrati korisne podatke iz velikih skupova podataka. Tvrtke koje potpuno iskorištavaju te podatke mogu ostvariti tržišnu prednost u vidu poboljšanja korisničkog iskustva, izbacivanja željenih proizvoda na tržište, povećanja produktivnosti te optimizacije mreža.

Abstract (english)

Nowadays, different systems use large amounts of data, also known as Big Data. Large amounts of that data are not used at all. Telecom operators generate big amount of data, including call data records (CDR), network and user data.
The amount of data makes the manual processing impossible. This brings up the question of the data processing speed and retrieval and management of data in a reasonable time.
Automated data processing using obsolete software methods can not keep up with the pace of data arrival intensity, resulting in rejection or ignoring most of useful data.
With modern technologies it is possible to discern useful data from large sets. Companies that fully exploit that information may gain significant competitive edge in terms of improving the user experience, increasing productivity and network optimisation.

• Keywords: Veliki skupovi podataka; Infobright; Skladištenje podataka
• Keywords (english): Big Data; Data Analysis; Infobright; Data storage
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:696247
• Study programme: Title: Information and Communication Technology; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2018-02-06 09:25:10