МЕТОДИ ОБРОБКИ ДАНИХ В КОРПОРАТИВНІЙ МЕРЕЖІ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.3.081Ключові слова:
корпоративна мережа, обробка даних, архітектура, транзакція кібербезпека, Big DataАнотація
Актуальність. У сучасних умовах цифрової трансформації бізнесу, корпоративні мережі стали критично важливими елементами інформаційної інфраструктури підприємств, які об’єднують численні системи, пристрої та сервіси в єдиний інформаційний простір. Щодня в таких мережах генерується, передається, зберігається і опрацьовується величезний обсяг даних, що охоплює всі аспекти діяльності організації – від фінансових операцій і логістики до комунікацій з клієнтами та внутрішніх процесів управління. Успішне функціонування корпоративної мережі неможливе без ефективної обробки даних, яка дозволяє отримувати з сирої інформації цінні знання, приймати стратегічні рішення, забезпечувати безпеку інформації та оптимізувати ресурси. В умовах високої конкуренції, стрімкого зростання кількості інформаційних потоків і зростаючих вимог до оперативності прийняття рішень, саме методи обробки даних відіграють ключову роль у забезпеченні аналітичної спроможності підприємств. Методи обробки даних у корпоративному середовищі знаходять застосування в найрізноманітніших сферах бізнесу. У фінансовому секторі вони використовуються для аналізу транзакцій, управління ризиками, прогнозування коливань ринку та виявлення шахрайства. У сфері логістики – для оптимізації маршрутів, контролю складських запасів і координації постачань у режимі реального часу. У маркетингу – для вивчення поведінки клієнтів, сегментації аудиторії та персоналізації комунікацій. У HR-відділах – для оцінки продуктивності персоналу та підбору кандидатів. У сфері охорони здоров’я – для аналізу медичних даних пацієнтів, оптимізації процесів надання послуг та підтримки клінічних рішень. Крім того, обробка даних є основою для розвитку систем штучного інтелекту, цифрових двійників, кібербезпеки та автоматизованого управління підприємствами. Традиційні підходи до обробки даних поступово поступаються місцем сучасним технологіям, що базуються на використанні Big Data, обробці потокової інформації в реальному часі, хмарних обчисленнях, інтелектуальному аналізі даних та машинному навчанні. При цьому особливої уваги набувають питання захисту даних, їхньої цілісності, доступності, а також дотримання нормативно-правових вимог щодо конфіденційності. Метою даної роботи є аналіз сучасних методів і технологій обробки даних у корпоративних мережах, їх переваг, недоліків та сфер застосування, класифікація підходів до збору, очищення, зберігання й аналізу інформації. Об’єктом дослідження є корпоративні мережі підприємств. Предметом дослідження є методи та технології обробки, зберігання, аналізу та захисту даних. Результати. У результаті проведеного дослідження було сформовано цілісне уявлення про сучасні методи обробки даних у корпоративному середовищі. Проаналізовано архітектурні моделі інформаційних систем підприємств, виявлено ключові етапи підготовки даних, охарактеризовано підходи до їхньої обробки – від класичних до інтелектуальних. Розгляд методів обробки даних виявив широкий спектр підходів: від класичних SQL-запитів і багатовимірного аналізу до обробки в реальному часі та застосування машинного навчання. Вибір конкретного підходу визначається обсягом даних, швидкістю їх надходження, критичністю до затримок, а також метою обробки.Завантаження
Посилання
1. Michael J. Kavis. Architecting the Cloud: Design Decisions for Cloud Computing Service Models (SaaS, PaaS, and IaaS). 1sted, Wiley, 2014. 224 p.
2. Jean-Georges Perrin. Spark in Action. 2nd ed, Manning, 2020. 576 p.
3. Jack G Nestell, David L Olson Professor. Successful ERP Systems: A Guide for Businesses and Executives. Business Expert Press, 2017. 134 p.
4. Brij Kishore Pandey, Emily Ro Schoof. Building ETL Pipelines with Python: Create and deploy enterprise-ready ETL pipelines by employing modern methods. 1st ed, Packt Publishing, 2023. 246 p.
5. Edward Pollack. Analytics Optimization with Columnstore Indexes in Microsoft SQL Server: Optimizing OLAP Workloads. 1st ed, Apress, 2022. 300 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-8048-5_1
6. Flach P. A. Machine Learning: The Art and Science of Algoritms that Makes Sense of Data. Cambridge: Cambridge University Press, 2012. 291 p. https://doi.org/10.1017/CBO9780511973000 DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511973000
7. Rolf Oppliger. Ssl and Tls: Theory and Practice.3rd ed, Artech House, 2023. 388 p.
8. Dr. Logan Song. The Self-Taught Cloud Computing Engineer: A comprehensive professional study guide to AWS, Azure, and GCP. 1st ed., Packt Publishing, 2023. 472 p.
Downloads
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Dmytro Diachenko, Matvii Korobeinikov, Oleksandr Korobeinikov, Andriy Kovalenko, Pavlo Kravchenko

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.