МЕТОДИ ОБРОБКИ ТА АНАЛІЗУ ДАНИХ В КОРПОРАТИВНІЙ МЕРЕЖІ

Анотація

Актуальність. Актуальність теми дослідження методів обробки та аналізу даних у корпоративних мережах зумовлена швидким розвитком інформаційних технологій, зростанням обсягів корпоративної інформації та необхідністю оперативного й точного аналізу для ефективного прийняття рішень. Важливість дослідження таких методів також пов’язана з викликами щодо забезпечення кібербезпеки корпоративних мереж, зокрема захисту інформації на всіх етапах її обробки та передачі. Від якості застосованих технологій та методів роботи з даними залежить продуктивність компанії, її конкурентоспроможність та здатність адаптуватися до швидко змінюваних умов ринку. Тому систематизація знань про найбільш ефективні методи роботи з корпоративними даними є актуальним завданням сучасної науки та практики. Об’єкт дослідження: процеси обробки даних у корпоративних мережах, що включають збір, передавання, зберігання, фільтрацію, аналіз та захист інформації, яка циркулює в межах інформаційнокомунікаційної інфраструктури сучасного підприємства. Ці процеси розглядаються в контексті їх впливу на ефективність функціонування корпоративної інформаційної системи, забезпечення безпеки даних, підтримку управлінських рішень та інтеграцію з аналітичними й хмарними платформами. Мета статті: дослідження основних етапів та методів обробки та аналізу даних у корпоративному середовищі, які включають збір, попередню обробку, зберігання, аналітичний аналіз та захист інформації, а також аналіз сучасних інструментів та платформ, що забезпечують ефективну й безпечну роботу з даними в масштабах великої організації. Результати дослідження. У ході дослідження було здійснено комплексний аналіз етапів і методів обробки даних у корпоративному середовищі. Встановлено системну модель життєвого циклу корпоративних даних, яка охоплює всі ключові стадії – збір, попередню обробку, зберігання, аналітику та захист. Кожен із цих етапів вимагає застосування окремого класу технологій і має власні виклики у реалізації. Класифіковано інструменти збору й попередньої підготовки даних, серед яких важливу роль відіграють ETL-процеси, логування, технології агрегації, семплінгу та нормалізації, що забезпечують чистоту й придатність даних до подальшого аналізу. Проаналізовано сучасні платформи зберігання даних, включно з хмарними (Azure, AWS, GCP) та локальними рішеннями. Оцінено ефективність використання OLAP та машинного навчання в аналітичній обробці. Розкрито роль інформаційної безпеки в корпоративних мережах. Доведено необхідність впровадження криптографічного захисту, контролю доступу, а також механізмів анонімізації та маскування як відповідь на ризики втрати або компрометації даних. Висновки. розглянуто сучасні методи обробки даних у корпоративних мережах, що охоплюють етапи збору, попередньої обробки, зберігання, аналітики та захисту інформації. Встановлено, що ефективне управління даними можливе лише за умови комплексного підходу, який поєднує технічні засоби, програмні платформи та політики безпеки. Особливу увагу приділено використанню хмарних технологій, інструментів ETL, OLAP-аналітики та алгоритмів машинного навчання. Підкреслено важливість криптографічного захисту, анонімізації та контролю доступу. Отримані результати можуть бути використані для підвищення ефективності роботи інформаційних систем підприємств і впровадження аналітичних рішень у бізнес-практику.