Технологии Dig Data для транспортного планирования
Введение
Аннотация: Данная тема является актуальной, в связи с тем, что современный мир предполагает появление огромного количества информации ежедневно, а также хранение подобной информации. Поток информации подразумевает накапливание и появление различного рода технологий, которые необходимы для обработки и храпения данных. Технологии Big Data упрощают и улучшают транспортное планирование.
Список литературы:
Статистика Больших Данных 2022. [Электронный ресурс]: - URL: https://xmldatafeed.com/statistika-bolshih-dannyh-2022-skolko-sushhestvuet (Дата обращения 17.01.2023).
V. Mayer-Schjnberger, K. Cukier. Big Data – A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think 2018, с. 8
Анналин Ын, Кеннет Су. Теоретический минимум по Big Data. Все что нежно знать о больших данных. 2018, с. 9
Д.В. Абрамов, А.В. Корпуков, В.Н. Шмаль. Применение элементов Больших Данных на транспорте. 2021, с. 25
Z. Hou, Y. Zhou. Transportation Planning and Technology. 2016, с. 50-51
M. Petracca, P. Pagano. On-Board Unit Hardware and Software Design for Vehicular Ad-Hoc Networks 2020, с. 60
Roadside Unit Operator Guide. 2022, с. 48
С.В. Буладин. Разработка маршрутов перевозок грузов. 2022, с.22-23
С.С. Войтенков, Т.В. Самусова, Е.Е. Витвицкий. Грузоведение. 2020, с. 186
Управление большими данными - это новая дисциплина, в которой для работы с большими данными могут применяться различные инструменты, платформы и методы управления данными, а также разнообразные навыки и практики пользователей [3]. Схема процесса управления большими данными предложена A. Siddiqa, в котором данные могут проходить множество различных этапов, прежде чем они достигнут стадии принятия решения: хранение данных, предварительная обработка и обработка, вызываемые параллельно с управлением безопасностью., как ключевое требование в любом приложении для обработки больших данных, как показано на рисунке 1.