Проаналізовано сучасний стан ринку програмного забезпечення для сховищ і просторів даних. Розроблено алгоритми опрацювання інформації у просторах даних. Наведено інформацію про об'єкти простору даних, бінарні операції, Web-інтеграцію, особливості управління науковими даними, причини виникнення невизначеності у сховищах і просторах даних. Охарактеризовано методи опрацювання розрізненої інформації.

Описано застосування генетичного алгоритму до проектування гібридних сховищ даних.

Описан метод построения модуля сбора и хранения данных системы управления нанотехнологическими процессами, построенного на основе программных модулей, способных получать данные из разнородных источников и приводить к унифицированному формату, что ускоряет их дальнейшую обработку. Использование системы позволяет одинаково эффективно работать как с текущими экспериментальными данными, так и с историческими. Описана архитектура построенной системы, протоколы работы ее составных частей, а также методы дальнейшей обработки экспериментальных данных.

Проаналізовано проблеми опрацювання даних з різнотипних джерел. Побудовано формальну модель простору даних та уведено операції над ним. Показано, що алгебричні системи бази даних та сховища даних є підкласами алгебричної системи класу "простір даних". Визначено особливості інтеграції даних з різнорідних джерел. Побудовано схему інтеграції даних та засоби обміну даними.

Представлен один из возможных методов интеллектуального анализа данных в электронных хранилищах большого объема - генетические алгоритмы и их модификация.

Представлен один из возможных формализмов задачи предобработки входных сигналов для сигмоидных обучающихся нейронных сетей на основании минимизации критерия Липшица.

Описано методи одержання, інтеграції та завантаження даних у сховищах даних туристичної сфери (ДТС). Побудовано модель простору ДТС.

Описано проектування гібридних сховищ даних із врахуванням джерел даних. Наведено архітектуру розширеного гібридного сховища даних.

Рассмотрены проблемы создания информационных хранилищ на основании неизменности (или стабильности) информации в базах данных. Приведены схемы переноса информации с баз данных к хранилищам нескольких уровней и диаграммы времени относительно моментов этого переноса.

Существует много разных классификаций требований к программному обеспечению. Однако даже в известнейших из них не придерживаются формально-логических критериев классифицирования, смешиваются уровни и виды требований. Предложено использовать для решения задачи классификации требований метод системологического классификационного анализа, который позволяет строить естественные классификации. С его помощью были определены виды и уровни требований, представлена двухаспектная классификация требований. На примере системы управления электронным архивом показано, как классификация требований позволяет отследить каждое требование в процессе создания программного обеспечения от момента возникновения потребности в бизнес-процессах организации вплоть до реализации элементов системы. В результате предложены объектные модели проектирования системы, реализация которых позволит проводить исследовательский поиск в электронных архивах на основе естественной классификации с использованием дополнительной индексной базы данных. Модели представлены в виде диаграмм последовательности языка UML.

Проаналізовано проблеми опрацювання розрізнених даних. Побудовано формальну модель простору даних та введено операції над ним. Показано алгебричні системи бази даних і сховища даних, які є підкласами алгебричної системи "простір даних". Визначено особливості інтеграції даних із різнорідних джерел. Побудовано схему інтеграції даних і засоби обміну даними.

Рассмотрено практическое применение баз и хранилищ данных в компьютерном анализе данных и распределенной среде обработки данных. Приведена концепция хранилища данных (ХД), проблемы создания и ведения ХД, раскрыты методы ХД и их особенности. Освещены различия проектирования ХД и баз данных (БД). Внимание уделено определению основных элементов ХД, многомерному моделированию ХД, автоматизации проектирования ХД в среде ERWin. Акцентировано внимание на основах построения информационных систем на базе ХД. Изложены основы публикации БД в Интернете, создания приложений для работы с Oracle и MS SQL SERVER, архитектуры и реализации одновременного доступа к СУБД MSSQL SERVER и Oracle. Проанализирована история развития искусственного интелекта, раскрыто понятие системы баз знаний (БЗ), приведены модели представления и методы извлечения знаний, примеры создания и использования экспертных систем.

ChronosServer працює на комп'ютерному кластері, який побудовано на обладнанні широкого спожитку та має властивості масштабованості, високої доступності та відмовостійкості. Він створює на основі вже існуючих великих об'ємів даних діяльний інтелектуальний продукт, не змінюючи вхідні файли. ChronosServer виявляє файли на вузлах кластера, аналізує їх структуру та надає незалежну від формату SQL-подібну модель запитів для доступу до їх вмісту. Він здатен напряму читати стислі дані з різних форматів, включаючи NetCDF, GeoTIFF, GRIB, HDF та багатьох інших. Це повністю зберігає метадані, які знаходяться у файлі у оригінальному вигляді, що необхідно для їх коректної інтерпретації та обробки іншим програмним забезпеченням. Нові дані додаються у систему за допомогою прозорого plug-and-play методу у вигляді простого копіювання їх на вузол кластера, що зменшує затрати на адміністрування. Це дозволяє існуючому програмному забезпеченню, наприклад, ГІС системам або статистичним пакетам напряму оперувати з файлами, які використовуються ChronosServer, а також не модифікувати старі коди генерації даних. ChronosServer зберігає діючу на даний момент інфраструктуру незмінною, запобігаючи трудомісткі та піддані помилкам процедури конвертації файлів даних, надаючи у той самий час додаткові можливості для їх аналізу.

Наведено порівняння інформаційних технологій аналізу та інтеграції даних, таких як сховища даних і простори даних.

Приведены сравнения информационных технологий анализа и интеграции данных, таких как хранилища данных и пространства данных.

In the article there are given a comparison of information technology for integration and data analysis such as datawarehouse and dataspace.

Описано підхід до проектування сховищ даних на основі структурованості даних і запитів користувачів. Введено поняття мультибазового сховища даних, побудовано його математичну модель та запропоновано двохфазовий алгоритм проектування мультибазових сховищ даних із використанням генетичного алгоритму.

Розглянуто поняття баз даних, системи керування базами даних (СКБД), варіанти їх архітектури, а також характеристику моделей представлення даних. Охарактеризовано реляційну модель даних і на її основі проектування реляційних баз даних, у тому числі автоматизацію проектування баз і сховищ даних на основі case-технологій, а також захист і адміністрування баз даних. Описано технологію розробки розподілених баз даних за допомогою мов SQL и PL/SQL СКБД Oracle. Розглянуто практичне вживання баз і сховищ даних у комп'ютерному аналізі даних і розподіленому середовищі обробки даних, а також організацію баз знань.

Розглянуто підхід до синтезу топології гібридного хмарного сховища даних, яке функціонує у гетерогенній мережі. Процес синтезу розбито на три послідовних етапи: визначення оптимальної логічної структури сховища даних за критерієм мінімізації сумарного часу доступу до інформаційних масивів; проведення топологічної оптимізації фізичної структури мережі за критерієм мінімальних витрат на експлуатацію додаткового обладнання; вибір стратегії синтезу топології залежно від вимог щодо надійності та безпеки сховища даних, що враховуються узагальненим показником якості CLOUD-систем.

Рассмотрено построение корпоративных систем хранения данных, основные проблемы, решаемые посредством этих систем, и современные требования к ним. Описаны пример построения такой системы для Государственного экспортно-импортного банка Украины и опыт реализации этого проекта.

Рассмотрены структуры динамических и статических нейронных сетей для обработки стационарных и нестационарных потоков данных при их добыче Data Mining. Эти структуры позволяют работать на больших временных интервалах и в непрерывном режиме, аппроксимировать временные ряды и функциональные зависимости, а также выполнять распределенную обработку входных данных в нейросеть из электронных хранилищ.

Здійснено аналіз сучасних технологій оптимізації розміщення електронної інформації у сховищах даних. Запропоновано методологію організації зберігання архівних даних у державних органах.