МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ОБРОБКИ ДАНИХ В СУЧАСНИХ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ

Анотація

Проблема. У сучасних автоматизованих системах обробка даних відіграє ключову роль у забезпеченні ефективності та точності процесів. Використання різноманітних методів і засобів, таких як алгоритми штучного інтелекту, хмарні технології та великі дані, дозволяє оптимізувати роботу систем та прискорювати прийняття рішень. Завдяки цим підходам досягається підвищена продуктивність, зниження витрат і покращена адаптивність до змін у цифровому середовищі. Однак, не усі методи та підходи демонструють однакову ефективність при обробці таких даних, що обґрунтовує необхідність досліджень з визначення оптимальних методів чи їх поєднання для підвищення якості отриманих даних у результатів їх підготовки для подальшого використання.
Мета. Аналіз методів та засобів обробки даних у сучасних автоматизованих системах для визначення їхньої ефективності, особливостей застосування та впливу на оптимізацію процесів.
Завдання дослідження. На основі порівняльного аналізу відомих методів обробки масивів даних дослідити їх застосування в сучасних автоматизованих системах та визначити показник ефективності, розробки концептуальної моделі управління інформаційними потоками в умовах цифрової трансформації.
Методи дослідження. У процесі дослідження використовувалися методи аналізу літературних джерел для вивчення теоретичних основ обробки даних у сучасних автоматизованих системах, а також методи порівняння та узагальнення для визначення ефективності та особливостей застосування різних підходів. Крім того, застосовувався системний підхід для оцінки взаємозв’язку між методами обробки даних та їхнім впливом на оптимізацію процесів.
Результати. Досліджена предметна область, сучасні стандарти та наявний стан наукові праці у сфері автоматизованих систем та обробки даних виявили недостатню кількість та об’єми комплексних досліджень, які б охоплювали синергію методів машинного навчання, обробки великих даних та квантових обчислень у контексті оптимізації аналітичних процесів. Це створює необхідність формування концептуальної основи та розробки інтегрованої моделі обробки даних, що враховує турбулентність цифрового середовища та динаміку розвитку інформаційних технологій. Формування концепції обробки даних у автоматизованих системах базується на багатофакторному підході, що включає п’ять векторних напрямів управління інформаційними потоками: аналіз структури та джерел великих даних, застосування методів машинного навчання для класифікації та прогнозування, оптимізація процесів розподіленої обробки, впровадження технологій потокової аналітики та використання квантових алгоритмів для підвищення продуктивності аналітичних обчислень. Розроблена концепція передбачає створення адаптивної системи, яка дозволяє реалізувати оперативне прийняття рішень на основі великих обсягів інформації з урахуванням факторів змінності середовища та безпеки даних. Дослідження предметної області обробки даних визначило перевагу інтегрованих підходів, що поєднують традиційні статистичні методи, алгоритми глибокого навчання, квантові оптимізаційні моделі та технології потокової аналітики. Сформовано концептуальну модель управління даними в автоматизованих системах, яка містить п’ять блоків, пов’язаних між собою інформаційними потоками та забезпечує всебічний аналіз і обробку інформації на різних рівнях цифрової інфраструктури: системний аналіз великих даних; застосування нейромережевих технологій для класифікації та прогнозування; впровадження алгоритмів потокової обробки даних; інтеграція розподілених обчислювальних систем; імплементація квантових алгоритмів для прискорення обчислень.
Висновки. У дослідженні проаналізовано сучасні методи обробки даних в автоматизованих системах, зокрема статистичні підходи, машинне навчання, розподілені обчислення та квантові технології. Визначено переваги й обмеження кожного з підходів, а також підкреслено необхідність їх інтеграції для підвищення ефективності та адаптивності систем. Особлива увага приділена ролі автоматизованих систем у різних сферах –  від медицини до промисловості – та їхньому впливу на прийняття рішень на основі даних. У роботі також наголошено на важливості етичних та безпекових аспектів обробки інформації в умовах цифрової трансформації. Обґрунтовано доцільність створення концептуальної моделі управління даними, яка сприятиме розвитку стійкої та безпечної цифрової інфраструктури.