Данная статья посвящена исследованию программных средств информационных систем и технологий искусственного интеллекта (ИИ) для обработки и анализа больших данных. Введение описывает актуальность разработки интегрированных решений, способных обеспечить гибкую и масштабируемую аналитику в условиях стремительного роста объема информации в различных секторах экономики и науки. Основной целью исследования является создание многоуровневой платформы, объединяющей современные программные инструменты информационных систем с алгоритмами ИИ, что позволит повысить точность интерпретации данных и сократить время на проведение вычислительных процессов. Методы исследования базируются на использовании алгоритмов машинного обучения, включая глубокие нейронные сети и методы кластерного анализа, а также применении параллельных вычислений для оптимизации обработки данных. В работе детально описаны этапы разработки прототипа информационной системы, начиная с предобработки и нормализации данных, их последующей сегментации, до использования алгоритмов распознавания паттернов, интегрированных в процесс обработки. Дополнительно применялись средства визуализации для представления результатов анализа, что способствовало более глубокому пониманию динамических зависимостей в больших наборах данных. Результаты экспериментов продемонстрировали, что предложенная методика значительно повышает скорость обработки и точность классификации данных по сравнению с традиционными методами. Внедрение алгоритмов ИИ позволило выявлять скрытые закономерности и аномалии, что имеет важное значение для принятия оперативных управленческих решений в реальном времени. Многообразие схем тестирования и сравнительный анализ с аналогичными системами подтвердили высокую адаптивность и эффективность разработанного решения. Обсуждение результатов приводит к выводу о том, что интеграция передовых технологий ИИ в программные средства информационных систем является перспективным направлением для дальнейших исследований. Полученные данные открывают возможности для оптимизации процессов обработки больших данных, что будет актуально при цифровой трансформации предприятий и развитии интеллектуальных систем управления.
This article is devoted to the study of software tools for information systems and artificial intelligence (AI) technologies for processing and analyzing big data. The introduction describes the relevance of developing integrated solutions capable of providing flexible and scalable analytics in the context of the rapid growth of information in various sectors of the economy and science. The main purpose of the research is to create a multi-level platform that combines modern information system software tools with AI algorithms, which will improve the accuracy of data interpretation and reduce the time required for computing processes. The research methods are based on the use of machine learning algorithms, including deep neural networks and cluster analysis methods, as well as the use of parallel computing to optimize data processing. The work describes in detail the stages of developing a prototype information system, starting with preprocessing and normalization of data, their subsequent segmentation, and using pattern recognition algorithms integrated into the processing process. Additionally, visualization tools were used to present the analysis results, which contributed to a deeper understanding of dynamic dependencies in large datasets. The experimental results demonstrated that the proposed technique significantly improves the processing speed and classification accuracy of data compared to traditional methods. The introduction of AI algorithms has made it possible to identify hidden patterns and anomalies, which is important for making operational management decisions in real time. The variety of testing schemes and comparative analysis with similar systems have confirmed the high adaptability and effectiveness of the developed solution. The discussion of the results leads to the conclusion that the integration of advanced AI technologies into information systems software is a promising area for further research. The data obtained opens up opportunities for optimizing big data processing processes, which will be relevant in the digital transformation of enterprises and the development of intelligent management systems.
This article is devoted to the study of software tools for information systems and artificial intelligence (AI) technologies for processing and analyzing big data. The introduction describes the relevance of developing integrated solutions capable of providing flexible and scalable analytics in the context of the rapid growth of information in various sectors of the economy and science. The main purpose of the research is to create a multi-level platform that combines modern information system software tools with AI algorithms, which will improve the accuracy of data interpretation and reduce the time required for computing processes. The research methods are based on the use of machine learning algorithms, including deep neural networks and cluster analysis methods, as well as the use of parallel computing to optimize data processing. The work describes in detail the stages of developing a prototype information system, starting with preprocessing and normalization of data, their subsequent segmentation, and using pattern recognition algorithms integrated into the processing process. Additionally, visualization tools were used to present the analysis results, which contributed to a deeper understanding of dynamic dependencies in large datasets. The experimental results demonstrated that the proposed technique significantly improves the processing speed and classification accuracy of data compared to traditional methods. The introduction of AI algorithms has made it possible to identify hidden patterns and anomalies, which is important for making operational management decisions in real time. The variety of testing schemes and comparative analysis with similar systems have confirmed the high adaptability and effectiveness of the developed solution. The discussion of the results leads to the conclusion that the integration of advanced AI technologies into information systems software is a promising area for further research. The data obtained opens up opportunities for optimizing big data processing processes, which will be relevant in the digital transformation of enterprises and the development of intelligent management systems.