Software tools for information systems, technologies and big data
How to cite
Abstract
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.
Keywords
References
Андреева С.Л. Подготовка данных для решения задач управления средствами искусственного интеллекта // Конкурентоспособность территорий: материалы XIX Всероссийского экономического форума молодых ученых и студентов: в 8 частях. 2016. С. 49-51.
Галенина А.А. Технологии обработки больших данных // Современная наука: традиции и инновации: сборник научных статей по итогам II молодежного конкурса научных работ. Волгоград, 2020. С. 11-15.
Громов Г.Р. Современная индустрия обработки данных // Известия Академии наук СССР. Техническая кибернетика. 1982. № 5. С. 173-198.
Гуськова Е.Н. Структуры данных в программировании искусственного интеллекта // Научно-методические основы совершенствования подготовки учителей информатики: материалы конференции Коломенского государственного педагогического института по итогам научно-исследовательской работы за 2006 год: Секция информатики и информационных технологий. Под ред. С.Ю. Знатнова. 2007. С. 17-18.
Коваленко Л., Войтова Н.А. Интеллектуальные информационные системы в развитии искусственного интеллекта // Инновационные направления разработки и использования информационных технологий: мат. II Межд. заоч. студ. науч.-прак. конф. 2016. С. 396-401.
Омелянчук А.С. Обработка больших данных в эпоху цифровизации // Управление информационными ресурсами: мат. XX Межд. науч.-прак. конф. Минск, 2024. С. 134-135.
Саидов Т.А. Большие данные и искусственный интеллект: как две технологии зависят друг от друга // Фундаментальные и прикладные проблемы математики и информатики в современной науке: теория и практика актуальных исследований: мат. Всерос. науч.-прак. конф. Махачкала, 2022. С. 214-218.
Скозобов А.Е., Ларченко А.В., Лебедев Д.Д., Еромлаева В.В. Особенности и применение больших данных // Тенденции развития науки и образования. 2023. № 94-5. С. 108-110.
Солнцев В.И. Состояние и перспективы использования систем искусственного интеллекта в электронных библиотеках // Электронные библиотеки. 1999. Т. 2. № 4. С. 3.
Стрельников Ф.И. О некоторых аспектах управления системами больших данных // Искусственный интеллект (большие данные) на службе полиции: мат. Межд. науч.-прак. конф. Академия управления МВД России. 2020. С. 204-208.
Сычев Е.В., Ищенко Ю.В. Аспекты применения технологий искусственного интеллекта // Искусственный интеллект: теоретические аспекты, практическое применение: мат. Донецкого межд. науч. круглого стола. Донецк, 2021. С. 79-81.
Фунтиков В.М., Полозов Г.П. Углубленная аналитика «больших данных» и технологии искусственного интеллекта как перспективное направление развития автоматизированных систем информационно-телеметрического обеспечения // Информационно-управляющие и измерительные системы 2021: мат. XIV отрасл. науч.-прак. конф. приборостр. орг-й Госкорпорации «РОСКОСМОС», посвящается 55-й годовщине образования АО «НПО ИТ». М., 2021. С. 263-269.
Чебан А.В. Применение технологий искусственного интеллекта в информационной безопасности // Искусственный интеллект: теоретические аспекты, практическое применение: мат. Донецкого межд. науч. круглого стола. Донецк, 2021. С. 37-39.
Шабалин А.С. Современные технологии обработки больших данных // Коммуникационные технологии: социально-экономические и информационные аспекты: мат. Межд. студ. науч.-прак. конф. Министерство образования и науки РФ; Иркутский государственный университет. Иркутск, 2017. С. 63-65.
Щитова А.А. Оборот данных в условиях развития интеллектуальных технологий // Московский юридический форум онлайн 2020: сб. тезисов док-в. В 4 ч. М., 2020. С. 227-229.
Published
Issue
Section
Metrics
License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.