Анализ больших данных с управляемым качеством в научно-образовательных средах

Abstract

В статье представлена актуальность анализа больших данных. Приведены объективные причины востребованности интеллектуального анализа данных. Показаны преимущества сопровождения и развития научно-образовательных сред. Обоснована объективная необходимость определения качества интеллектуального анализа больших данных. Описаны применяемые подходы к исследованию качества интеллектуального анализа больших данных. Предложено расширение известных подходов к определению качества интеллектуального анализа больших данных в научно-образовательных средах. Выделены модели и методы предлагаемого расширения. Рассмотрена значимость интеллектуального анализа больших данных с управляемым качеством в научно-образовательных средах.

The article presents the relevance of big data analysis. The objective reasons for the demand for data mining are given. The advantages of support and development of scientific and educational environments are shown. The objective necessity of determining the quality of the intellectual analysis of big data is substantiated. The applied approaches to the study of the quality of the intellectual analysis of big data are described. An extension of known approaches to determining the quality of big data mining in scientific and educational environments is proposed. The models and methods of the proposed extension are highlighted. The importance of intelligent analysis of big data with managed quality in scientific and educational environments is considered.