Розроблення гібридного методу побудови сховища даних

Simple item page
dc.citation.epage80
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleКомп'ютерні системи та мережі
dc.citation.spage67
dc.citation.volume6
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorКоваль, О. М.
dc.contributor.authorГарасимчук, О. І.
dc.contributor.authorKoval, O.
dc.contributor.authorHarasymchuk, O.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-12-10T13:53:06Z
dc.date.created2024-06-20
dc.date.issued2024-06-20
dc.description.abstractРозглянуто підхід до побудови адаптивного та зручного сховища даних, зокрема не тільки для зберігання даних, але з метою їх обробки для різного роду звітів. За- пропоновано гібридний метод побудови сховища даних, який поєднує переваги відомих методологій та надає найкращу взаємодію зі сховищем даних для всіх його корис- тувачів. За допомогою запропонованого методу можна швидко розгорнути сховище даних, адаптивно його підтримувати та легко масштабувати в майбутньому. Цей авторський гібридний метод складається з централізованого зберігання даних та розподілу деталізованих даних на маленькі довідникові таблиці для кращого та швидшого функціонування сховища. Також запропонований метод відзначається швидшим розгортанням системи завдяки обмеженій кількості зв’язків між таблицями. На прикладі онлайн магазину було продемонстровано всі переваги запропоно- ваного методу як під час записування даних та їх обробки, так і під час використання цих даних для майбутніх звітів. Підхід є перспективним та ефективним рішенням для компаній, які прагнуть знайти оптимальний компроміс між традиційними методо- логіями та сучасними вимогами бізнесу.
dc.description.abstractThe examined approach to building an adaptive and convenient data warehouse goes beyond simple data storage, focusing on processing data for various types of reports. A hybrid concept for constructing the data warehouse is proposed, combining the advantages of existing methodologies and providing optimal interaction with the data warehouse for all users. The proposed method allows for the quick deployment, adaptive maintenance, and easy scalability of the data warehouse in the future. This proprietary hybrid concept includes centralized data storage and the distribution of detailed data into small lookup tables for improved and faster warehouse functionality. The method is also characterized by a faster system deployment due to a limited number of connections between tables. Using an online store as an example, all the benefits of the proposed method were demonstrated, both in data recording and processing, as well as in utilizing the data for future reports. The approach proves to be a promising and effective solution for companies seeking an optimal compromise between traditional methodologies and modern business requirements.
dc.format.extent67-80
dc.format.pages14
dc.identifier.citationКоваль О. М. Розроблення гібридного методу побудови сховища даних / О. М. Коваль, О. І. Гарасимчук // Комп'ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — Том 6. — № 1. — С. 67–80.
dc.identifier.citation2015Коваль О. М., Гарасимчук О. І. Розроблення гібридного методу побудови сховища даних // Комп'ютерні системи та мережі, Львів. 2024. Том 6. № 1. С. 67–80.
dc.identifier.citationenAPAKoval, O., & Harasymchuk, O. (2024). Rozroblennia hibrydnoho metodu pobudovy skhovyshcha danykh [Development of a hybrid method for Data Warehouse construction]. Computer Systems and Networks, 6(1), 67-80. Lviv Politechnic Publishing House. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGOKoval O., Harasymchuk O. (2024) Rozroblennia hibrydnoho metodu pobudovy skhovyshcha danykh [Development of a hybrid method for Data Warehouse construction]. Computer Systems and Networks (Lviv), vol. 6, no 1, pp. 67-80 [in Ukrainian].
dc.identifier.doiDOI: https://doi.org/10.23939/csn2024.01.067
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/123954
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofКомп'ютерні системи та мережі, 1 (6), 2024
dc.relation.ispartofComputer Systems and Networks, 1 (6), 2024
dc.relation.references1. Minukhin S., Fedko V., & Gnusov Y. Enhancing the performance of distributed big data processing systems using Hadoop and PolyBase. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(2–94), (2018), pp. 16–28.DOI:10.15587/1729-4061.2018.139630.
dc.relation.references2. Praveen Kumar, Dr. Kavita The Study On Data Warehousing Different Concepts, Vol. 21, No. 16, (2019), pp.3103–3109. Available at: http://gujaratresearchsociety.in/index.php/JGRS/article/view/3497 (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.references3. Inmon W. H. Building the Data Warehouse,3rd Edition (3rd. ed.). John Wiley & Sons, Inc., USA. 2002. Avaibleat: https://fit.hcmute.edu.vn/Resources/Docs/SubDomain/fit/ThayTuan/DataWH/Bulding%20the%20ata%20Warehouse%204%20Edition.pdf (Accessed: 10 March 2024)
dc.relation.references4. Bhatia P. (2019). Data Mining and Data Warehousing: Principles and Practical Techniques. Cambridge University Press, Cambridge. DOI:10.1017/9781108635592
dc.relation.references5. Padmaja Potinen/ Oracle Database Data Warehousing Guide, 21c. Copyright © 2001, 2022, Oracle and/or affiliates. Available at https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/dwhsg/preface.html#GUID-9CDC42C7-5BB2-4433-9F3E-ADE92929A0EA (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.references6. Simitsis A., Skiadopoulos S., & Vassiliadis P. The History, Present, and Future of ETL Technology. Proceedings of the 25th International Workshop on Design, Optimization, Languages and Analytical Processing of Big Data (DOLAP) co-located with the 26th International Conference on Extending Database Technology and the 26th International Conference on Database Theory (EDBT/ICDT 2023), Ioannina, Greece, March 28, 2023. Available at: https://ceurws.org/Vol-3369/invited1.pdf (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.references7. Jaganathan Manonmani, Arun. Research Paper: The role of Software architecture for the design of scalable and secure Bigdata in Banking Sectors The role of Software architecture for the design of scalable and secure Bigdata in Banking Sectors. (2023). Available at: https://www.researchgate.net/publication/371491773_Survey_Paper_The_role_of_Software_architecture_for_the_design_of_scalable_and_secure_Bigdata_in_Banking_Sectors_The_role_of_Software_architecture_for_the_design_of_scalable_and_secure_Bigdata_in_Banki (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.references8. Building a data warehouse: A step-by-step guide. Available at: https://www.n-ix.com/building-a-datawarehouse/. (Accessed: 25 February 2024).
dc.relation.references9. Aberer K., Hemm K. A Methodology for Building a Data Warehouse in a Scientific Environment, Cooperative Information Systems, 1996. Proceedings., First IFCIS International Conference, DOI: 10.1109/COOPIS.1996.555001
dc.relation.references10. Manole V., Matei G. Building a Data Warehouse step by step DOAJ, 2007. Available at: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1028461 (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.references11. Gardner D. R. Building the Data Warehouse Communications Of The Acm September 1998/Vol. 41, No. 9. Available at: https://web.archive.org/web/20060519201128id_/http://www.csun.edu:80/~chchen/ Appalachian/Database/Data%20Warehouse/Building%20a%20Data%20Warehouse.pdf (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.references12. Bal B. Building Machine Learning Warehouse -A Myth or Reality 2023. Available at:https://www.researchgate.net/publication/370902095_Machine_Learning_Warehouse_-A_Myth_or_Reality (Accessed at10 March 2024).
dc.relation.references13. Vaisman Alejandro Ariel and Esteban Zimányi. “ata Warehouse Systems: Design and Implementation. Data Warehouse Systems (2022): n. pag. DOI:10.1007/978-3-662-65167-4
dc.relation.references14. Томашевський В. М. Особливості проектування гібридних сховищ даних з врахуванням джерел даних / В. М. Томашевський, А. Ю. Яцишин // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. 2011. № 715 : Інформаційні системи та мережі. С. 246–254. Available at: https://science.lpnu.ua/uk/sisn/vsi-vypusky/vypusk-715-2011/osoblyvosti-proektuvannya-gibrydnyh-shovyshch-danyh-z-vrahuvannyam (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.references15. El Moukhi N., El Azami I., Hajbi S. Towards a new hybrid approach for building document-oriented data warehouses. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 12(6), 2022. DOI:10.11591/ijece.v12i6.pp6423-6431
dc.relation.referencesen1. Minukhin S., Fedko V., & Gnusov Y. Enhancing the performance of distributed big data processing systems using Hadoop and PolyBase. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(2–94), (2018), pp. 16–28.DOI:10.15587/1729-4061.2018.139630.
dc.relation.referencesen2. Praveen Kumar, Dr. Kavita The Study On Data Warehousing Different Concepts, Vol. 21, No. 16, (2019), pp.3103–3109. Available at: http://gujaratresearchsociety.in/index.php/JGRS/article/view/3497 (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.referencesen3. Inmon W. H. Building the Data Warehouse,3rd Edition (3rd. ed.). John Wiley & Sons, Inc., USA. 2002. Avaibleat: https://fit.hcmute.edu.vn/Resources/Docs/SubDomain/fit/ThayTuan/DataWH/Bulding%20the%20ata%20Warehouse%204%20Edition.pdf (Accessed: 10 March 2024)
dc.relation.referencesen4. Bhatia P. (2019). Data Mining and Data Warehousing: Principles and Practical Techniques. Cambridge University Press, Cambridge. DOI:10.1017/9781108635592
dc.relation.referencesen5. Padmaja Potinen/ Oracle Database Data Warehousing Guide, 21c. Copyright © 2001, 2022, Oracle and/or affiliates. Available at https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/dwhsg/preface.html#GUID-9CDC42C7-5BB2-4433-9F3E-ADE92929A0EA (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.referencesen6. Simitsis A., Skiadopoulos S., & Vassiliadis P. The History, Present, and Future of ETL Technology. Proceedings of the 25th International Workshop on Design, Optimization, Languages and Analytical Processing of Big Data (DOLAP) co-located with the 26th International Conference on Extending Database Technology and the 26th International Conference on Database Theory (EDBT/ICDT 2023), Ioannina, Greece, March 28, 2023. Available at: https://ceurws.org/Vol-3369/invited1.pdf (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.referencesen7. Jaganathan Manonmani, Arun. Research Paper: The role of Software architecture for the design of scalable and secure Bigdata in Banking Sectors The role of Software architecture for the design of scalable and secure Bigdata in Banking Sectors. (2023). Available at: https://www.researchgate.net/publication/371491773_Survey_Paper_The_role_of_Software_architecture_for_the_design_of_scalable_and_secure_Bigdata_in_Banking_Sectors_The_role_of_Software_architecture_for_the_design_of_scalable_and_secure_Bigdata_in_Banki (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.referencesen8. Building a data warehouse: A step-by-step guide. Available at: https://www.n-ix.com/building-a-datawarehouse/. (Accessed: 25 February 2024).
dc.relation.referencesen9. Aberer K., Hemm K. A Methodology for Building a Data Warehouse in a Scientific Environment, Cooperative Information Systems, 1996. Proceedings., First IFCIS International Conference, DOI: 10.1109/COOPIS.1996.555001
dc.relation.referencesen10. Manole V., Matei G. Building a Data Warehouse step by step DOAJ, 2007. Available at: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1028461 (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.referencesen11. Gardner D. R. Building the Data Warehouse Communications Of The Acm September 1998/Vol. 41, No. 9. Available at: https://web.archive.org/web/20060519201128id_/http://www.csun.edu:80/~chchen/ Appalachian/Database/Data%20Warehouse/Building%20a%20Data%20Warehouse.pdf (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.referencesen12. Bal B. Building Machine Learning Warehouse -A Myth or Reality 2023. Available at:https://www.researchgate.net/publication/370902095_Machine_Learning_Warehouse_-A_Myth_or_Reality (Accessed at10 March 2024).
dc.relation.referencesen13. Vaisman Alejandro Ariel and Esteban Zimányi. "ata Warehouse Systems: Design and Implementation. Data Warehouse Systems (2022): n. pag. DOI:10.1007/978-3-662-65167-4
dc.relation.referencesen14. Tomashevskyi V. M. Osoblyvosti proektuvannia hibrydnykh skhovyshch danykh z vrakhuvanniam dzherel danykh, V. M. Tomashevskyi, A. Yu. Yatsyshyn, Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". 2011. No 715 : Informatsiini systemy ta merezhi. P. 246–254. Available at: https://science.lpnu.ua/uk/sisn/vsi-vypusky/vypusk-715-2011/osoblyvosti-proektuvannya-gibrydnyh-shovyshch-danyh-z-vrahuvannyam (Accessed: 10 March 2024).
dc.relation.referencesen15. El Moukhi N., El Azami I., Hajbi S. Towards a new hybrid approach for building document-oriented data warehouses. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 12(6), 2022. DOI:10.11591/ijece.v12i6.pp6423-6431
dc.relation.urihttp://gujaratresearchsociety.in/index.php/JGRS/article/view/3497
dc.relation.urihttps://fit.hcmute.edu.vn/Resources/Docs/SubDomain/fit/ThayTuan/DataWH/Bulding%20the%20ata%20Warehouse%204%20Edition.pdf
dc.relation.urihttps://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/dwhsg/preface.html#GUID-9CDC42C7-5BB2-4433-9F3E-ADE92929A0EA
dc.relation.urihttps://ceurws.org/Vol-3369/invited1.pdf
dc.relation.urihttps://www.researchgate.net/publication/371491773_Survey_Paper_The_role_of_Software_architecture_for_the_design_of_scalable_and_secure_Bigdata_in_Banking_Sectors_The_role_of_Software_architecture_for_the_design_of_scalable_and_secure_Bigdata_in_Banki
dc.relation.urihttps://www.n-ix.com/building-a-datawarehouse/
dc.relation.urihttps://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1028461
dc.relation.urihttps://web.archive.org/web/20060519201128id_/http://www.csun.edu:80/~chchen/
dc.relation.urihttps://www.researchgate.net/publication/370902095_Machine_Learning_Warehouse_-A_Myth_or_Reality
dc.relation.urihttps://science.lpnu.ua/uk/sisn/vsi-vypusky/vypusk-715-2011/osoblyvosti-proektuvannya-gibrydnyh-shovyshch-danyh-z-vrahuvannyam
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2024
dc.rights.holder© Коваль О. М., Гарасимчук О. І., 2024
dc.subjectсховище даних
dc.subjectData Warehouse
dc.subjectметод Інмона
dc.subjectметод Кімбола
dc.subjectгібридний метод
dc.subjectData Warehouse
dc.subjectconcept Inmon
dc.subjectconcept Kimbal
dc.subjecthybrid concept
dc.subject.udc004.6
dc.titleРозроблення гібридного методу побудови сховища даних
dc.title.alternativeDevelopment of a hybrid method for Data Warehouse construction
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
2024v6n1_Koval_O-Development_of_a_hybrid_method_67-80.pdf
Size:
1.36 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.79 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Комп'ютерні системи та мережі. – 2024. – Том 6, № 1