Search academic texts

Information × Registration Number 2125U002354, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title DATA PROCESSING METHODS IN A CORPORATE NETWORK popup.author Diachenko DmytroKorobeinikov MatviiKorobeinikov OleksandrKovalenko AndriyKravchenko PavloDiachenko DmytroKorobeinikov MatviiKorobeinikov OleksandrKovalenko AndriyKravchenko Pavlo popup.publication 30-09-2025 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/4010 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Актуальність. У сучасних умовах цифрової трансформації бізнесу, корпоративні мережі стали критично важливими елементами інформаційної інфраструктури підприємств, які об’єднують численні системи, пристрої та сервіси в єдиний інформаційний простір. Щодня в таких мережах генерується, передається, зберігається і опрацьовується величезний обсяг даних, що охоплює всі аспекти діяльності організації – від фінансових операцій і логістики до комунікацій з клієнтами та внутрішніх процесів управління. Успішне функціонування корпоративної мережі неможливе без ефективної обробки даних, яка дозволяє отримувати з сирої інформації цінні знання, приймати стратегічні рішення, забезпечувати безпеку інформації та оптимізувати ресурси. В умовах високої конкуренції, стрімкого зростання кількості інформаційних потоків і зростаючих вимог до оперативності прийняття рішень, саме методи обробки даних відіграють ключову роль у забезпеченні аналітичної спроможності підприємств. Методи обробки даних у корпоративному середовищі знаходять застосування в найрізноманітніших сферах бізнесу. У фінансовому секторі вони використовуються для аналізу транзакцій, управління ризиками, прогнозування коливань ринку та виявлення шахрайства. У сфері логістики – для оптимізації маршрутів, контролю складських запасів і координації постачань у режимі реального часу. У маркетингу – для вивчення поведінки клієнтів, сегментації аудиторії та персоналізації комунікацій. У HR-відділах – для оцінки продуктивності персоналу та підбору кандидатів. У сфері охорони здоров’я – для аналізу медичних даних пацієнтів, оптимізації процесів надання послуг та підтримки клінічних рішень. Крім того, обробка даних є основою для розвитку систем штучного інтелекту, цифрових двійників, кібербезпеки та автоматизованого управління підприємствами. Традиційні підходи до обробки даних поступово поступаються місцем сучасним технологіям, що базуються на використанні Big Data, обробці потокової інформації в реальному часі, хмарних обчисленнях, інтелектуальному аналізі даних та машинному навчанні. При цьому особливої уваги набувають питання захисту даних, їхньої цілісності, доступності, а також дотримання нормативно-правових вимог щодо конфіденційності. Метою даної роботи є аналіз сучасних методів і технологій обробки даних у корпоративних мережах, їх переваг, недоліків та сфер застосування, класифікація підходів до збору, очищення, зберігання й аналізу інформації. Об’єктом дослідження є корпоративні мережі підприємств. Предметом дослідження є методи та технології обробки, зберігання, аналізу та захисту даних. Результати. У результаті проведеного дослідження було сформовано цілісне уявлення про сучасні методи обробки даних у корпоративному середовищі. Проаналізовано архітектурні моделі інформаційних систем підприємств, виявлено ключові етапи підготовки даних, охарактеризовано підходи до їхньої обробки – від класичних до інтелектуальних. Розгляд методів обробки даних виявив широкий спектр підходів: від класичних SQL-запитів і багатовимірного аналізу до обробки в реальному часі та застосування машинного навчання. Вибір конкретного підходу визначається обсягом даних, швидкістю їх надходження, критичністю до затримок, а також метою обробки. popup.nrat_date 2026-03-30 Close