فایل ورد کامل از هوش تجاری تا مدیریت جریان داده های معنایی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل از هوش تجاری تا مدیریت جریان داده های معنایی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۲ صفحه

فن آوری های وب معنایی به طور فزاینده ایی برای بهره برداری از روابط بین داده ها استفاده می شود. علاوه بر این، زمینه های جدیدی از سیستم های زمان واقعی، مانند شبکه های اجتماعی، حسگرها، دوربین ها و یا اطلاعات آب و هوا، به طور مداوم داده تولید می کنند. این به معنی این است که داده ها و ارتباط بین آنها را در حال وسیع تر شدن است. هم چنین داده های زیاد نیاز به تجزیه و تحلیل، پردازش، و همچنین ذخیره شدن در صورت لزوم دارند. در این مقاله، فعالیت های اخیر در هوش کسب و کار در زمان واقعی را همراه با مدیریت جریان داده معنایی معرفی می کنیم.
روش های زمینه ای مانند، تحقیق مداوم، خلاصه سازی داده ها و تطبیق داده ها ، و استدلال جریان را ارائه خواهیم داد.

کلمات کلیدی: جریان داده ها | داده های پیوندی | هوش تجاری | استدلال جریان

عنوان انگلیسی:

From Business Intelligence to semantic data stream management

~~en~~ writers :

Marie-Aude Aufaure a, Raja Chiky b,, Olivier Curé c, Houda Khrouf d, Gabriel Kepeklian d

The Semantic Web technologies are being increasingly used for exploiting relations between data. In
addition, new tendencies of real-time systems, such as social networks, sensors, cameras or weather
information, are continuously generating data. This implies that data and links between them are
becoming extremely vast. Such huge quantity of data needs to be analyzed, processed, as well as stored
if necessary. In this position paper, we will introduce recent work on Real-Time Business Intelligence
combined with semantic data stream management. We will present underlying approaches such as
continuous queries, data summarization and matching, and stream reasoning.

Keywords: Data stream | Linked Data | Business Intelligence | Stream reasoning

$$en!!