Исследование проблем инфраструктурных цифровых платформ | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 23 ноября, печатный экземпляр отправим 27 ноября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №22 (469) июнь 2023 г.

Дата публикации: 07.06.2023

Статья просмотрена: 25 раз

Библиографическое описание:

Дементьев, А. В. Исследование проблем инфраструктурных цифровых платформ / А. В. Дементьев. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2023. — № 22 (469). — С. 35-38. — URL: https://moluch.ru/archive/469/103647/ (дата обращения: 15.11.2024).



В статье рассматривается модель данных, которая является структурированным форматом данных для описания объекта или явления. Модель данных используется в цифровых платформах для обработки, анализа и поиска информации. Каждый элемент информации размещается в определенном поле, что облегчает поиск и обработку данных.

Ключевые слова: Esri, ArcGIS Online, анализ, визуализация, совместная работа, модель данных, Enterprise Resource Planning (ERP), финансы, Microsoft, модули, функциональная область, управление поставками, эффективность, AviaSales, сервис, поиск, пользователи, General Electric Predix, облачная платформа.

Сростом количества данных и их значимости в бизнесе, все больше компаний прибегают к использованию цифровых платформ для их управления и анализа. Одним из важных аспектов таких платформ является единая модель данных, которая позволяет объединять информацию из различных источников и предоставлять ее в едином формате. В этой статье мы рассмотрим, как работают цифровые платформы, использующие единую модель данных с ArcGIS, а также рассмотрим модель данных Enterprise Resource Planning в сочетании с платформами SAP и Microsoft.

Обзор цифровых платформ, использующих единую модель данных ArcGIS. Существует несколько цифровых платформ, которые используют единую модель данных с ArcGIS:

  1. Esri ArcGIS Online — веб-платформа, которая позволяет создавать, хранить, анализировать и распространять геоданные. Она предлагает доступ к различным инструментам анализа и визуализации данных, а также возможность совместной работы над проектами.
  2. Esri ArcGIS Enterprise — платформа для создания корпоративных геоинформационных систем. Она позволяет объединять данные различных источников в единую модель, основанную на геометрии, и обеспечивает доступ к этим данным через веб-интерфейс и мобильные приложения.
  3. FME (Feature Manipulation Engine) — цифровая платформа, которая позволяет выполнять множество операций с геоданными, включая их извлечение, преобразование, загрузку и распределение. FME также поддерживает работу с данными в формате ArcGIS, что позволяет облегчить интеграцию с другими геоинформационными системами.
  4. Safe Software — разработчик FME и ряд других инструментов для интеграции, трансформации и визуализации геоданных. Safe Software имеет также гибкую интеграцию с ArcGIS, что позволяет использовать как ArcGIS Online, так и ArcGIS Enterprise вместе с FME.

Цифровые платформы, использующие единую модель данных с ArcGIS. Модель описания — это структурированный формат данных, предназначенный для описания объекта или явления. Он часто используется в цифровых платформах для обработки, анализа и поиска информации.

Модель описания включает в себя ряд характеристик объекта или явления, таких как название, описание, ключевые слова, изображения и другие атрибуты. Каждый элемент информации размещается в определенном поле, что облегчает поиск и обработку данных.

В цифровых платформах модель описания используется для составления каталогов товаров, услуг, проектов, а также для создания баз данных и онлайн-ресурсов. Каждый объект или явление имеет уникальную модель описания, которая обеспечивает единообразие и структурирование информации.

Примерами платформ, основанных на модели описания, могут служить онлайн-магазины, порталы поиска работы и базы данных научных публикаций. Благодаря структурированности и систематизации информации, модель описания облегчает поиск и анализ данных, повышает эффективность работы платформы и улучшает пользовательский опыт.

Обзор популярных цифровых платформ, использующих единую модель данных с ArcGIS, включая:

– ArcGIS является одной из наиболее известных платформ для геоинформационного моделирования, анализа и визуализации. ArcGIS Online, ArcGIS Enterprise и ArcGIS Runtime SDK — это три широко используемые цифровые платформы, которые используют единую модель данных ArcGIS.

– ArcGIS Online — это облачная платформа, которая позволяет пользователям создавать и публиковать карты, выполнить анализ пространственных данных, визуализировать геоинформационные данные в 3D и многое другое. Платформа также позволяет пользователям обмениваться данными через веб-приложения и мобильные приложения. ArcGIS Online использует единую модель данных для представления и обработки пространственных данных. Эта модель включает два основных элемента: классы объектов и таблицы.

– ArcGIS Enterprise — это корпоративная платформа, которая предоставляет инструменты для создания, управления и обмена геоинформационными данными внутри организации. Платформа использует единую модель данных, которая представляет геоданные в виде слоев и таблиц.

– ArcGIS Runtime SDK — это набор инструментов для разработки настольных и мобильных приложений, основанных на геоданных. SDK позволяет разработчикам интегрировать функции ArcGIS в свои приложения, такие как визуализация карт, выполнение пространственного анализа и доступ к геоданным. SDK использует единую модель данных ArcGIS для представления геоданных.

Цифровые платформы, использующие единую модель данных с ArcGIS, работают на основе геометрических данных, которые содержат информацию о местоположении и атрибутах объектов на земной поверхности. ArcGIS использует геоинформационную систему (ГИС) для хранения, обработки, анализа и визуализации этих данных.

Цифровые платформы, использующие единую модель данных с ArcGIS, работают путем загрузки данных в эту модель через различные форматы и источники данных, такие как геопространственные базы данных, веб-сервисы, кинематографические данные и многое другое. После загрузки данных они связываются с геометрической моделью и могут использоваться для анализа, моделирования, визуализации, планирования, управления и многих других целей.

Согласно единой модели данных, данные геообъектов на основе ArcGIS содержат атрибуты, такие как расположение, уровень точности, категорию и тип объекта, а также временной штамп и другие дополнительные сведения. Связь между этими атрибутами помогает перемещаться между различными элементами цифровой платформы и обеспечивает однозначное понимание и управление объектами на земной поверхности.

Модель данных Enterprise Resource Planning (ERP). Система Enterprise Resource Planning (ERP) является централизованной системой, которая объединяет в себе все виды бизнес-процессов, включая финансы, производство, продажи, закупки и управление персоналом. Она может быть интегрирована с различными платформами, такими как SAP и Microsoft.

Система SAP ERP является одной из самых популярных платформ для ERP и используется многими компаниями. Модель данных SAP ERP состоит из нескольких модулей, каждый из которых соответствует отдельной функциональной области. Например, модуль управления финансами содержит данные о бухгалтерских операциях, а модуль управления производством содержит данные о производственных процессах.

Система Microsoft Dynamics ERP также является популярной платформой для ERP. Она содержит модули для управления взаимоотношениями с клиентами, управления финансами, производственного управления, управления поставками и управления персоналом. Каждый модуль содержит данные, которые помогают управлять соответствующей функциональной областью.

При использовании модели данных ERP с платформами SAP и Microsoft, компания получает возможность автоматизировать бизнес-процессы, улучшить эффективность и точность работы, получать ценные данные для принятия решений и снижать затраты на управление бизнесом. В результате, компании могут получить конкурентные преимущества и улучшить свой бизнес в целом.

Проблемы испытывающие платформы SAP и Microsoft

Модель данных Enterprise Resource Planning имеет следующие проблемы при работе с платформами SAP и Microsoft:

  1. Сложность настройки и управления: обе платформы требуют высокой квалификации персонала для настройки и управления системами управления ресурсами предприятия.
  2. Высокая стоимость: реализация и поддержка систем ERP на SAP и Microsoft является дорогой, как с точки зрения затрат на лицензирование, так и на услуги консультантов.
  3. Ограниченные возможности интеграции: встроенные функциональные возможности обеих платформ могут быть ограничены для интеграции с другими приложениями и системами.
  4. Сложность обновления: обновление системы ERP SAP и Microsoft может быть длительным и сложным процессом, требующим времени и усилий для успешной реализации.
  5. Сложность масштабирования: системы ERP на SAP и Microsoft могут иметь ограничения в масштабировании для больших предприятий с высоким уровнем усложненности бизнес-процессов.

Заключение. Взаключение стоит отметить, что применение единой модели данных ArcGIS в цифровых платформах имеет множество преимуществ. Во-первых, она обеспечивает единообразность и структурирование информации, что позволяет улучшить эффективность работы платформы и пользовательский опыт. Во-вторых, некоторые платформы, использующие эту модель, включая Esri ArcGIS Online и ArcGIS Enterprise, позволяют создавать и обмениваться геоданными, выполнять анализы и визуализировать данные, что делает их необходимыми для геоинформационной деятельности. В целом, использование единой модели данных ArcGIS может значительно упростить работу с геоданными и повысить эффективность работы с ними.

В заключении можно отметить, что модель данных Enterprise Resource Planning (ERP) имеет свои преимущества и недостатки при работе с платформами SAP и Microsoft. С одной стороны, она позволяет автоматизировать бизнес-процессы, повышать эффективность и точность работы, получать ценные данные для принятия решений и снижать затраты на управление бизнесом. С другой стороны, проблемы настройки, высокой стоимости, ограниченных возможностей интеграции, сложности обновления и масштабирования могут быть факторами, мешающими успешной реализации ERP-систем на платформах SAP и Microsoft. Поэтому, при выборе ERP-решения, необходимо учитывать как преимущества, так и недостатки каждой платформы, а также оценивать их соответствие специфике бизнеса компании.

Так же на платформе General Electric Predix несмотря на некоторые сложности и вызовы, связанные с моделью данных временных рядов, она все же остается мощным инструментом для принятия решений в промышленном секторе. Обработка больших объемов данных, выявление тенденций и аномалий в реальном времени и прогнозирование будущих событий — все это помогает улучшить эффективность производства и повысить качество продукции. General Electric Predix продолжает оставаться лидером на рынке индустриального интернета вещей, предоставляя компаниям возможность оптимизировать свои процессы и достигать новых высот в развитии промышленности.

Сервис AviaSales является удобным и надежным инструментом для поиска и бронирования авиабилетов. Однако, как и любая другая платформа, он может столкнуться с проблемами при работе с большим объемом данных и сложной структурой базы данных. В таких случаях важно использовать современные технологии для оптимизации производительности и улучшения пользовательского опыта. Благодаря постоянной работе над улучшением и развитием, AviaSales продолжает оставаться одним из лидеров в своей индустрии.

Литература:

  1. Колесников О. А., Колесников Д. А. Геоинформационные системы. Российский государственный гидрометеорологический университет, 2012.
  2. Кулагин В. П., Ковалева Т. Н. Анализ геопространственных данных в условиях цифровой экономики. Южный федеральный университет, 2019.
  3. Толстенко А. С., Толстенко Д. А. Анализ данных в геоинформационных системах. Издательство Физматлит, 2013.
  4. Кандыбин А. В. Геоинформационные системы. Издательство Университета Дружбы Народов, 2018.
  5. Серебряков В. А., Козлова О. Н. Геоинформационные системы и анализ данных. Издательство Питер, 2016.
  6. «Введение в ERP-системы. Управление предприятием на основе SAP ERP» — Рогов В. Н.
  7. «Microsoft Dynamics AX 2012 R3. Проектирование и настройка модулей» — Голиков С. Н.
  8. «Управление предприятием на основе Microsoft Dynamics NAV 2015" — Рогов В. Н.
  9. «SAP: от начального уровня до стандарта SAP R/3. Базовая теория и практика» — Макаревич А. А.
  10. «Практическое руководство по SAP ERP. Базовые функции и модули» — Шефер М. В.
Основные термины (генерируются автоматически): ERP, SAP, единая модель данных, платформа, FME, SDK, модель данных, данные, модель описания, пользовательский опыт.


Похожие статьи

Разработка модуля прогнозирования цен на товары для онлайн-платформы

В данной статье описывается разработка модуля машинного обучения для прогнозирования цен на товары на онлайн-платформе. Модуль использует алгоритмы машинного обучения, такие как случайные леса и деревья решений, для точного прогнозирования цен в зави...

Перспективы внедрения больших данных в бизнесе

Большие данные — это то, что является обыденным в наши дни. Аналитика больших данных — это зачастую сложный процесс изучения больших данных для выявления информации, такой как скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клие...

Модернизация и дополнение IT-архитектуры предприятия посредством шины данных

В статье автор рассматривает шину данных как ключевой элемент современной ИТ-архитектуры, обеспечивающий эффективное взаимодействие между различными системами предприятия. Шина данных упрощает процесс интеграции и позволяет централизованно управлять ...

Бизнес-аналитика и большие данные

Данная научная статья рассматривает роль и влияние больших данных в сфере бизнес-аналитики. С развитием технологий и увеличением объемов данных, предприятия сталкиваются с потребностью в эффективных инструментах для анализа и интерпретации информации...

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы

В статье автор рассматривает актуальную и важную тему внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, подчеркивая его влияние на различные аспекты деловой деятельности. Автор описывает, как ИИ может трансформировать управление цепочками п...

Особенности проектирования и разновидности хранилищ данных

Статья посвящена последним достижениям в области таких современных и актуальных на сегодняшний день технологий, как хранилища данных. Рассматриваются основные особенности проектирования хранилищ данных, их роль в современном мире, преимущества исполь...

Обзор и сравнительный анализ промышленных хранилищ данных и баз данных

В статье рассматриваются такие понятия, как хранилище данных и база данных. Проводится сравнительный анализ рассматриваемых технологий, их назначение и ключевые отличия в промышленной эксплуатации. Также представлен краткий обзор современных решений ...

Управление персоналом в эпоху Больших данных

В эпоху Больших данных управление предприятием претерпевает серьезные изменения. Компания, которая сможет получить максимум информации, обработать ее, проанализировать и сделать верные выводы, опередит конкурентов. Кадровая служба, как важная часть п...

Разработка программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения

Одним из основных аспектов автоматизации научных исследований является использование специализированных программ и алгоритмов для сбора, обработки и анализа данных. Разрабатываемый модуль предназначен для разметки и подсчёта зон контраста среза биоло...

Системы сбора информации в аспекте кибербезопасности

Данная статья заключает в себе обзор агентов и инструментов сбора данных, для наблюдения за поведением пользователей на рабочих станциях, поиска вирусов, угроз сети и ботнетов.

Похожие статьи

Разработка модуля прогнозирования цен на товары для онлайн-платформы

В данной статье описывается разработка модуля машинного обучения для прогнозирования цен на товары на онлайн-платформе. Модуль использует алгоритмы машинного обучения, такие как случайные леса и деревья решений, для точного прогнозирования цен в зави...

Перспективы внедрения больших данных в бизнесе

Большие данные — это то, что является обыденным в наши дни. Аналитика больших данных — это зачастую сложный процесс изучения больших данных для выявления информации, такой как скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клие...

Модернизация и дополнение IT-архитектуры предприятия посредством шины данных

В статье автор рассматривает шину данных как ключевой элемент современной ИТ-архитектуры, обеспечивающий эффективное взаимодействие между различными системами предприятия. Шина данных упрощает процесс интеграции и позволяет централизованно управлять ...

Бизнес-аналитика и большие данные

Данная научная статья рассматривает роль и влияние больших данных в сфере бизнес-аналитики. С развитием технологий и увеличением объемов данных, предприятия сталкиваются с потребностью в эффективных инструментах для анализа и интерпретации информации...

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы

В статье автор рассматривает актуальную и важную тему внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, подчеркивая его влияние на различные аспекты деловой деятельности. Автор описывает, как ИИ может трансформировать управление цепочками п...

Особенности проектирования и разновидности хранилищ данных

Статья посвящена последним достижениям в области таких современных и актуальных на сегодняшний день технологий, как хранилища данных. Рассматриваются основные особенности проектирования хранилищ данных, их роль в современном мире, преимущества исполь...

Обзор и сравнительный анализ промышленных хранилищ данных и баз данных

В статье рассматриваются такие понятия, как хранилище данных и база данных. Проводится сравнительный анализ рассматриваемых технологий, их назначение и ключевые отличия в промышленной эксплуатации. Также представлен краткий обзор современных решений ...

Управление персоналом в эпоху Больших данных

В эпоху Больших данных управление предприятием претерпевает серьезные изменения. Компания, которая сможет получить максимум информации, обработать ее, проанализировать и сделать верные выводы, опередит конкурентов. Кадровая служба, как важная часть п...

Разработка программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения

Одним из основных аспектов автоматизации научных исследований является использование специализированных программ и алгоритмов для сбора, обработки и анализа данных. Разрабатываемый модуль предназначен для разметки и подсчёта зон контраста среза биоло...

Системы сбора информации в аспекте кибербезопасности

Данная статья заключает в себе обзор агентов и инструментов сбора данных, для наблюдения за поведением пользователей на рабочих станциях, поиска вирусов, угроз сети и ботнетов.

Задать вопрос