AHP Model for the Big Data Analytics Platform Selection
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F15%3A39899974" target="_blank" >RIV/00216275:25410/15:39899974 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
AHP Model for the Big Data Analytics Platform Selection
Popis výsledku v původním jazyce
Big data analytics refers to a set of advanced technologies, which are designed to efficiently operate and maintain data that are not only big, but also high in variety and velocity. This paper analyses these emerging big data technologies and presents acomparison of the selected big data analytics platforms through the whole data life. The main aim is then to propose and demonstrate the use of an AHP model for the big data analytics platform selection, which may be used by businesses, public sector institutions as well as citizens to solve multiple criteria decision-making problems. It would help them to discover patterns, relationships and useful information in their big data, make sense of them and to take responsive action.
Název v anglickém jazyce
AHP Model for the Big Data Analytics Platform Selection
Popis výsledku anglicky
Big data analytics refers to a set of advanced technologies, which are designed to efficiently operate and maintain data that are not only big, but also high in variety and velocity. This paper analyses these emerging big data technologies and presents acomparison of the selected big data analytics platforms through the whole data life. The main aim is then to propose and demonstrate the use of an AHP model for the big data analytics platform selection, which may be used by businesses, public sector institutions as well as citizens to solve multiple criteria decision-making problems. It would help them to discover patterns, relationships and useful information in their big data, make sense of them and to take responsive action.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AE - Řízení, správa a administrativa
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Acta Informatica Pragensia
ISSN
1805-4951
e-ISSN
—
Svazek periodika
4
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
108-121
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—