AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI
BIG DATA-NIN AKTUAL ELMİ-NƏZƏRİ PROBLEMLƏRİ (azərb.)
Əliquliyev Rasim M., Hacırəhimova Məkrufə Ş., Əliyeva Aybəniz S.

Son on ildə texniki və texnoloji inkişaf ilə əlaqədar olaraq dünyada çox böyük ölçüdə rəqəmsal verilənlər generasiya olunmuşdur. Nəticədə “big data” termini meydana gəlmiş, bu gün isə hər yerdə – qəzet, jurnal məqalələrində, bloqlarda və s. geniş müzakirə olunan əsas mövzuya çevrilmişdir. “Big data” müasir cəmiyyət üçün yeni imkanlar yaratmaqla  yanaşı, elmi tədqiqatçılar üçün problemlər gətirmişdir. Məqalədə “big data” termininə kütləvi informasiya vasitələrindən, biznes sektorundan fərqli olaraq, elmi-tədqiqat obyekti kimi baxılır, “big data” konsepsiyasının qısa şərhi verilir. Onun tədqiqat istiqaməti kimi inkişafını şərtləndirən əsas amillər diqqətə çatdırılır. Həmçinin tədqiqatçıların diqqət mərkəzində olan aktual elmi-nəzəri problemlər təhlil olunur. (səh. 37-49)

Açar sözlər:böyük verilənlər, böyük verilənlərin analitikası, audio analitika, video analitika, sosial media analitikası, vizuallaşdırma, təhlükəsizlik.
DOI : 10.25045/jpis.v07.i2.04
Ədəbiyyat
  • The digital universe in 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East. Study report, IDC, November 2014, http://emc.com/leadership/digital-universe/index.htm
  • Diebold F. Big Data Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measurement and Forecasting / Discussion Read to the Eighth World Congress of the Econometric Society, Cambridge: Cambridge University Press, 2000, pp. 115-122.
  • Əliquliyev R.M., Hacırəhimova M. Ş. "Big Data" fenomeni: problemlər və imkanlar // İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2014, №2, s. 3-16.
  • Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. Analyst report, McKinsey Global Institute, May 2011, http://www.mckinsey.com
  • Fan J., Han F. & Liu H. Challenges ofBig Data analysis // National Science Review, 2014, vol. 1, no. 2, pp. 293–314.
  • Chen P.L., Zhang C.Y. Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data // Information Sciences, 2014, vol. 275, pp.314–347.
  • Chen M, Mao S, Liu Y. Big data survey // Mobile Networks and Applications, 2014,vol.19, no.2, pp.171–209.
  • Gandomi A., Haider M. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics //International Journal of Information Management, 2015, vol. 35, pp. 137–144.
  • Jina X., Benjamin W. Waha, Chenga X., Wanga Y. Significance and Challenges of Big Data Research, 2015, vol.2, no.2, pp. 59–64.
  • Halevi G. The Evolution of Big Data as a Research and Scientific Topic // Research Trends, 2012, no.30, pp.3-6.
  • Raghavendra K. et.all.The anatomy of big data computing // Software: practice and experience, 2016, no. 46, pp.79–105.
  • Codd E. F. A Relational Model of Data for Large Shared Databanks // Communication ACM, 1970, vol.13, no.6, pp.377-387.
  • DeWitt D., Gray J. Parallel database systems: the future of high performance database systems // Communication ACM, 1992,vol.35, no.6, pp. 85–98.
  • Ghemawat S., Gobioff H. and Leung S.T. The Google File System / Proceedings of the Nineteenth ACM Symposium on Operating Systems Principles, New York, USA, October 2003, pp. 29–43.
  • Dean J., Ghemawat S. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / Proceedings of the Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, volume 6 of OSDI ’04, Berkeley, CA, USA, 2004, pp.137–150.
  • Hadoop MapReduce, http://hadoop.apache.org/docs/stable/mapred_tutorial.html
  • Hadoop Distributed File System, http://hadoop.apache.org/docs
  • Diebold F. On the Origin(s) and Development of the Term "Big Data". Pier working paper archive, Penn Institute for Economic Research, Department of Economics, University of Pennsylvania, 2012, http://www.ssc.upenn.edu/~fdiebold/papers/paper112/Diebold_pdf
  • Maier M. Towards a Big Data Reference Architecture, 2013, http://www.win.tue.nl/~gfletche/Maier_MSc_thesis.pdf
  • İmamverdiyev Y.N. Big data texnologiyalarının böyük perspektivləri və problemləri // İnformasiya cəmiyyəti problemləri, 2016, №1, s. 23-34.
  • Clifford L. Big data: How do your data grow? // Nature, 2008, vol.455, pp. 28–29.
  • Kaisler S. et.all. Money W. Big Data: issues and challenges moving forward / Proceedings of the 46th Hawaii International Conference on System Sciences, 2013, pp. 995–1004.
  • Tole A.A, et.all. Big Data challenges // Database Systems Journal, 2013, vol. 4, no. 3, pp. 31–40.
  • Laney D. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety. Technical report, META Group, Inc (now Gartner, Inc.), February 2001, http://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01
  • Alıquliyev R.M., İsmayılova N.T. Bibliometric Analysis of Big Data Research / “Big data: imkanları, multidissiplinar problemləri və perspektivləri” I respublika elmi-praktiki konfransının əsərləri, Bakı şəhəri, 25 fevral 2016-cı il, səh. 58-60.
  • , TansleyS., Tolle K. (Eds.), The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery, Microsoft Corporation, 2009, 287 p.
  • Zhang Y., Zhao Y. Astronomy in the Big Data Era // Data Science Journal, 2015, vol. 14, no.11, pp.1-9.
  • Hays R. R., Daker-W. G. The care.data consensus? A qualitative analysis of opinions expressed on Twitter // BMC Public Health, 2015, vol. 15, no. 838, pp. 2-13.
  • Greene C.S., Tan J., Ung M., Moore J.H., and Cheng C. Big data bioinformatics // Journal of Cellular Physiology, 2014, vol.229, no.12, pp.1896–1900.
  • Wu Z. From Big Data to Data Science: A Multi-disciplinary Perspective // Big Data Research, 2014, vol. 1, p.1.
  • Jagadish H.V. Big Data and Science: Myths and Reality // Big Data Research, 2015, vol. 2, no 2,  49–52.
  • Wu X., Zhu X., Wu G.Q., Ding W. Data mining with bigdata // IEEE Transactionson Knowledge and Data Engineering, 2014, vol.26, no. 1, pp. 97–107.
  • Alguliev R., Aliguliyev R., Hajirahimova M. Multi-document summarization model based on integer linear programming // Intelligent Control and Automation, 2010, vol.1, no.1, pp.105-111.
  • Omar Y.Al-J. et.all. Efficient Machine Learning for Big Data: A Review // Big Data Research, 2015, vol. 2, no. 3, pp. 87–93.
  • Gorodov E., Gubarev V. Analytical Rewiew of Data Visalization Methods in Application to Big Data // Journal of Electrical and Computer Engineering, 2013, 1-7 p.
  • Olshannikova E. all.Visualizing Big Data with augmented and virtual reality: challenges and research agenda//Journal of Big Data, 2015, vol. 2, pp.2-22.
  • Hajirahimova M. Sh., Aliyeva A.S., Review of statistical analysis methods of high-dimensional data // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Kharkov, 2015, no 5, pp. 23-30.
  • Akerkar Big Data computing. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor&Francis Group, 2013, 562 p.
  • Sun Z., Pambel F., Wang F. Incorporating big data analytics into enterprise information systems, Lecture Notes in Computer Science, 2015, vol. 9357, pp. 300-309.
  • Kambatla K., Kollias G., Kumar V., Grama A. Trends big data analytics// Parallel and Distributed Computing, 2014, vol.74, no.7, pp. 2561-2573.
  • Chun‑Wei Tsai, Chin‑Feng Lai, Han‑Chieh Chao and Athanasios V. Vasilakos, Big data analytics: a survey // Journal of Big Data, 2015, 2(21), 1-32.
  • Jiang J. Information extraction from text. In C. C. Aggarwal, & C. Zhai (Eds.), Mining text data (pp. 11–41). United States: Springer, 2012.
  • Kalampokis E., Tambouris E. and Tarabanis, K. Understanding the Predictive Power of Social Media // Internet Research, 2013, vol. 23, no. 5, pp. 544–559.
  • Barbier, G., & Liu, H. Data mining in social media. In C. C. Aggarwal (Ed.),Social network data analytics, United States: Springer, 2011. pp. 327–352.
  • Pekka P., Pakkala D. Reference Architecture and Classification of Technologies, Products and Services for Big Data Systems // Big Data Research, 2015, vol. 2, no 4, pp.166-186.
  • Клеменков П.А., КузнецовС.Д. Большие данные: современные подходы к хранению и обработке // Труды Института системного программирования РАН, том 23, 2012, с.143-156.
  • Alguliyev R., Imamverdiyev Y. Big Data: Big promises for information security / Proceedings of the IEEE 8th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), Astana, Kazakhstan 15-17 October, 2014, pp. 216–219.
  • Hacırəhimova M., “Big data”texnologiyaları və informasiya təhlükəsizliyi problemləri // İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, s. 49-56.
  • Lei X., Chunxiao J., Jian W., Jian Y., Yong R., Information Security in Big Data: Privacy and Data Mining // IEEE Access, 2014, vol.2, pp.1149–1176.