Великі дані: виникнення, розвиток та перспективи

Автор(и)

  • Лисецький Ю.М. https://orcid.org/0000-0002-5080-1856 , ТОВ «ЕС ЕН ТІ УКРАЇНА»

DOI:

https://doi.org/10.34121/1028-9763-2026-3-14-20

Ключові слова:

великі дані, технологія, концепція, аналіз, штучний інтелект, хмарні обчислювання, квантові обчислювання, інтернет речей

Анотація

Стаття присвячена дослідженню великих даних як технологічного явища, витокам його виникнення, розвитку та перспективам. Наведено, що поняття «великі дані» формувалося поступово, відображаючи зростання обчислювальних можливостей і ускладнення інформаційного середовища. Цей процес відбувався у двох паралельних напрямах: в індустрії — із середини 1990-х років, а також в академічному середовищі. Аналітик Дуглас у 2001 році ввів концепцію «трьох V» — Volume (обсяг), Velocity (швидкість) і Variety (різноманітність), яка стала основоположною для розуміння великих даних і досі є базовою у більшості наукових та практичних визначень. Пізніше науковці запропонували розширені моделі: Veracity (достовірність), Value (цінність), Complexity (складність). Розглянуто розвиток великих даних, які умовно можна поділити на кілька ключових етапів, кожен з яких ознаменований технологічними досягненнями, що розширювали можливості збору, зберігання та аналізу інформації. Показано, що феномен великих даних несе із собою як широкі можливості, так і суттєві складнощі, що стосуються технічного, організаційного, правового та етичного вимірів. Серед нових можливостей слід відзначити здатність виявляти приховані закономірності в масштабах, недоступних традиційним методам; можливість персоналізації послуг на основі поведінкових профілів; прискорення наукових відкриттів завдяки аналізу великих наборів даних у геноміці, кліматології та астрофізиці; підвищення ефективності управлінських рішень у бізнесі та державному управлінні. Висвітлено зв’язок великих даних з іншими перспективними технологіями, зокрема штучним інтелектом, інтернетом речей, хмарними обчислюваннями, блокчейн-технологіями та можливості застосування у державному та приватному секторах. Визначено перспективи розвитку великих даних на наступні роки, які є надзвичайно широкими: стрімке зростання обсягів ринку, поглиблення інтеграції зі штучним інтелектом, розширення периферійних обчислень та демократизація аналітичних інструментів, що забезпечить новий рівень ефективності прийняття рішень у всіх сферах людської діяльності. Бібліогр.: 24 назв.

Посилання

1. Diebold F.X. Big Data and its origins. Significance. 2021. Vol. 18, Issue 1. P. 36–37.

2. Indurkhya N., Weiss S.M. Estimating Performance Gains for Voted Decision Trees. Intelligent Data Analysis. 1998. Vol. 2 (4). P. 303–310.

3. Laney D. 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety. META Group Research Note. 2001. Vol. 6 February. URL: https://www.bibsonomy.org/bibtex/742811cb00b303261f79a98e9b80bf49 (дата звернення: 19.03.2026).

4. Frontiers in Digital Humanities. Big data of the past. Frontiers in Digital Humanities. 2017. Vol. 4, Article. Р. 1–12.

5. Codd E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM. 1970. Vol. 13 (6). P. 377–387.

6. The World-Wide Web Hall of Fame. URL: https://botw.org/archive/1994/awards/fame.html (дата звернення: 19.03.2026).

7. Baskaran S. Publications trends in big data: A scientometric analysis. IP Indian J Libr Sci Inf Technol. 2021. Vol. 6 (2). P. 102–107.

8. Dr. Amr Awadallah. Introducing Apache Hadoop: The Modern Data Operating System. URL: https://web.stanford.edu/class/ee380/Abstracts/111116-slides.pdf (дата звернення: 19.03.2026).

9. Anderson C. The end of theory: The data deluge makes the scientific method obsolete. Computer Science, Business, Medicine. 2008. Vol. 13, Item 19. P. 1–3.

10. Mnyika J., Chui M., Brown B. et al. Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity. McKinsey Global Institute. 2011. 19 p.

11. Laney D. 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety. META Group Research Note. 2001. February. URL: https://www.bibsonomy.org/bibtex/742811cb00b303261f79a98e9b80bf49 (дата звернення: 19.03.2026).

12. Luc H.M. Rouppe van der Voort1, Robert J. Rutten, Gregal J.M. Vissers. Reconnection brightenings in the quiet solar photosphere. Astronomy & Astrophysics. 2016. P. 1–9.

13. King А. Digital Targeting: Artificial Intelligence, Data, and Military Intelligence. Journal of Global Security Studies. 2024. Vol. 9 (2). 49 p.

14. Hossin M.A., Du, J., Mu L., Asante I.O. Big data-driven public policy decisions: Transformation toward smart governance. SAGE Open. 2023. Vol. 13 (4). P. 1–17.

15. Tene O., Polonetsky J. Big Data for All: Privacy and User Control in the Age of Analytics. Northwestern Journal of Technology and Intellectual Property. 2013. Vol. 11. P. 239–273.

16. Лисецький Ю.М. Основи та складові штучного інтелекту. Military strategy and technology. 2025. № 1. С. 76–80.

17. Rahmani M., Majedi N., Hemmatinejad M., Jamshidi A. Application of Artificial Intelligence in the Sports Industry: A Review Article. AI and Tech in Behavioral and Social Sciences. 2024. Vol. 2 (2). P. 20–27.

18. Лисецький Ю.М., Калбазов Д.Й. Технологія Internet of Things. Математичні машини і системи. 2019. № 2. С. 43–50.

19. Лисецький Ю.М., Татаренко М.А. Дослідження хмарних технологій компанії Oracle. Математичні машини і системи. 2025. № 3–4. C. 13–19.

20. Лисецький Ю.М. Кібербезпека: виклики, загрози, протидія: монографія. Київ: Видавець Бихун В.Ю, 2026. 196 с.

21. Janssen M., van der Voort H., Wahyudi A. Factors influencing big data decision-making quality. Journal of Business Research. 2017. Vol. 70. P. 338–345.

22. Yukhno А. Digital Transformation: Exploring big data Governance in Public Administration. Public Organization Review, Springer. 2024. Vol. 24 (1). P. 335–349.

23. Big data technology market size, share analysis — growth trends and forecast (2025–2030). URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/big-data-technology-market (дата звернення: 20.03.2026).

24. Artificial intelligence approaches and mechanisms for big data analytics: A systematic study. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.488 (дата звернення: 20.03.2026).

Завантаження

Views: 17
Downloads: 16

Опубліковано

2026-09-14

Номер

Розділ

ОБЧИСЛЮВАЛЬНІ СИСТЕМИ