|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Единый государственный фонд гидрометеорологических данных как большие данные. Технологии и инструменты для работы с ним
Л. О. Перетятько Федеральное государственное бюджетное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации — Мировой центр данных», г. Обнинск, Российская Федерация
Аннотация:
Статья посвящена вопросу рассмотрения данных, содержащихся в Едином государственном фонде данных (ЕГФД) Федеральной службы России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет), как больших данных (“Big Data”), а также описанию технологий и инструментов для работы с данными ЕГФД. В ЕГФД хранятся данные как на бумажных носителях, так в электронном виде, по гидрометеорологии и смежным с ней областям (метеорологии, аэрологии, гидрологии, океанологии и др.). Особый исследовательский интерес для аналитиков данных и специалистов по обработке данных могут представлять первичные данные в электронном виде. Электронные первичные данные распределены по слоям. В работе представлено обоснование классификации данных ЕГФД как больших данных, также описаны особенности хранящихся в ЕГФД данных. Кроме того, в качестве примера больших данных приведены данные специализированных массивов для климатических исследований, расположенные в открытом доступе, хранимые и пополняемые одним из учреждений Росгидромета — Федеральным государственным бюджетным учреждением «Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации — Мировой центр данных» (ФГБУ «ВНИИГМИ-МЦД»). Приведен перечень предполагаемых для разработки технологий и инструментов для повышения эффективности работы с данными ЕГФД.
Ключевые слова:
Госфонд Росгидромета, большие данные, язык описания гидрометеорологических данных, технологии обработки данных, технологии конвертации данных.
Образец цитирования:
Л. О. Перетятько, “Единый государственный фонд гидрометеорологических данных как большие данные. Технологии и инструменты для работы с ним”, Успехи кибернетики, 3:4 (2022), 98–101
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/uk32 https://www.mathnet.ru/rus/uk/v3/i4/p98
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 39 | PDF полного текста: | 13 | Список литературы: | 10 |
|