Dataintensiva flöden är centrala processer i dagens affärsintelligenssystem (BI) och använder olika tekniker för att leverera data, från en mängd olika datakällor, i användarrefererade och analysklara format. För att uppfylla komplexa krav för nästa generations BI-system behöver vi ofta en effektiv kombination av de traditionellt batchade processerna för extraherande transform-last (ETL) som befolkar ett datalager (DW) från integrerade datakällor, och mer realtids- och driftsdataflöden som integrerar källdata vid drifttidpunkten. Både den akademiska världen och industrin måste därför ha en tydlig förståelse för grunderna för dataintensiva flöden och utmaningarna med att gå mot nästa generations BI-miljöer. I den här artikeln presenterar vi en kartläggning av dagens forskning om dataintensiva flöden och de relaterade grundläggande fälten för databasteori. Studien bygger på en föreslagen uppsättning dimensioner som beskriver de viktiga utmaningarna med dataintensiva flöden i nästa generations BI-miljö. Som ett resultat av denna undersökning, vi föreställa oss en arkitektur av ett system för att hantera livscykeln för dataintensiva flöden. Resultaten ger också en omfattande förståelse för dataintensiva flöden, med insikt om de utmaningar som återstår att ta itu med och hur de nuvarande lösningarna kan tillämpas för att ta itu med dessa utmaningar.
Slutligen, Jovanovic et al. REF presenterar en undersökning som syftar till att presentera utmaningarna med moderna dataflöden genom olika dataflödesscenarier.
A Unified View of Data-Intensive Flows in Business Intelligence Systems: A Survey
{'venue': 'Trans. Large Scale Data Knowl. Centered Syst.', 'journal': 'Trans. Large Scale Data Knowl. Centered Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}