miun.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Integrating Heterogeneous Data
Mittuniversitetet, Fakulteten för naturvetenskap, teknik och medier, Avdelningen för arkiv- och datavetenskap.
2016 (Engelska)Självständigt arbete på grundnivå (kandidatexamen), 10 poäng / 15 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Technological advances, particularly in the areas of processing and storage have made it possible to gather an unprecedented vast and heterogeneous amount of data. The evolution of the internet, particularly Social media, the internet of things, and mobile technology together with new business trends has precipitated us in the age of Big data and add complexity to the integration task. The objective of this study has been to explore the question of data heterogeneity trough the deployment of a systematic literature review methodology. The study surveys the drivers of this data heterogeneity, the inner workings of it, and it explores the interrelated fields and technologies that deal with the capture, organization and mining of this data and their limitations. Developments such as Hadoop and its suit components together with new computing paradigms such as cloud computing and virtualization help palliate the unprecedented amount of rapidly changing, heterogeneous data which we see today. Despite these dramatic developments, the study shows that there are gaps which need to be filled in order to tackle the challenges of Web 3.0.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2016. , s. 104
Nyckelord [en]
Data Heterogeneity, Data Integration, Warehousing, ETL, Hadoop, Cloud Computing, Semantic Web, BI&A, Big Data
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:miun:diva-29950Lokalt ID: DV-V16-G3-003OAI: oai:DiVA.org:miun-29950DiVA, id: diva2:1069530
Ämne / kurs
Datavetenskap IF1
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2017-01-30 Skapad: 2017-01-30 Senast uppdaterad: 2018-01-13

Open Access i DiVA

fulltext(1203 kB)217 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 1203 kBChecksumma SHA-512
65115ac254ae21a56c653c127004e3252727400954ad8a7fd944154b1ce5d63359e58a6d1a2edb53c92a83e6dc5d32bbebd653338ca4708b540308a23b0cf7a0
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Nieva, Gabriel
Av organisationen
Avdelningen för arkiv- och datavetenskap
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 217 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 613 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf