МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ОБРОБКИ ДАНИХ В СУЧАСНИХ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ

Abstract

Introduction. In modern automated systems, data processing is crucial for ensuring efficient and accurate processes. The use of various methods and tools, such as artificial intelligence algorithms, cloud technologies and big data, enables system performance to be optimised and decision-making to be accelerated. These approaches increase productivity, reduce costs, and improve adaptability to changes in the digital environment.Goal. The aim is to analyse the methods and means of data processing in modern automated systems in order to determine their efficiency, application features and impact on process optimisation.Research objectives: The aim is to investigate and evaluate the methods and means of data processing in modern automated systems, with a view to improving their effectiveness. This will involve developing a conceptual model for managing information flows in the context of digital transformation.Research methods. The research employed literature analysis methods to study the theoretical foundations of data processing in modern automated systems. It also used comparison and generalisation methods to determine the efficiency and application features of different approaches. A systematic approach was also employed to evaluate the relationship between data processing methods and their effect on process optimisation.The results. A lack of comprehensive studies covering the synergy of machine learning methods, big data processing, and quantum computing in the context of optimising analytical processes was revealed in the studied subject area, modern standards, and the current state of scientific research in the field of automated data processing systems.This requires the establishment of a conceptual framework and the development of an integrated data processing model that takes into account the volatility of the digital environment and the evolving nature of information technology. The formation of the data processing concept in automated systems is based on a multifactor approach that includes five vector directions of information flow management: analysis of the structure and sources of big data, application of machine learning methods for classification and forecasting, optimization of distributed processing processes, implementation of streaming analytics technologies, and the use of quantum algorithms to improve analytical computations. The developed concept involves creating an adaptive system that enables real-time decision-making based on large volumes of information, considering environmental variability factors and data security. The study of data processing revealed the benefits of an integrated approach combining traditional statistical methods, deep learning algorithms, quantum optimisation models and streaming analytics technologies. A conceptual data management model for automated systems has been developed. Consisting of five interconnected blocks, it provides comprehensive data analysis and processing at various levels of digital infrastructure. These include systemic big data analysis, the application of neural network technologies for classification and forecasting, the implementation of streaming data processing algorithms, the integration of distributed computing systems and the implementation of quantum algorithms for accelerating computation. The proposed model improves the accuracy of analytical forecasts, reduces data processing time and ensures continuous information updates.Conclusions. This study examines modern data processing methods in automated systems, including statistical approaches, machine learning, distributed computing and quantum technologies. The advantages and limitations of each approach are identified, and the importance of integrating them to improve the efficiency and adaptability of such systems is emphasised. Particular attention is paid to the role of automated systems in different sectors, ranging from medicine to industry, and their effect on data-driven decision-making processes. The paper also emphasises the importance of the ethical and security aspects of data processing within the context of digital transformation. The development of a conceptual data management model is feasible and aims to support the evolution of a resilient and secure digital infrastructure.Проблема. У сучасних автоматизованих системах обробка даних відіграє ключову роль у забезпеченні ефективності та точності процесів. Використання різноманітних методів і засобів, таких як алгоритми штучного інтелекту, хмарні технології та великі дані, дозволяє оптимізувати роботу систем та прискорювати прийняття рішень. Завдяки цим підходам досягається підвищена продуктивність, зниження витрат і покращена адаптивність до змін у цифровому середовищі. Однак, не усі методи та підходи демонструють однакову ефективність при обробці таких даних, що обґрунтовує необхідність досліджень з визначення оптимальних методів чи їх поєднання для підвищення якості отриманих даних у результатів їх підготовки для подальшого використання.Мета. Аналіз методів та засобів обробки даних у сучасних автоматизованих системах для визначення їхньої ефективності, особливостей застосування та впливу на оптимізацію процесів.Завдання дослідження. На основі порівняльного аналізу відомих методів обробки масивів даних дослідити їх застосування в сучасних автоматизованих системах та визначити показник ефективності, розробки концептуальної моделі управління інформаційними потоками в умовах цифрової трансформації.Методи дослідження. У процесі дослідження використовувалися методи аналізу літературних джерел для вивчення теоретичних основ обробки даних у сучасних автоматизованих системах, а також методи порівняння та узагальнення для визначення ефективності та особливостей застосування різних підходів. Крім того, застосовувався системний підхід для оцінки взаємозв’язку між методами обробки даних та їхнім впливом на оптимізацію процесів.Результати. Досліджена предметна область, сучасні стандарти та наявний стан наукові праці у сфері автоматизованих систем та обробки даних виявили недостатню кількість та об’єми комплексних досліджень, які б охоплювали синергію методів машинного навчання, обробки великих даних та квантових обчислень у контексті оптимізації аналітичних процесів. Це створює необхідність формування концептуальної основи та розробки інтегрованої моделі обробки даних, що враховує турбулентність цифрового середовища та динаміку розвитку інформаційних технологій. Формування концепції обробки даних у автоматизованих системах базується на багатофакторному підході, що включає п’ять векторних напрямів управління інформаційними потоками: аналіз структури та джерел великих даних, застосування методів машинного навчання для класифікації та прогнозування, оптимізація процесів розподіленої обробки, впровадження технологій потокової аналітики та використання квантових алгоритмів для підвищення продуктивності аналітичних обчислень. Розроблена концепція передбачає створення адаптивної системи, яка дозволяє реалізувати оперативне прийняття рішень на основі великих обсягів інформації з урахуванням факторів змінності середовища та безпеки даних. Дослідження предметної області обробки даних визначило перевагу інтегрованих підходів, що поєднують традиційні статистичні методи, алгоритми глибокого навчання, квантові оптимізаційні моделі та технології потокової аналітики. Сформовано концептуальну модель управління даними в автоматизованих системах, яка містить п’ять блоків, пов’язаних між собою інформаційними потоками та забезпечує всебічний аналіз і обробку інформації на різних рівнях цифрової інфраструктури: системний аналіз великих даних; застосування нейромережевих технологій для класифікації та прогнозування; впровадження алгоритмів потокової обробки даних; інтеграція розподілених обчислювальних систем; імплементація квантових алгоритмів для прискорення обчислень.Висновки. У дослідженні проаналізовано сучасні методи обробки даних в автоматизованих системах, зокрема статистичні підходи, машинне навчання, розподілені обчислення та квантові технології. Визначено переваги й обмеження кожного з підходів, а також підкреслено необхідність їх інтеграції для підвищення ефективності та адаптивності систем. Особлива увага приділена ролі автоматизованих систем у різних сферах –  від медицини до промисловості – та їхньому впливу на прийняття рішень на основі даних. У роботі також наголошено на важливості етичних та безпекових аспектів обробки інформації в умовах цифрової трансформації. Обґрунтовано доцільність створення концептуальної моделі управління даними, яка сприятиме розвитку стійкої та безпечної цифрової інфраструктури