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Modelling Processes of Big Data Analytics

机译：大数据分析的建模过程

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Analytics tasks in scientific and industrial environments axe to be performed in some order that, as a whole, represent the rationale of a specific process on the data. The challenge to process the data is, beyond there mere size, their dispersion and the variety of their formats. The data analysis may include a range of tasks to be executed on a range of query engines, which are created by various users, such as business analysts, engineers, end-users etc. The users, depending on their role and expertise, may need or care for a different level of abstraction with respect to the execution of the individual tasks and overall process. Therefore, a system for Big Data analytics should enable the expression of tasks in an abstract manner, adaptable to the user role, interest and expertise. In this work we discuss the modelling of Big Data Analytics. We propose a novel representation model for analytics tasks and overall processes, that encapsulates their declaration, but, also, their execution semantics. The model allows for the definition of analytics processes with a varying level of abstraction, adaptable to the user role. Our motivation derives from real use cases.
机译：科学和工业环境中的分析任务是以某种顺序执行的，即整体，代表数据的特定过程的理由。处理数据的挑战是超越大小，他们的分散和它们的各种格式。数据分析可以包括在一系列查询引擎上执行的一系列任务，这些任务是由各种用户创建的，例如业务分析师，工程师，最终用户等。用户，根据其角色和专业知识可能需要或者在执行各个任务和整体过程的情况下，关注不同的抽象程度。因此，大数据分析系统应以抽象的方式表达任务，适应用户角色，兴趣和专业知识。在这项工作中，我们讨论了大数据分析的建模。我们为分析任务和整体流程提出了一种新颖的表示模型，即封装了他们的声明，但也是他们的执行语义。该模型允许定义具有不同抽象级别的分析过程，适应用户角色。我们的动机源于真正的用例。

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