Пошук концептуального підходу для розробки архітектури сервісів загального користування для економічних досліджень
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.283983Ключові слова:
сервіс-орієнтована архітектура, статистичні функції, обробка інформації, статистична та економічна інформаціяАнотація
Об’єктом дослідження є архітектури сервісів загального користування для економічних досліджень. Надмірна популярність реалізацій сервіс-орієнтованої архітектури призвела до розгляду можливості застосування цього підходу у виробництві організацій, що займаються обробкою статистичної та економічної інформації для аналітичних досліджень. Це пов’язано з можливістю повторного використання сервісів, кожен з яких призначений для виконання певних статистичних функцій, і наявністю проєктних рішень для компіляції цих функцій у програму для реалізації рішення статистичної задачі, використовуючи оркестровку як основу для динамічних викликів сервісів.
У роботі запропоновано підхід до розробки зовнішніх статистичних сервісів як комплексу програмних продуктів для вирішення аналітичних завдань групами незалежних дослідників. Оскільки такі дослідники не мають достатньої фінансової підтримки і для них використання зовнішніх статистичних сервісів надасть можливість проводити поглиблений аналіз результатів своїх досліджень. Запропонований підхід передбачає, що такий сервіс повинен мати типову структуру зберігання даних із фіксованими типами та атрибутами, куди дослідник імпортує власні дані, вибере схему виконання обчислень, ініціалізує їх виконання та отримує результати. Беручи до уваги цю схему зберігання, автори визначили основні групи метаданих, необхідних для опису реалізації статистичного процесу. Статистичний бізнес-процес зазвичай складається з набору процедур, які реалізують певні статистичні операції та перетворення даних, а наданий набір метаданих дозволяє реалізувати мету процесу та діяльність.
Визначено проблеми, які потребують подальшого поглибленого дослідження для практичної реалізації запропонованої ідеї. Використання сервіс-орієнтованої архітектури для побудови статистичних процесів дозволяє стандартизувати підхід шляхом уніфікації функцій окремих сервісів. Наявність можливостей практичної реалізації програмних продуктів у сервіс-орієнтованій архітектурі з використанням хмарного середовища в сучасній ІТ-індустрії є орієнтиром для подальшого напряму досліджень.
Посилання
- Modernization of official statistics. UNECE. Available at: https://unece.org/statistics/modernization-official-statistics Last accessed: 30.03.2023
- ESS Vision 2020 Shared Services. European Commission. Collaboration in Research and Methodology for Official Statistics. Available at: https://ec.europa.eu/eurostat/cros/content/ess-vision-2020-shared-services_en Last accessed: 30.03.2023
- Lumpova, T. I., Ostapchuk, O. E. (2016). Vykorystannia statystychnoi posluhy dlia perekhodu do servis-oriientovanoi arkhitektury statystychnoho vyrobnytstva. Statystyka Ukrainy, 2, 6–13.
- Pakari, S., Kheirkhah, E., Jalali, M. (2014). Web Service Discovery Methods and Techniques: A Review. International Journal of Computer Science, Engineering and Information Technology, 4 (1), 1–14. doi: https://doi.org/10.5121/ijcseit.2014.4101
- Torma, S., Villstedt, J., Lehtinen, V., Oliver, I., Luukkala, V. (2008). Semantic web services – a survey. Helsinki University of Technology. Available at: https://www.semanticscholar.org/paper/SEMANTIC-WEB-SERVICES-%E2%80%94-A-SURVEY-Villstedt-Oliver/b10040ffe9b7e8a2d9b82ee473248935c00ec9ac
- Sycara, K., Paolucci, M., Ankolekar, A., Srinivasan, N. (2003). Automated discovery, interaction and composition of Semantic Web services. Journal of Web Semantics, 1 (1), 27–46. doi: https://doi.org/10.1016/j.websem.2003.07.002
- Sperley, E. (1999). The Enterprise Data Warehouse, Volume I: Planning, Building and Implementation: 1 (Hewlett-Packard Professional Books). Prentice Hall, 368.
- Herasymenko, S. S., Holovach, A. S., Yerina, A. M. et al.; Herasymenko, S. S. (Ed.) (2000). Statystyka. Kyiv: KNEU, 467.
- Petrenko, A., Bulakh, B. (2018). Intelligent Service Discovery and Orchestration. 2018 IEEE First International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC). Kyiv, 1–5. doi: https://doi.org/10.1109/saic.2018.8516723
- Guidelines for the Modeling of Statistical Data and Metadata (1995). United Nations Statistical Commission and Economic Commission for Europe. Methodological Material. Geneva, 31. Available at: https://unece.org/DAM/stats/publications/metadatamodeling.pdf Last accessed: 29.03.2023
![Finding a conceptual approach to developing an architecture of general-purpose services for economic researches](https://journals.uran.ua/public/journals/15/submission_283983_322205_coverImage_en_US.png)
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Tetyana Lumpova, Ihor Kasianchuk
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.