Finding a conceptual approach to developing an architecture of general-purpose services for economic researches

Тетяна Іванівна Лумпова; Ігор В’ячеславович Касьянчук

doi:10.15587/2706-5448.2023.283983

Автор(и)

Тетяна Іванівна Лумпова Відокремлений структурний підрозділ «Оптико-механічний фаховий коледж Київського національного університету імені Тараса Шевченка», Україна https://orcid.org/0000-0002-7576-4289
Ігор В’ячеславович Касьянчук Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0009-0000-2215-149X

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.283983

Ключові слова:

сервіс-орієнтована архітектура, статистичні функції, обробка інформації, статистична та економічна інформація

Анотація

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.

Біографії авторів

Тетяна Іванівна Лумпова, Відокремлений структурний підрозділ «Оптико-механічний фаховий коледж Київського національного університету імені Тараса Шевченка»

Кандидат економічних наук

Ігор В’ячеславович Касьянчук, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Асистент

Кафедра системного проєктування

Інститут прикладного системного аналізу

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