ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ OLAP ТА DATA MINING В СИСТЕМАХ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ТЕПЛИЧНОМУ ГОСПОДАРСТВІ

Марина Лендєл; Белла Голуб

Автор(и)

Лендєл Марина Іванівна Національний університет біоресурсів і природокористування України
Голуб Белла Львівна Національний університет біоресурсів і природокористування України

Ключові слова:

система підтримки прийняття рішень, OLAP, Data Mining, сховище даних, багатовимірний куб

Анотація

У сучасному світі технології відіграють ключову роль у багатьох напрямках життя, включаючи сільське господарство. Вирощування овочів та фруктів у спорудах закритого ґрунту стає все більш популярним і вимагає контролю над умовами та ресурсами для збільшення врожайності, проте із зростанням обсягів даних, які збираються в системах моніторингу, стає важче ефективно аналізувати зібрану інформацію.

Дана стаття розглядає використання технологій OLAP та Data Mining для підвищення ефективності вирощування овочів та фруктів у спорудах закритого ґрунту. Метою дослідження є визначення доцільності та ефективності застосування цих технологій для аналізу великих обсягів даних, зібраних під час вирощування овочів та фруктів. Автори дослідження аналізують, як OLAP та Data Mining можуть надати корисну інформацію для прийняття рішень щодо оптимізації процесів вирощування для підвищення врожайності.

Посилання

1. Wang, C., Wang, L., Dong, P., & Qiao, X. (2007). Research of decision support system (DSS) for greenhouse based on data mining. In D. Li & D. Zhao (Eds.), Computer and computing technologies in agriculture: Volume I (pp. 297-307). Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-77253-0_40

2. Hu, Y., Wang, J., & Li, P. (2010). Expert system for greenhouse production management. In Greenhouse management [Chapter]. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/7080

3. Microsoft. (2023). Data mining concepts. Analysis Services. https://docs.microsoft.com/en-us/analysis-services/data-mining/data-mining-concepts?view=asallproducts-allversions

4. TutorialsPoint. (2022). What are the basic concepts of data mining. https://www.tutorialspoint.com/what-are-the-basic-concepts-of-data-mining

5. Microsoft. (2024). Overview of online analytical processing (OLAP). Microsoft Support. https://support.microsoft.com/en-us/office/overview-of-online-analytical-processing-olap-15d2cdde-f70b-4277-b009-ed732b75fdd6

6. Microsoft. (2024). Data source views in multidimensional models. Analysis Services. https://docs.microsoft.com/en-us/analysis-services/multidimensional-models/data-source-views-in-multidimensional-models?view=asallproducts-allversions

7. Microsoft. (2024). Key performance indicators (KPIs) in multidimensional models. Analysis Services. https://docs.microsoft.com/en-us/analysis-services/multidimensional-models/key-performance-indicators-kpis-in-multidimensional-models?view=asallproducts-allversions

8. Greenhouse Grower. (2011). Monitoring the greenhouse environment. https://www.greenhousegrower.com/production/plant-culture/special-series/monitoring-the-greenhouse-environment/