Диссертациялық жұмысты қорғауға келесі нəтижелер шығарылады

(ұсынылады):

1. Жиындар теориясын пайдалана отырып, деректердің көп өлшемді моделінің түрлендірілген математикалық сипаттамасыберілді.

2. Map Reduce – параллелді өңдеу моделі ұстанымдарына бағытталған əр түрлі құрылымдардағы реляциялық жəне NoSQL деректерін бірыңғай құрылымға келтіру үлгілері менəдістері.

3. Деректер қоймасынан гипертекшенің мүмкін болатын барлық агрегациялық көрсеткіштерін қалыптастырудың құрылымдық моделі жəне оның ағаш түріндегі жүзегеасырылуы.

4. Көп өлшемді индекстік құрылым бойынша текше деректеріне тиімді қатынауды қамтамасыз ететіналгоритмдер.

5. Əзірленген əр түрлі құрылымды деректерді бірыңғай құрылымға келтіріу əдісінің жəне құрылған индекстік құрылым бойынша гипертекше тұрғызудың практикалық жүзегеасырылуы.

Жұмыстың практикалық маңыздылығы.Зерттеу жұмысында қол жеткізілген теориялық нəтижелердің программалық əзірлемелері реляциялық, құжат-бағытталған жəне баған-бағытталған үлгілерде сақталынған деректерді көп өлшемді аналитикалық өңдеулер үшін бірыңғай құрылымға келтіруге, сондай-ақ көп өлшемді аналитикалық өңдеулер тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Алынған практикалық нəтижелерді деректерді аналитикалық өңдеу жүйелерін құруда пайдалануға болады. Əзірленген программалық қосымшалар ашық программалық кодтарда жазылғандықтан аналитикалық тапсырмалар талаптарына байланысты түрлендірулер жасауға мүмкіндік береді. Аналитикалық деректерді тиімді өңдеуге арналған құрылым мен алгоритм деректер қоймасының "жұлдызша" түріндегі сұлбасы бойынша əзірленді.

Программалық қосымшалар ретінде əзірленген зерттеу нəтижелері

"CushpenGroup" ЖШС-не ақпараттық-аналитикалық жүйелерін құруда қолдану

үшін жəне "Ұлттық ақпараттық технологиялар" АҚ-на электрондық үкімет жəне мемлекеттік органдардың ақпараттық жүйелерін құруда қолдануға берілді, сондай-ақ "Қазақстан Республикасы халқына медициналық қызмет көрсету үдерістерін автоматтандырудың бірлестірілген жүйесін құруға арналған теориялық-əдістемелік негіздер құру" жобасы бойынша əзірленіп (мемлекеттік тіреку №:0111РК00509), С.Ж. Асфендиярова атындағы Қазақ ұлттық медицина университетінің Клиникалық-білім беру орталығында ендірілген программалық өнімдегі медициналық статистикалық деректерді аналитикалық өңдеудің сервис-бағытталған қосымшасында қолданылды (Г, Д - қосымшалар).

Жұмыстың апробациясы жəне жарияланымдары.Диссертациялық жұмыстың негізгі нəтижелері халықаралық ғылыми конференциялар мен симпозиумдарда баяндалды жəне талқыланды:

• 3rd World Conference on Information Technology (Испания, Барселона, 2012ж.).

• Жоғары білім беру саласындағы Халықаралық Симпозиум: "Қазіргі замандағы жоғары мектеп дамуы: Білім белу сапасы жəне жаһандық контекст" (Қазақстан, Алматы, 2013ж.).

• "Жоғары технологиялар – тұрақты даму кепілі" ІІ Халықаралық ғылыми конференциясы (Қазақстан, Алматы, 2013ж.).

• 14th International Conference on Control, Automation and Systems (Оңтүстік Корея, Гуанчжоу, 2014ж.).

• "Қоғамды ақпараттандыру" IV Халықаралық ғылыми-практикалық конференция (Қазақстан, Астана, 2014ж.).

• The 13th International Scientific Conference Information Technologies and Management (Латвия, Рига, 2015ж.)

Диссертациялық жұмыс Халықаралық ақпараттық технологиялар университетінің "Есептеу техникасы, бағдарламалық қамтамасыз ету жəне телекоммуникациялар" жəне "Ақпараттық жүйелер жəне математикалық моделдеу" кафедраларының семинарларында, Шмалкальден қаласындағы "Қолданбалы ғылымдар университеті" (University of Applied Sciences, Schmalkalden, Germany) семинарларында талқыланды.

Диссертациялық жұмысты орындау барысында алынған нəтижелер 14- ғылыми еңбектерде жарияланды [26-30, 40-44]. Олардың ішінде 4 мақала Қазақстан Республикасы Білім жəне ғылым министрлігінің Білім жəне ғылым саласындағы бақылау комитеті ұсынған журналдарда, 6 мақала халықаралық конференциялар материалдары жинақтарында, 4 мақала алыс шет елдік журналдарда жарияланған. Соның ішінде, 2 мақала Scopus компаниясының деректер базасына кіретін халықаралық ғылыми басылымда жарияланған, оның 1 (біреуі) нөлдік емес импакт-факторға ие.

Диссертациялақ жұмыстың құрылымы мен көлемі.Диссертация құрылымы кіріспе, төрт бөлім, қорытынды, пайдаланылған əдебиеттер тізімі жəне қосымшадан тұрады. Жұмыстың жалпы көлемі 155-беттен тұрады, соның ішіне, 47-суреттер, 2-кестелер, 122-атаудан тұратын əдебиеттер тізімі, 5- қосымшалар кіреді.

Кіріспедепəндік сала бойынша қысқаша шолу жасалынып, саланың негізгі мəселелері келтірілді. Диссертациялық жұмыстың маңыздылығы негізделіп, мақсаты мен тапсырмалары қалыптастырылды.

Бірінші бөлімдедеректерді аналитикалық өңдеудің қазіргі кездегі жай- күйі, əдістері, технологиялары, платформалары жəне даму беталыстары бойынша талдаулар жасалынды.

Екінші бөлімдереляциялық, көп өлшемді жəне NoSQL деректер базалары үлгілерінің ерекшеліктері қарастырылып, əр түрлі құрылымдардағы деректерді көп өлшемді жедел аналитикалық өңдеу үшін Map Reduce параллелді моделіне бағытталған бірыңғай құрылымға келтіру əдісі əзірленді.

Үшінші бөлімдеректерді көп өлшемді жедел аналитикалық өңдеуде мүмкін болатын барлық агрегациялық мəндерді қалыптастырудың көп өлшемді индектік құрылымын əзірлеуге, сонымен қатар көп өлшемді аналитикалық сұранымдар кезінде қалыптастырылған агрегация деректеріне тиімді қатынуадың деректер құрылымы мен алгоритмін əзірлеуге арналды.

Төртінші бөлімдезерттеу барысында алынған нəтижелердің практикалық жүзеге асырылуына арналды.

Қорытындыдазерттеу жұмысында алынған негізгі нəтижелер бойынша қорытынды қалыптастырлып, олардың теориялық білім ретіндегі жəне практикалық пайдаланудағы мəні берілді.