ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Интеллектуальная обработка больших данных в распределённых информационных системах используется для поддержки управленческих решений, однако её практическая результативность снижают распределённость и неоднородность данных, задержки, неполнота и смещения, а также требования к надёжности, воспроизводимости и соблюдению ограничений. Цель статьи — предложить прикладную рамку проектирования и оценки таких решений, связывающую архитектуру данных, методы AI/ML, контур MLOps и измерение управленческого эффекта. Рамка рассматривает поддержку решений как последовательность этапов: постановка цели и ограничений → подготовка данных и признаков → обучение и валидация → внедрение в процесс → оценка результата. Показано, что для распределённых сред принципиально различать прогноз и причинное влияние, контролировать дрейф данных и изменения политик, учитывать задержки и интерференцию между узлами и обеспечивать трассируемость. Результат статьи — минимальный набор метрик «данные — модель — решение — эффект» и типовой архитектурный контур, позволяющие снижать риск внедрения «точных моделей» без измеримой управленческой отдачи.