Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης

Σχετικά έγγραφα
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης

Cloud Computing & Data Management (Υπολογιστικά Νέφη & Διαχείριση Δεδομένων)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΜΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Η/Υ

Μηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές & Φορητές Εφαρμογές

Γεω-χωρικές υπηρεσίες και τεχνολογίες WEB. Βασίλειος Βεσκούκης Μηχανικός ΗΥ, Επ.Καθ. ΕΜΠ

Big Data Πνιγόμαστε σε έναν ωκεανό δεδομένων

ΜΕΛΕΤΗ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΣΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΝΕΦΟΣ (CLOUD COMPUTING) ΜΕ ΕΜΦΑΣΗ ΣΤΗΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΔΕΝΤΡΩΝ.

Ιστορία ACID CAP Theorem Eventual consistency και BASE Enter NoSQL Χαρακτηριστικά NoSQL βάσεων NoSQL taxonomy Ρολόγια Lamport

EPL 660: Lab 4 Introduction to Hadoop

ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

Βάσεις δεδομένων. Π. Φιτσιλής

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ - Π.Μ.Σ. ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Διδάσκων: Νεκτάριος Κοζύρης, καθηγητής

Σύγκριση MySQL με MongoDB στο μετροπρόγραμμα TPC-H

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ

Διδάσκων: Νεκτάριος Κοζύρης, καθηγητής

Μελέτη και Σύγκριση Επιδόσεων Κατανεμημένων Βάσεων Δεδομένων Σε Υπολογιστικές Υπηρεσίες Νέφους ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Αναπαράσταση Δεδομένων

NoSQL databases : Ποιοτική και Ποσοτική Σύγκριση μεταξύ των Cassandra, BaseX και Mongodb

Υλοποίηση Αρχιτεκτονικής Ανάλυσης Ροών Δεδομένων σε πραγματικό χρόνο με υποστήριξη μεθόδων Αποθήκευσης Στοιχείων και Εξόρυξης Πληροφορίας

Μελέτη και Ανάπτυξη ενός Εργαλείου Υποβοήθησης στη Σχεδίαση µίας Βάσης εδοµένων Τύπου Graph από Τελικούς Χρήστες

ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΜΕΓΑΛΩΝ ΔΕΔΟΜΕΜΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ HADOOP

Ανάλυση μεγάλων δεδομένων με χρήση εργαλείων εξόρυξης δεδομένων. Η περίπτωση μιας εφαρμογής υποστήριξης αποφάσεων εκλογικής ψήφου.

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

ΠΛΑΤΩΝΑΣ Έργο ΓΓΕΤ 1SME2009

Η καταναλωτική συμπεριφορά και οι σύγχρονοι τρόποι μελέτης της

Εργαστήριο Σημασιολογικού Ιστού

Ανάλυση εδοµένων, Big Data και Ευκαιρίες στη Σύγχρονη Εποχή

Εργαστήριο Σημασιολογικού Ιστού

Δ Ε Λ Τ Ι Ο Τ Υ Π Ο Υ

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Εαρινό Εξάμηνο

Στην Εποχή των Μεγάλων Δεδοµένων (Big Data)

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΤΟΥ ΥΠΟΑΟΓΙΣΤΗ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΗ ΤΟΥ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗ...3-1

ΜΕΓΑΛΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ Η ΕΞΟΡΥΞΗ ΤΟΥΣ ΚΑΙ Η ΣΥΜΒΟΛΗ ΤΟΥΣ ΣΤΗΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΗ ΕΥΦΥΙΑ

Ηλεκτρονικό εμπόριο. Ψηφιακή οικονομία επιχειρηματικά μοντέλα ηλεκτρονικού εμπορίου

Ενότητα 3: Διαχείριση πληροφοριακών πόρων με τη χρήση βάσεων δεδομένων

Τεχνολογίες Πληροφορίας και Επικοινωνίας στον Τουρισμό (Γ εξάμηνο)

Μαζικός Παραλληλισμός λ με Map - Reduce. Μοντέλο Θέματα υλοποίησης Παραδείγματα διαχείρισης δεδομένων

ΣΧΕΔΙΟ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Η ΠΡΥΤΑΝΙΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΠΑΤΡΩΝ

ΕΚΘΕΣΗ ΠΕΠΡΑΓΜΕΝΩΝ ΤΟΥ ΕΤΟΥΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 Προγραμματισμός δράσης για το 2014

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

Υπηρεσίες Ιστού (Web Services) ΜΙΧΑΛΗΣ ΜΑΛΙΑΠΠΗΣ

Τεχνολογία και Κοινωνία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία. AtYourService CY : Create a REST API. Δημήτρης Χριστοδούλου

ΕΠΙΜΟΡΦΩΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΩΝ ΜΕΣΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΓΙΑ ΤΑ ΝΕΑ ΑΝΑΛΥΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΝΕΟ ΑΝΑΛΥΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Γ ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ

Big Data. CERN/LHC: 40TB/μέρα (15PB/έτος) Πολλά, πολλά ακόμα Web logs, αρχεία ομιλιών, ιατρικοί φάκελοι, κλπ. για όλους...

Προηγμένα Θέματα Δικτύων Υπολογιστών

Εισαγωγή στην Πληροφορική

ΔΕΛΤΙΟ ΤΥΠΟΥ ΕΡΕΥΝΑ ΧΡΗΣΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ, ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ΚΑΙ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟΥ ΕΜΠΟΡΙΟΥ ΣΤΙΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΙΣ 2018

Εργαστήριο Προγραμματισμού και τεχνολογίας Ευφυών συστημάτων (intelligence)

ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων

Το Μέλλον για τα Συστήματα Διαχείρισης Ακτινολογικής Εικόνας (PACS)

ΠΡΑΚΤΙΚΟ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΥΠΟΨΗΦΙΩΝ

ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ

Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών

Ανοικτά Δεδομένα Ρούτσης Φώτιος

Ψηφιοποίηση και Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Η χρήση των Big Data Analytics για τη βελτίωση των ψηφιακών υπηρεσιών υγείας

Ερωτήµατα διαστηµάτων σε περιβάλλοντα νεφών υπολογιστών

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Πρόλογος Κεφάλαιο 1 ο Αρχές Διαχείρισης πληροφορίας στον Παγκόσμιο Ιστό... 15

ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΣΤΟ ΕΝΙΑΙΟ ΛΥΚΕΙΟ

ΚΕΝΤΡΟ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΚΥΚΛΟΦΟΡΙΑΣ

ΣΧΟΛΙΑ και ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΤΗΣ INTELEN

πίνακες Α και Γ) στα οποία έχουν εξεταστεί επιτυχώς στο τμήμα προέλευσης ως

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

Όλες οι υπηρεσίες είναι διαθέσιμες μέσω διαδικτύου.

Επερωτήσεις σύζευξης με κατάταξη

IoT και ανοιχτά δεδομένα στον δήμο Ηρακλείου. Μια ιστορία επιτυχίας, με μακρύ δρόμο ακόμα!

Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ

4.2.1 Α εξάμηνο Β εξάμηνο Γ εξάμηνο 4.2. ΣΥΝΟΠΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΑΝΑ ΕΞΑΜΗΝΟ

L. M. Vaquero, L. Rodero Merino, J. Caceres, M. Lindner

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Κεφάλαιο 1. Βασικές Έννοιες Πληροφοριακών Συστημάτων. Βασικές Έννοιες

Επιχειρηματική Ευφυΐα (Business Intelligence - BI)

ΣΧΕΔΙΟ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Η ΠΡΥΤΑΝΙΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΠΑΤΡΩΝ

Ανάπτυξη πρότυπης εφαρμογής διαδικτύου με τη χρήση σύγχρονων τεχνολογιών εφαρμογών διαδικτύου και ανάλυσης δεδομένων μεγάλου όγκου

Εξεταστική περίοδος Σεπτεμβρίου 2018 ΟΔΗΓΙΕΣ ΠΡΟΣ ΤΟΥΣ ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟΥΣ. Κατά τη διάρκεια των εξετάσεων πρέπει να τηρούνται τα ακόλουθα:

ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗ ΙΟΥΝΙΟΥ 2015 ΕΞΑΜΗΝΟ Α' ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕ

Υλοποίηση κατασκευής δέντρου επιθεμάτων σε Hadoop MapReduce

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

Ασφάλεια σε χώρους αναψυχής: Ένα σύστημα από έξυπνα αντικείμενα

Προγραμματισμός Υπολογιστών

Μελέτη και Υλοποίηση Αλγορίθμων για Βιολογικές Εφαρμογές σε MapReduce Περιβάλλον

Ομαδοποίηση των απαιτήσεων του προτύπου ISO Σύστημα ποιότητας Ευθύνη της διοίκησης Διαχείριση πόρων Υλοποίηση του προϊόντος

Internet of Things Νέες υπηρεσίες, νέες ευκαιρίες, νέες ανάγκες προστασίας δεδομένων

Β Εξάµηνο Τίτλος Μαθήµατος Θ Φ Α.Π Ε Φ.E. Π.Μ Προαπαιτούµενα

Efficient Big Data Storage and Retrieval in Multimedia Cloud Computing Systems ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

ΔΙΕΥΚΡΙΝΙΣΤΙΚΕΣ ΟΔΗΓΙΕΣ ΤΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ ΣΠΟΥΔΩΝ ΓΙΑ ΤΑ ΜΗΤΡΩΑ Ε/16... και παλαιότερα ΟΠΩΣ ΙΣΧΥΟΥΝ ΓΙΑ ΤΟ ΕΑΡΙΝΟ ΕΞΑΜΗΝΟ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ

Τηλεματική και Νέες Υπηρεσίες

Γιώργος Γιαννής, Καθηγητής Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Τομέας Μεταφορών και Συγκοινωνιακής Υποδομής

Π Τ Υ Χ Ι Α Κ Η /ΔΙ Π Λ Ω Μ ΑΤ Ι Κ Η Ε Ρ ΓΑ Σ Ι Α

Οι βασικές αλλαγές που επιδρούν στο επιχειρηματικό περιβάλλον

Διαχείριση Πολιτισμικών Δεδομένων

Εισαγωγή στον Προγραμματισμό

Θέματα Ατομικής Διπλωματικής Εργασίας Ακαδημαϊκό Έτος 2017/2018. Γεωργία Καπιτσάκη (Επίκουρη Καθηγήτρια)

Οι προβλέψεις της Symantec για την ασφάλεια το 2017

Προγραμματισμός Η/Υ. Χειρισμός Αρχείων. ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Τμήμα Τεχνολόγων Περιβάλλοντος Κατεύθυνση Τεχνολογιών Φυσικού Περιβάλλοντος

Transcript:

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Μεγάλα Δεδομένα ΠΜΣ Λογιστική Χρηματοοικονομική και Διοικητική Επιστήμη ΤΕΙ Ηπείρου @ 2017

Bytes 1KB = 2 10 1MB = 2 20 1GB = 2 30 1TB = 2 40 1PB = 2 50 1EB = 2 60 1ZB = 2 70 1YB = 2 80 bytes bytes bytes bytes bytes bytes bytes bytes 1YottaByte 2

Μορφές δεδομένων Δομημένα Σχεσιακές βάσεις δεδομένων XML JSON Ημι-δομημένα CSV (Comma Separated Values) Emails Tweets Facebook statuses Σχόλια σε Blogs Κείμενο Εικόνα Ήχος Βίντεο Αδόμητα 3

XML (extensible Markup Language) XML είναι μια γλώσσα σήμανσης (markup language) που ορίζει κανόνες για την κωδικοποίηση εγγράφων έτσι ώστε να είναι αναγνώσιμα από ανθρώπους και ταυτόχρονα κατάλληλα για επεξεργασία από προγράμματα υπολογιστών 4

JSON (JavaScript Object Notation) JSON είναι μια μορφή αρχείων που χρησιμοποιείται για ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ εφαρμογών Μπορεί να διαβαστεί σχετικά εύκολα από ανθρώπους και καταλαμβάνει λιγότερο χώρο σε σχέση με τα XML αρχεία 5

CSV (Comma Separated Values) CSV : τιμές χωρισμένες με κόμματα ή με άλλα σύμβολα όπως το ερωτηματικό Χρησιμοποιείται για ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ εφαρμογών Πολλά προγράμματα υποστηρίζουν την εισαγωγή ή την εξαγωγή δεδομένων σε CSV μορφή (π.χ. Excel, OpenOffice Calc, R, Weka, ) 6

Αλλαγές τελευταίων ετών Μείωση κόστους για αποθήκευση επεξεργασία Μείωση τιμών αισθητήρων Αλλαγή συμπεριφοράς χρηστών αποδοχή διάθεσης προσωπικών πληροφοριών Σημαντική πρόοδος σε αλγορίθμους μηχανικής μάθησης 7

Internet of Things (IoT) Το διαδίκτυο των αντικειμένων αφορά τη σύνδεση συσκευών μεταξύ τους αλλά και στο διαδίκτυο Οι συσκευές μπορεί να είναι οτιδήποτε (κινητά, πρίζες, πλυντήρια, λάμπες, θερμοστάτες, συσκευές παρακολούθησης φυσικής δραστηριότητας κ.α.) Η εταιρεία Gartner εκτιμά ότι το 2020 θα υπάρχουν περισσότερες από 26 δισεκατομμύρια συνδεμένες συσκευές Χρήση του IoT για το μετασχηματισμό των πόλεων σε έξυπνες πόλεις (smart cities) με αύξηση της αποδοτικότητας της χρήσης ενέργειας και διασφάλιση καλύτερης ποιότητας ζωής για τους πολίτες τους http://www.libelium.com/resources/top_50_iot_sensor_applications_ranking/ 8

Σημείο καμπής Το κόστος της υπολογιστικής επεξεργασίας και αποθήκευσης έφτασε σε κομβικό σημείο κάποια στιγμή ανάμεσα στο 2008 και το 2010 Περισσότερες επιχειρήσεις έχουν πλέον τη δυνατότητα να διαχειρίζονται Big Data λόγω της εξέλιξης της τεχνολογίας 9

Τι είναι τα Big Data; Τα Big Data είναι τεράστιες ποσότητες δομημένων, ημι-δομημένων και αδόμητων δεδομένων Τα Big Data είναι ο συνδυασμός εξελίξεων στην τεχνολογία που συνέβησαν τα τελευταία 50 έτη 10

Τα τρία V των Big Data Volume (όγκος ποσότητα δεδομένων) Terabytes, Petabytes δεδομένων Η ποσότητα των δεδομένων που συλλέγονται αυξάνεται συνεχώς Ότι θεωρείται σήμερα ως μεγάλα δεδομένα στο μέλλον θα είναι ακόμα μεγαλύτερο Variety (ποικιλομορφία) Συγκέντρωση δεδομένων από διάφορες πηγές εντός και εκτός της επιχείρησης Δεδομένα από αισθητήρες Δεδομένα από έξυπνες συσκευές Velocity (ταχύτητα) Η ταχύτητα με την οποία δημιουργούνται τα δεδομένα συνεχώς αυξάνεται Ορισμένες εφαρμογές απαιτούν λήψη αποφάσεων σε real time 11

Ένα επιπλέον V: Veracity (φιλαλήθεια) Η φιλαλήθεια στα Big Data αφορά τη συλλογή δεδομένων που εμπεριέχουν προκαταλήψεις (biases) ή αποτελούν θόρυβο και τους μηχανισμούς που πρέπει να χρησιμοποιούνται έτσι ώστε να αποφεύγεται η συσσώρευση τέτοιου είδους δεδομένων http://www.mytechlogy.com/it-blogs/7151/the-four-vs-of-big-data/ 12

Big Data και επιχειρήσεις Το σύστημα Big Data που θα προταθεί θα πρέπει: να παρέχει προστιθέμενη αξία για την επιχείρηση να είναι οικονομικό να λειτουργεί με αποδεκτή ταχύτητα Δεν είναι πάντα τα δεδομένα Big Data 13

Map Reduce και Apache Hadoop To MapReduce (Google 2003) είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο που χρησιμοποιείται ευρύτατα για αποδοτική κατανεμημένη επεξεργασία πάνω σε μεγάλα σύνολα δεδομένων Εκτελείται σε συστάδες υπολογιστών και επωφελείται από την ύπαρξη πολλών κόμβων στους οποίους μπορεί να ανατεθεί εργασία Το Apache Hadoop είναι λογισμικό ανοικτού κώδικα που παρέχει την υποδομή για προγραμματισμό εργασιών Map Reduce Η βασική ιδέα είναι η μετακίνηση των υπολογισμών στα δεδομένα Έχει πολύ μεγάλη αποδοχή (Yahoo!, Twitter, Amazon, Facebook κ.α.) 14

Παράδειγμα καταμέτρησης λέξεων http://xiaochongzhang.me/blog/?p=338 15

NoSQL Βάσεις Δεδομένων Οι NoSQL ΒΔ είναι νέες αρχιτεκτονικές Βάσεων Δεδομένων που αντιμετωπίζουν επιχειρηματικές ανάγκες στις οποίες οι σχεσιακές ΒΔ δεν είναι σε θέση να ανταπεξέλθουν Οι NoSQL ΒΔ χρησιμοποιούνται συχνά για την αποθήκευση Big Data Τα δεδομένα αποθηκεύονται σε πολλούς υπολογιστές (sharding=θρυματισμός) Πλεονεκτήματα Ευκολότερη κλιμάκωση (high scalability) Υψηλές επιδόσεις Αποθήκευση μη δομημένων δεδομένων Μειονεκτήματα (features) Weak (eventual) consistency No schema No transactions No SQL Αν ένας υπολογιστής παρουσιάσει βλάβη τότε χρησιμοποιούνται αντίγραφα των δεδομένων που διατηρούνται σε άλλους υπολογιστές της υποδομής 16

NoSQL landscape Υπάρχουν πολλές τεχνολογίες NoSQL ΒΔ Key value stores: Redis, Riak Column Family Stores: Cassandra, HBase Document databases: MongoDB, CouchDB Graph databases: Neo4J, Infogrid, HyperGraphDB 17

Κριτική στα Big Data 18