О ПОДХОДАХ К СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ, СВЯЗАННОЙ С СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ ПЕРЕМЕЩЕНИЯМИ ЛЮДЕЙ

В современных условиях актуальным является разработка общей концепции и реализация системы хранения и анализа данных, связанных с социально-экономическими перемещениями людей. Движение населения, связанное как с долгосрочными, так и краткосрочными миграциями носит возрастающий характер, что непосредственно влияет на различные сферы деятельности как отдельной страны, так и мирового сообщества, в целом. В предлагаемой статье описывается предметная область, связанная с социально-экономическими перемещениями людей, отмечаются ключевые особенности внутренних и внешних миграций. Исходя из предметной области, предлагается общая архитектура универсальной системы накопления и обработки данных, которая базируется на клиент-серверной архитектуре. Для серверной части системы приводится фрагмент модели данных, которая связана с накоплением данных из внешних источников. Предлагаются общие подходы к использованию алгоритмов и необходимых структур данных. Описывается каркас архитектуры системы с возможностью масштабирования как вертикального так горизонтального.

Предлагаемая система организовывает процесс поиска данных и заполнения базы из сторонних источников. Для этого в системе разработан модуль для сбора и преобразования информации из сторонних Интернет-источников и отправки их в базу данных. В работе отмечаются особенности клиентского приложения, которое предоставляет удобный интерфейс для анализа данных в виде диаграмм, графиков, карт и т.п. Система предназначена различных пользователей, заинтересованных в анализе экономико-социальных перемещений, например, туристическим организациям, желающим получить статистику за определенное время, авиакомпаниям, которым отрывается возможность планировать рейсы в том или ином направлении, а также государственным структурам с целью анализа миграционных потоков населения и выработке соответствующей стратегии их регулирования.

1. Ratti, C. Redrawing the map of Great Britain from a network of human interactions // C. Ratti, S. Sobolevsky, F. Calabrese, C. Andris, J. Reades, M. Martino, R. Claxton, S. Strogatz / PloS ONE. – 2010. – V. 5, № 12. – P. 14248.

2. Hawelka, B. Geo-located Twitter as proxy for global mobility pattern // B. Hawelka, I. Sitko, E. Beinat, S. Sobolevsky, P. Kazakopoulos, C. Ratti / Cartography and Geographic Information Science. – 2014. – V.41, № 3. – P. 260–271.

3. Pei, T. A new insight into land use classification based on aggregated mobile phone data // T. Pei, S. Sobolevsky, C. Ratti, S. L. Shaw, T. Li, C. Zhou / International Journal of Geographical Information Science. – 2014. – V.289, № 9. – P. 1988–2007.

4. Santi, P. Quantifying the benefits of vehicle pooling with shareability networks // P. Santi, G. Resta, M. Szell,S. Sobolevsky, S. H. Strogatz, C. Ratti / Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2014. – V.111, № 37. – P. 13290–13294.

5. Hashemian, B. Socioeconomic characterization of regions through the lens of individual financial transactions //B. Hashemian, E. Massaro, I. Bojic, J. M. Arias, S. Sobolevsky, C. Ratti / PloS ONE. – 2017. – V.12, № 11. – P. 0187031.

6. Bojic, I. Scaling of foreign attractiveness for countries and states // I. Bojic, A. Belyi,, C. Ratti, S. Sobolevsky / Applied Geography. – 2016. – № 73. – P. 47–52.

7. Рудикова, Л. В. Об общей архитектуре универсальной системы хранения и обработки данных практико-ориентированной направленности // Л. В. Рудикова / Системный анализ и прикладная информатика. – Мн.: БНТУ, 2017. – № 2. – С. 12–19.

8. Рудикова, Л. В. О моделировании данных предметных-областей практико-ориентированной направленности для универсальной системы складирования и обработки данных// Л. В. Рудикова, Е. В. Жавнерко / Системный анализ и прикладная информатика. – Мн.: БНТУ, 2017. – № 3. – С. 19–26.

9. Belyi, A. Global multi-layer network of human mobility // Alexander Belyi, Iva Bojic, Stanislav Sobolevsky, Izabela Sitko, Bartosz Hawelka, Lada Rudikova, Alexander Kurbatski, Carlo Ratti / International Journal of Geographical Information Science. – 2017. – Volume 31. – P. 1381–1402.

10. Белый, А. Б. Данные сервиса Flickr и структура сообществ стран // А. Б. Белый, Л. В. Рудикова, С. Л. Соболевский, А. Н. Курбацкий / Международный конгресс п оинформатике: информационные системы и технологии  International Congress on Computer Sciens : Information Systems and Technologies : материалы Междунар. науч. конгресса, Минск, 24 окт.27 нояб. 2016 г. / БГУ; редкол.: С. В. Абламейко (отв. ред.) [и др.]. – Минск, 2016. – С. 851–855.

11. Рудикова, Л. В. О разработке системы для поддержки лазерной экспрессной экспертизы: монография / Л. В. Рудикова. – LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014. – 134 с.

12. Барсегян, А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и DataMining / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 336 с.: ил.

13. Паклин, Н. Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н. Б. Паклин, В. И. Орешков. – СПб.: Питер, 2009. – 624 с.

14. United Nations [Electronic resource]. – Mode of access: [http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13658816.20 17.1301455]. – Date of access: [14.02.2018].

15. Eurostat [Electronic resource]. – Mode of access: [www.ec.europa.eu/eurostat]. – Date of access: [14.02.2018].

16. Национальный статистический комитет Республики Беларусь [Электронный ресурс]. – Режим доступа: [www.ec.europa.eu/eurostat]. – Дата доступа: [14.02.2018].

17. Алгоритм Бойера-Мура // Университет ИТМО [Электронный ресурс]. – Режим доступа: [https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D0%91%D0%BE%D0%B9%D0%B5%D1%80%D0%B0-%D0%9C%D1%83%D1%80%D0%B0]. – Дата доступа: [14.02.2018].