Аңдатпа
У статті наведено огляд існуючих досліджень, присвячених аналізу трафіку компаній з використанням методів кластеризації даних. Виходячи з аналізу наукових публікацій, розглянутих у цій роботі, підкреслюється важливість розробки нових кібернетичних систем для аналізу трафіку у великих організаціях. Подібні системи, насамперед, мають бути спрямовані на оптимізацію маршрутизації, зниження витрат та підвищення швидкості доставки. Розглядається можливість створення подібної кластерної платформи, що забезпечує розподілену обробку даних та інтеграцію різних типів сховищ даних. Для ефективного збору та зберігання інформації пропонується використовувати такі джерела, як серверні логи, дані з датчиків трафіку, геолокаційні відомості та маршрути пересування користувачів, також залежно від специфіки бізнес-процесів компанії можуть використовуватися й інші дані. Метою дослідження є систематизація існуючих методів та підходів до аналізу трафіку компаній з використанням різних методів кластеризації даних, і в тому числі колективних (ансамблевих) рішень. У статті застосовується методологія аналітичного методу дослідження, який включає огляд існуючої літератури, аналіз попередніх робіт і систематизацію знань в області кластерного аналізу трафіку. Наше дослідження фокусується на оцінці різних підходів та технологій, які використовуються для обробки великих даних. Наукова новизна полягає у розгляді ансамблевих методів кластеризації для аналізу мережевого трафіку, що забезпечують масштабованість, швидкість обробки та гнучкість систем. Запропоновано інтеграцію різних джерел даних для оптимізації бізнес-процесів і прийняття рішень, враховуючи сучасні виклики Big Data. Висновки. Було продемонстровано, що кластерні рішення, у тому числі, на основі колективних (ансамблевих) алгоритмів забезпечують масштабованість, високу швидкість обробки, доступність даних та сервісів, а також гнучкість у застосуванні різноманітних інструментів та технологій. Тим не менш, реалізація таких систем пов'язана з технічними викликами, що вимагають глибоких знань у галузі Big Data, машинного навчання та кластерних технологій, а також значних витрат на обладнання, програмне забезпечення та кваліфікованих фахівців. Незважаючи на ці складності, застосування колективних кластерних рішень для аналізу великих даних може забезпечити компаніям значні конкурентні переваги через оптимізацію бізнес-процесів, покращення якості прийняття рішень та підвищення загальної ефективності діяльності.