• Lietuvių
    • English
  • English 
    • Lietuvių
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • Mokslinės publikacijos (PDB) / Scientific publications (PDB)
  • Moksliniai ir apžvalginiai straipsniai / Research and Review Articles
  • Straipsniai kituose recenzuojamuose leidiniuose / Articles in other peer-reviewed sources
  • View Item
  •   DSpace Home
  • Mokslinės publikacijos (PDB) / Scientific publications (PDB)
  • Moksliniai ir apžvalginiai straipsniai / Research and Review Articles
  • Straipsniai kituose recenzuojamuose leidiniuose / Articles in other peer-reviewed sources
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

State-of-the-art web data extraction systems for online business intelligence

Thumbnail
Date
2013
Author
Grigalis, Tomas
Čenys, Antanas
Metadata
Show full item record
Abstract
The success of a company hinges on identifying and responding to competitive pressures. The main ob - jective of online business intelligence is to collect valuable information from many Web sources to sup - port decision making and thus gain competitive advantage. However, the online business intelligence presents non-trivial challenges to Web data extraction systems that must deal with technologically so - phisticated modern Web pages where traditional manual programming approaches often fail. In this paper, we review commercially available state-of-the-art Web data extraction systems and their techno - logical advances in the context of online business intelligence.
 
Šiuolaikinės verslo organizacijos sėkmė priklauso nuo sugebėjimo atitinkamai reaguoti į nuolat besi - keičiančią konkurencinę aplinką. Internete veikian - čios verslo analitinės sistemos pagrindinis tikslas yra rinkti vertingą informaciją iš daugybės skirtingų internetinių šaltinių ir tokiu būdu padėti verslo orga - nizacijai priimti tinkamus sprendimus ir įgyti kon - kurencinį pranašumą. Tačiau informacijos rinkimas iš internetinių šaltinių yra sudėtinga problema, kai informaciją renkančios sistemos turi gerai veikti su itin technologiškai sudėtingais tinklalapiais. Šiame straipsnyje verslo analitikos kontekste apžvelgiamos pažangiausios internetinių duomenų rinkimo siste - mos. Taip pat pristatomi konkretūs scenarijai, kai duomenų rinkimo sistemos gali padėti verslo anali - tikai. Straipsnio pabaigoje autoriai aptaria pastarųjų metų technologinius pasiekimus, kurie turi potencia - lą tapti visiškai automatinėmis internetinių duomenų rinkimo sistemomis ir dar labiau patobulinti verslo analitiką bei gerokai sumažinti jos išlaidas.
 
Issue date (year)
2013
URI
https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/144306
Collections
  • Straipsniai kituose recenzuojamuose leidiniuose / Articles in other peer-reviewed sources [8559]

 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects / KeywordsInstitutionFacultyDepartment / InstituteTypeSourcePublisherType (PDB/ETD)Research fieldStudy directionVILNIUS TECH research priorities and topicsLithuanian intelligent specializationThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects / KeywordsInstitutionFacultyDepartment / InstituteTypeSourcePublisherType (PDB/ETD)Research fieldStudy directionVILNIUS TECH research priorities and topicsLithuanian intelligent specialization

My Account

LoginRegister