Show simple item record

dc.contributor.authorGrigalis, Tomas
dc.contributor.authorČenys, Antanas
dc.date.accessioned2023-09-18T19:52:55Z
dc.date.available2023-09-18T19:52:55Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn1392-0561
dc.identifier.other(BIS)VGT02-000027023
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/144306
dc.description.abstractThe 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.eng
dc.description.abstractŠiuolaikinės 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.lit
dc.format.extentp. 145-155
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isoeng
dc.relation.isreferencedbyLISA
dc.relation.isreferencedbyAcademic Search Complete
dc.relation.isreferencedbyCEEOL – Central and Eastern European Online Library
dc.source.urihttp://www.zara.lt/e-knygos/e-Informacijosmokslai-64.pdf#page=145
dc.titleState-of-the-art web data extraction systems for online business intelligence
dc.typeStraipsnis kitoje DB / Article in other DB
dcterms.references23
dc.type.pubtypeS3 - Straipsnis kitoje DB / Article in other DB
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.contributor.facultyFundamentinių mokslų fakultetas / Faculty of Fundamental Sciences
dc.contributor.departmentInformacinių sistemų katedra / Department of Information Systems
dc.subject.researchfieldT 007 - Informatikos inžinerija / Informatics engineering
dc.subject.enOnline business intelligence
dc.subject.enWeb data extraction
dc.subject.enWeb scraping
dcterms.sourcetitleInformacijos mokslai : mokslo darbai
dc.description.volumeVol.64
dc.publisher.nameVilniaus universiteto leidykla
dc.publisher.cityVilnius
dc.identifier.elaba4039034


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record