Федосенко, Олександр ДмитровичОлександр ДмитровичФедосенкоЗаріцький, Олег Володимирович2026-06-162026-06-162026Федосенко О. Д. Інформаційна система автоматизованого відновлення процесів транспортування даних : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп'ютерні науки ∕ наук. кер. О. В. Заріцький. Київ, 2026. 134 с.https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/23572Мета: зменшення часу простою та підвищення надійності в обробці даних шляхом автоматичного відновлення ETL-пайплайнів за допомогою застосування великих мовних моделей. Об'єкт дослідження - процеси автоматичного відновлення ETL-пайплайнів. Предмет дослідження - моделі та методи побудови систем автоматичного діагностування й виправлення помилок у ETL-скриптах. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено модель автоматичного відновлення ETL-пайплайнів, яка завдяки поєднанню детерміністичного аналізу схеми з LLM-діагностуванням забезпечує повний цикл самовідновлення. Уперше запропоновано модель людино-машинної взаємодії для систем самовідновлення ETL-пайплайнів за принципом human-in-the-loop. Дістав подальшого розвитку метод збирання контексту помилки з шести гетерогенних джерел. Практичну цінність роботи підтверджено впровадженням системи на базі практики для відновлення ETL-пайплайнів інтеграції рекламних даних. Час повного циклу репарації становить 11-40 секунд проти 30-90 хвилин при ручному відновленні; прогнозований річний економічний ефект близько 26 тис. USD. Запропоновано чотирифазну модель самовідновлення з безпечним виконанням виправлень за принципом defense in depth. Реалізація інтегрована з Apache Airflow, AWS Glue та Amazon Redshift Serverless. На вибірці зі 140 прогонів (чотири сценарії дрейфу, сім LLM-моделей) точність діагностування становить 87,1 %, частка end-to-end відновлення 80 %. Ключові слова: ETL-пайплайн, дрейф схеми даних, великі мовні моделі, самовідновлення, Apache Airflow, Amazon Redshift, structured output, human-in-the-loop, інженерія даних.ukETL-пайплайндрейф схеми данихвеликі мовні моделісамовідновленняApache AirflowAmazon Redshiftstructured outputhuman-in-the-loopінженерія данихМагістерська робота