Цифровая трансформация и большие данные

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

На сегодняшний день Российская Федерация уделяет особое внимание цифровой трансформации страны в целом и проявляет отдельный интерес к большим данным в частности, что подтверждается рядом проанализированных документов и сложившейся конъюнктурой в предметной области. Исследование посвящено анализу больших данных, одной из областей использования которых является государство, а точнее работа федеральных и региональных органов исполнительной власти. Основная ценность больших данных с позиции государства видится в возможности работы над объемами разнородной информации с целью повышения эффективности в принятии управленческих решений по широкому кругу вопросов. Основной целью исследования является распространение опыта анализа больших данных, которые используются в работе Министерства экономического развития Приморского края. Для этого предлагается обратиться к теоретическим аспектам больших данных, узнать основную цепочку работ над ними, а также обратить внимание на отечественный и зарубежный опыт использования данных в некоторых областях знаний. Практической частью исследования является описание опыта работы Минэкономразвития ПК, имеющее непосредственное отношение к цифровому развитию региона и осуществляющее определенный перечень работ с разнородными данными. В качестве примера обращается внимание на апробированный подход по анализу большого набора открытых данных, характеризующих работу и развитие малого и среднего предпринимательства в Приморском крае, размещенных на сайте Федеральной налоговой службы Российской Федерации. В заключении подчеркивается, что предлагаемый в исследовании подход по работе с данными может быть адаптирован под схожие потребности в других федеральных и региональных органах власти.

Об авторах

Станислав Сергеевич Кузора

Дальневосточный федеральный университет

Email: kuzora_ss@dvfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2309-2035

ассистент Департамента инноваций Политехнического института

690091, Россия, Владивосток, ул. Суханова, 8

Иван Петрович Натаров

Министерство экономического развития Приморского края

Автор, ответственный за переписку.
Email: natarov_ivan@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-6550-6833

аналитик данных

690110, Россия, Владивосток, ул. Светланская, 22

Список литературы

  1. Chen M., Mao S., Liu Y. Big Data: A Survey. Mobile Netw Appl, 2014: 171–209. doi: 10.1007/s11036-013-0489-0
  2. Longbing C. Data Science: A Comprehensive Overview. ACM Comput. Surv. 2017;50(3):42. DOI: https://doi.org/10.1145/3076253
  3. Zvyagin L.S. Cifrovye trendy v analize dannyh i mjagkih izmerenijah kak konceptual’naja osnova razvitija prikladnyh nauk [Mathematical Algorithms of Game Theory as an Applied Tool for Making Effective Financial and Economic Decisions]. Myagkiye izmereniya i vychisleniya. 2020;37(12):45–62 (In Russ.).
  4. Chen J., Jiang Q., Wang Y., Tang J. Study of Data Analysis Model Based on Big Data Technology. 2016 IEEE International Conference on Big Data Analysis (ICBDA); 2016: 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/ICBDA.2016.7509810
  5. Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. McKinsey Global Institute. URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation#. Accessed: 23.01.2022
  6. Platonova S.I. Big Data: Challenges and Opportunities in Social Sciences. Manuskript. 2020; 13(4). DOI: https://doi.org/10.30853/manuscript.2020.4.24 (In Russ.).
  7. Chernyak L. Bol’shiye Dannyye — novaya teoriya i praktika [Big Data — New Theory and Practice]. Otkrytyye sistemy. SUBD. 2011;10:18–25 (In Russ.).
  8. Chernyak L. Svezhiy vzglyad na Bol’shiye Dannyye [A New Look at Big Data]. Otkrytyye sistemy. SUBD. 2013;7:48–51 (In Russ.).
  9. Volkov D.V. V poiskakh sokrovishch [Looking for Treasures]. Otkrytyye sistemy. SUBD. 2014;1:1 (In Russ.).
  10. Sagiroglu S., Sinanc D. Big Data: A Review. 2013 International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS); 2013: 42–47. DOI: https://doi.org/10.1109/CTS.2013.6567202
  11. Philip Chen C.L., Chun-Yang Z. Data-Intensive Applications, Challenges, Techniques and Technologies: A Survey on Big Data. Information Sciences. 2014;275:314–347. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.01.015
  12. Regional’nye proekty cifrovoj jekonomiki Primorskogo kraja [Regional Projects of the Digital Economy of Primorsky Region]. URL: https://digital.primorsky.ru/. Accessed: 23.01.2022 (In Russ.).
  13. Ukaz Prezidenta RF ot 09.05.2017 N 203 «O Strategii razvitija informacionnogo obshhestva v Rossijskoj Federacii na 2017 — 2030 gody» [Decree of the President of the Russian Federation of May 9, 2017 # 203 “On the Strategy for the Development of the Information Society in the Russian Federation for 2017 — 2030”]. URL: https://base.garant.ru/71670570/. Accessed: 23.01.2022 (In Russ.).
  14. Ukaz Prezidenta RF ot 21.07.2020 N 474 “O nacional’nyh celjah razvitija Rossijskoj Federacii na period do 2030 goda” [Decree of the President of the Russian Federation of July 21, 2020 # 474 “On the National Development Goals of the Russian Federation for the Period up to 2030”]. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202007210012. Accessed: 23.01.2022 (In Russ.).
  15. Strategija v oblasti cifrovoj transformacii otraslej jekonomiki, social’noj sfery i gosudarstvennogo upravlenija Primorskogo kraja [Strategy in the Field of Digital Transformation of Sectors of the Economy, Social Sphere and Public Administration of Primorsky Region]. URL: https://www.tadviser.ru/images/7/7c/Стратегия_Приморский_край.pdf. Accessed: 23.01.2022 (In Russ.).
  16. Proekt po analizu nalogovoj platezhesposobnosti malogo i srednego biznesa na territorijah municipal’nyh obrazovanij Primorskogo kraja [Project to Analyze the Tax Solvency of Small and Medium-sized Businesses in the Territories of Municipalities of Primorsky Region]. URL: https://github.com/ivannatarov/Data_analysis_msp. Accessed: 23.01.2022 (In Russ.).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).