Файл: Основные сквозные цифровые технологии 6 необходимость единой методологии сбора и анализа данных.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.01.2024
Просмотров: 13
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Основные «сквозные» цифровые технологии: 6 необходимость единой методологии сбора и анализа данных
Сегодня мы имеем дело с активной цифровой трансформацией в различных секторах экономики, основу которых составляют «сквозные» цифровые технологии. В этой связи неизбежны изменения в производственных процессах и бизнес-моделях, во взаимоотношениях с потребителями. Для формирования сбалансированной политики как на государственном уровне, так и на уровне предприятий и отраслей необходимо обладать достоверными статистическими данными, отражающими происходящее в мировой экономике. На сегодняшний день такая информация представлена локально, зачастую в рамках некоторых исследований консалтинговых компаний и носит фрагментарный характер. Это значит, что задача выработки единой методологии сбора и анализа данных, характеризующих развитие «сквозных» цифровых технологий, как никогда актуальна. В основу методологии должны быть положены определения технологий и классификаций. В данном разделе предложены дефиниции «сквозных» цифровых технологий, которые могут быть использованы в рамках разработки стандартов сбора и обработки данных по новым направлениям, связанным с цифровизацией экономики и общества. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» определяет перечень основных «сквозных» цифровых технологий, на развитие которых в первую очередь предполагается направить меры государственной политики. В этот перечень входят:
большие данные
квантовые технологии
компоненты робототехники и сенсорика
нейротехнологии и искусственный интеллект
новые производственные технологии
промышленный интернет
системы распределенного реестра
технологии беспроводной связь
технологии виртуальной и дополненной реальностей
В данный список по мере возникновения и развития новых передовых технологий могут вноситься изменения.
Большие данные (big data) – совокупность методов, инструментов и подходов к обработке как структурированных, так и неструктурированных данных, объемы которых превосходят возможности типичных баз данных по занесению, хранению, управлению и анализу информации. Кроме того, бóльшая часть таких данных представлена в формате, который не соответствует структурированному формату баз данных, что делает невозможным их обработку традиционными способами. К большим данным относятся веб-журналы, видеозаписи, текстовые документы, машинный код, геопространственные данные и т.д. Основными характеристиками больших данных являются внушительный объем, разнообразие форматов и высокая скорость генерации. Для хранения и анализа больших данных и принятия решений используются облачные вычисления – технологии, работающие на основе интернет-сервисов (центральных узлов сети). Загруженная и хранимая в облачном сервисе информация доступна пользователям повсеместно, однако способа обеспечить полную защиту этой информации пока нет. Анализ больших данных позволяет выявить шаблоны поведения потребителей и взаимосвязи между ними, а также информацию, способствующую повышению качества принимаемых решений, оздоровлению клиентского опыта, снижению издержек и стимулированию разработки новых продуктов и услуг. В последнее время значительно повысилась скорость и эффективность аналитических инструментов в данной области по сравнению с традиционными решениями в сфере бизнес-аналитики, благодаря чему организации становятся более гибкими и могут оперативно реагировать на изменения во внешней среде. Преимущества облачных вычислений, кроме того, заключаются в возможности сократить издержки на приобретение собственных вычислительных мощностей и обеспечить доступность хранимой в облаке информации, что повышает гибкость рабочего процесса. Облачные вычисления применяются для хранения и управления массивами данных, а также для взаимодействия с другими центрами сбора данных [Elsevier, 2014].
| ДРАЙВЕРЫ | БАРЬЕРЫ | ЭФФЕКТЫ |
| Развитие облачной инфраструктуры Внесение изменений в нормативноправовую базу в части обеспечения конфиденциальности данных Значительные инвестиции в большие данные технологическими компаниями Поглощение крупными технологическими компаниями клиентской базы компаний, предлагающих мобильные приложения и другие дата-платформы Рост объемов информации в интернете, в большинстве своем неструктурированной Развитие Интернета вещей Распространение беспроводных сенсорных сетей | Высокая стоимость внедрения технологии Проблемы в обеспечении кибербезопасности. Нехватка квалифицированных кадров для внедрения и ведения проектов Сложность интеграции с существующими системами Ограниченное число поставщиков данных Неготовность предприятий к использованию технологии | Повышение качества предоставляемых услуг Персонализация продуктов и услуг Повышение эффективности таргетированной рекламы Повышение качества обслуживания клиентов Оптимизация каналов коммуникации с клиентами Модернизация систем оперативного контроля и наблюдения |
| ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ | КЕЙСЫ |
| | В Эстонии с 2004 г. реализуется проект по созданию электронной системы здравоохранения, администрируемый Эстонским фондом электронного здравоохранения (Estonian E-Health Foundation). Система включает в себя реестр электронных медицинских записей о здоровье пациента в цифровом формате (в том числе цифровые рецепты, изображения, сведения о посещении пациентом врачей и результаты анализов). Собираемые в государственном масштабе большие данные доступны для обработки для научных организаций и органов официальной статистики в обезличенной форме [Гирич, 2017]. Над развитием аналогичных систем активно работают и другие страны Европы. Так, в рамках ОЭСР рассматриваются рекомендации по управлению данными сферы здравоохранения, а также использованию больших данных при исследовании и лечении деменции (Health Data Governance: Privacy, Monitoring and Research [OECD, 2015] и Dementia Research and Care: Can Big Data Help? [Anderson, Oderkirk (eds.), 2015] соответственно). |
| ПРОГНОЗЫ И ФАКТЫ |
| 628 гипермасштабных центров обработки данных появятся в мире к 2021 г. (в 2016 г. их было лишь 338) [Cisco, 2018a]. 77.58 млрд долл. США составит глобальный рынок технологий для анализа больших данных и услуг в 2023 г. [Business Wire, 2018a]. 123.2 млрд долл. США – глобальный рынок больших данных к 2025 г. [Grand View Research, 2016a]. 163 Збайт – объем глобальной базы данных [IDC, 2017]. Большие данные добавят около 15 трлн долл. США стоимости в глобальную экономику к 2030 г. [Global Manufacturing & Industrialization Summit, 2018]. |