Digital Transformation and Big Data

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Today, the Russian Federation pays special attention to the digital transformation of the country as a whole and shows a separate interest in big data in particular, which is confirmed by a number of analyzed documents and the current situation in the subject area. The research work proposed for reading is devoted to the analysis of big data, one of the areas of use of which is the state, or rather the work of federal and regional executive authorities. The main value of big data from the position of the state is seen in the possibility of working on volumes of heterogeneous information in order to increase efficiency in making managerial decisions on a wide range of issues. The main purpose of the study is to disseminate the experience of big data analysis, which is used in the work of the Ministry of Economic Development of Primorsky Krai. To do this, it is proposed to turn to the theoretical aspects of big data, find out the main chain of work on them, and also pay attention to domestic and foreign experience in using data in some areas of knowledge. The practical part of the study is a description of the experience of the Ministry of Economic Development of the PC, which is directly related to the digital development of the region and carries out a certain list of works with heterogeneous data. As an example, attention is drawn to a proven approach to the analysis of a large set of open data characterizing the work and development of small and medium-sized businesses in the Primorsky Territory, posted on the website of the Federal Tax Service of the Russian Federation. In conclusion, it is emphasized that the approach proposed in the study for working with data can be adapted to similar needs in other federal and regional authorities

Sobre autores

Stanislav Kuzora

Far Eastern Federal University

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

Assistant of the Department of Innovations, Polytechnic Institute

8 Sukhanova str., Vladivostok, Russian Federation, 690091

Ivan Natarov

Ministry of Economic Development of the Primorsky Region

Autor responsável pela correspondência
Email: natarov_ivan@bk.ru
ORCID ID: 0000-0002-6550-6833

Data Analyst

22 Svetlanskaya str., Vladivostok, Russian Federation, 690110

Bibliografia

  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.).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».