Технический комитет по стандартизации «Искусственный интеллект» (ТК 164) на базе РВК вынес на общественное обсуждение первую редакцию стандарта «Информационные технологии. Эталонная архитектура больших данных. Часть 2: Варианты использования и производные требования». Проект стандарта разработан Национальным центром цифровой экономики МГУ имени М.В. Ломоносова и Институтом развития информационного общества.
Национальный стандарт «Информационные технологии. Эталонная архитектура больших данных. Часть 2: Варианты использования и производные требования» входит в серию из пяти стандартов по эталонной архитектуре больших данных и представляет собой русскоязычную адаптацию международного технического отчета ISO/IEC TR 20547-2:2018 Information technology — Big data reference architecture — Part 2: Use cases and derived requirements.
Проект национального стандарта содержит примеры вариантов использования больших данных в ряде областей применения, включая оборону, здравоохранение, энергетику, астрономию и физику, глубокое обучение и социальные сети. Документ также содержит выводы, сделанные на основе анализа представленных вариантов использования.
Включенные в документ сведения об опыте применения больших данных, в первую очередь отражающие американскую практику, собирались и обрабатывались по единой методике, что позволяет использовать эту информацию при планировании и реализации отечественных проектов в сходных областях. Изучение и обобщение опыта реализации инициатив в сфере больших данных и внедрения соответствующих технологий в государственное управление, деловую и научную деятельность представляют научно-практический интерес для российских специалистов в связи с существенной ролью больших данных в ряде ключевых национальных программ, среди которых программы построения электронного правительства, цифровой экономики и информационного общества.
Проект стандарта разработан Национальным центром цифровой экономики МГУ в рамках проекта Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных и Институтом развития информационного общества. Координацию работ по согласованию и утверждению документа осуществляет подкомитет «Данные» (ПК 02) на базе МГУ, действующий в составе ТК 164 «Искусственный интеллект».
«Чтобы устранить неясности и заложить стабильную основу для решения проблем и использования возможностей в области больших данных, международные органы по стандартизации — Международная организация по стандартизации (ИСО) и Международная электротехническая комиссия (МЭК) — недавно завершили публикацию набора стандартов и технических отчетов. Предпринимаются усилия для того, чтобы сделать эти документы доступными для широкого круга российских специалистов путем их адаптации в качестве национальных стандартов и предстандартов, — отметил Юрий Хохлов, председатель подкомитета «Данные» ТК 164. — При правильном использовании большие данные могут помочь организациям принимать важные стратегические решения, экономить время и ресурсы, а также лучше понимать тенденции рынка и потребности клиентов. С помощью больших данных можно получить ценные знания, приводящие к новым изобретениям и решениям в различных областях, среди которых борьба с заторами на дорогах, медицинская диагностика и лечение, безопасность пищевых продуктов и многие другие. Технологии работы с большими данными также привлекают значительное внимание государства и общества, о чем свидетельствует их включение Постановлением Правительства России от 28 октября 2020 года № 1750 в перечень технологий, применяемых в рамках экспериментальных правовых режимов в сфере цифровых инноваций».
Первая редакция стандарта доступна на сайте Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных на базе МГУ. Замечания по проекту принимаются по электронным почтам bigdata-wg02@digital.msu.ru и standards@iis.ru до 11 января 2021 года. По результатам публичного обсуждения редакция стандарта будет дополнена и утверждена ТК 164 «Искусственный интеллект», после документ планируется внести в Росстандарт.
Пресс-релиз подготовлен на основании материала, предоставленного организацией. Информационное агентство AK&M не несет ответственности за содержание пресс-релиза, правовые и иные последствия его опубликования.
