В России написан национальный стандарт в области больших данных

bigdata6001.jpg


В рамках проекта НТИ подготовлен отечественный стандарт в области систем управления процессами аналитики больших данных. Документ является переводом соответствующего международного стандарта ISO. До этого в России был утвержден словарь терминов в области больших данных.

Национальный стандарт в области управления большими данными

Технический комитет по стандартизации «Искусственный интеллект» (ТК-164) вынес на публичное обсуждение первую редакцию стандарта «Информационные технологии. Искусственный интеллект. Структура управления процессами аналитики больших данных». Об этом CNews сообщили представители Национальной технологической инициативы (НТИ).

Проект стандарта был разработан Национальным центром цифровой экономики Московского государственного университета (МГУ) им. М.В. Ломоносова (в рамках проекта Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных) и Институтом развития информационного общества. ТК-164 был создан в 2019 г. по инициативе Российской венчурной компании (РВК) при поддержке Минпромторга и Росстандарта.

Национальный стандарт представляет собой русскоязычную адаптацию разрабатываемого международного стандарта ISO/IEC 24668 Information technology – Artificial intelligence – Process management framework for big data analytics. Разработка российской версии стандарта была включена в Перспективную программу стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на период 2021-2024 гг., она также была утверждена Минэкономразвития и Росстандартом.

bigdata6001.jpg

В рамках проекта НТИ подготовлен отечественный стандарт в области систем управления процессами аналитики больших данных

В первой редакции национального стандарта описана всесторонняя концепция, как эффективно применять возможности аналитики больших данных в различных службах и подразделениях организациях. Именно с использованием аналитики больших данных осуществляются процессы автоматизации, прогнозирования и поддержки принятия решений.

Проект стандарта определяет эталонную модель процесса аналитики больших данных (Big Data Analytics Process Reference Model, BDA PRM), а также модель оценки этого процесса (Big Data Analytics Process Assessment Model, BDA PAM). В документе описаны пять категорий процессов: процессы заинтересованных стороны внутри организации, процессы развития компетенций, процессы управления данными, процессы развития аналитики и процессы интеграции технологий.

Как новый стандарт поможет организациям улучшить процесс принятие решений

Основная целевая аудитория стандарта – лица, внедряющие аналитику больших данных в организациях, а также специалисты по оценке возможностей аналитики больших данных, сообщили в пресс-службе НТИ.

«Внедряя, развивая и оценивая процессы аналитики больших данных на основе международного стандарта, организации смогут улучшить принятие решений, повысить качество обслуживания клиентов, усовершенствовать реагирование на возможности и угрозы, а следовательно – снизить количество ошибок, увеличить эффективность и производительность своей деятельности, уменьшить затраты», — отмечает председатель подкомитета «Данные» (ПК 02) в составе ТК 164 Юрий Хохлов.

От DevOps к TestOps: как ускорить процессы тестирования новых приложений и ПО

Интеграция

Глобально стандарт позволит заинтересованным сторонам использовать единый терминологический аппарат, повысить распространение и единство восприятия информации, увеличить стабильность терминологии, создать предпосылки для взаимного проникновения отечественных и мировых исследований в области работы с большими данными.

По факту, предлагаемая редакция национального стандарта является переводом редакции соответствующего международного стандарта. «Международная стандартизация обгоняет российскую, поэтому важно сократить отставание благодаря переводам, — пояснили в пресс-службе НТИ. — Переводы также позволяют гармонизировать между собой международные и национальные стандарты. Среди разработок Национального центра цифровой экономии МГУ есть и оригинальные стандарты, учитывающие российскую деятельность, но не всегда это необходимо».

Словарь в области больших данных

Ранее Росстандарт утвердил ГОСТ «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь», который идентичен международному стандарту Information technology – Big data – Overview and vocabulary. Разработчиками также выступили национальный центр цифровой экономики МГУ и Институт развития информационного общества. Термины, установленные в данном стандарте, обязательны для применения во всех видах документации литературы по данной научно-технической отрасли, входящих в сфере работ по стандартизации и использующих результаты этих работ.

Для чего нужна стандартизация в сфере искусственного интеллекта

«Стандартизация искусственного интеллекта поможет сформировать на рынке единое представление о том, что такое искусственный интеллект и какие требования должны предъявляться к технологии на этапах разработки и внедрения, — говорит основатель компании «Роббо» Павел Фролов. — Это особенно важно для сегмента интеллектуальных технологий, которые представляют собой «черный ящик» для пользователей: качество их работы зависит от многих факторов, а логика принятий решений непрозрачна. Разработка типовых требований к искусственному интеллекту позволит гарантировать качество и безопасность работы интеллектуальных систем».

Фролов добавляет, что отрасль также ждет документа о типовых требованиях к искусственному интеллекту в сфере образования – это предусмотрено программой стандартизации искусственного интеллекта на 2021-2024 гг. «Образование – сфера с повышенными требованиям к качеству и безопасности технологий, и стандарты необходимы для того, чтобы шире использовать интеллектуальные технологии в процессе обучения», — отмечает он.


Игорь Королев

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *