ГОСТ Р ИСО/МЭК 24668-2022 Информационные технологии (ИТ). Искусственный интеллект. Структура управления процессами аналитики больших данных

Введение

В настоящем стандарте описана рамочная структура (концепция) использования аналитики больших данных (big data analytics, BDA) в большинстве отделов и подразделений организации. Большие данные - это большие массивы данных, отличающиеся главным образом такими характеристиками, как объем, разнообразие, скорость обработки и/или вариативность, которые требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа. Традиционные методы и концепции обработки данных не в состоянии справиться с такими объемами данных, с их сбором, хранением, использованием, технологиями, с темпами генерации данных, с их структурой и разнообразием.

В стандарте определяется эталонная модель процесса аналитики больших данных (big data analytics process reference model, BDA PRM), а также модель оценки процесса (big data analytics process assessment model, BDA PAM). Модель BDA-PAM содержит два измерения: размерность процесса (process dimension), включающая процессы, определенные на основе набора PRM-моделей, в т.ч. модель BDA PRM и размерность возможностей процесса (capability dimension), определяемых на основе системы измерения процесса (process measurement framework, PME).

В настоящем стандарте эталонная модель процесса (PRM) и модель оценки процесса (PAM) определены как части рамочной структуры для аналитики больших данных, соответствующие требованиям ИСО/МЭК 33004-2015 и ИСО/МЭК 33020:2019 и предназначенные для использования при проведении оценки в соответствии с требованиями ИСО/МЭК 33002-2015.

Основная целевая аудитория настоящего документа - лица, внедряющие аналитику больших данных в организациях, а также специалисты по оценке возможностей аналитики больших данных. В стандарте описаны пять категорий процессов - процессы заинтересованных сторон внутри организации, процессы развития компетенций, процессы управления данными, процессы развития аналитики и процессы интеграции технологий.

Настоящий стандарт описывает всестороннюю рамочную структуру для разработки процессов организации, обеспечивающих эффективное использование возможностей аналитики больших данных, включая процессы, которые охватывают аналитику больших данных на уровне организации, и требования к управлению для каждого процесса. Эта рамочная структура может использоваться:

- для управления процессами, рассматриваемыми как элементы наилучшей практики;

- обеспечения возможностей для определения рисков и совершенствования процессов организации.

Отдача, получаемая благодаря автоматизации, прогнозированию и/или поддержке принятия решений с использованием аналитики больших данных, имеет большое значение для организаций. При внедрении, совершенствовании и оценке процессов аналитики больших данных на основе настоящего стандарта открываются следующие возможности:

- получение конкурентных преимуществ;

- улучшение процесса принятия решений;

- повышение качества обслуживания клиентов;

- рост продаж;

- лучшее реагирование на возможности и угрозы;

- снижение количества ошибок и промахов;