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

     3 Термины и определения

В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:

ИСО и МЭК поддерживают терминологические базы данных для использования в стандартизации, расположенные по следующим адресам:

платформа ИСО для онлайн-просмотра материалов по стандартам (Online Browsing Platform, ОВР) доступна по адресу https://www.iso.org/obp/ui;

Электропедия МЭК (IEC Electropedia) доступна по адресу http://www.electropedia.org/.

3.1 большие данные (big data): 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.

Примечание - Термин "большие данные" широко применяется в различных значениях, например, в качестве наименования технологии масштабирования, используемой для обработки больших массивов данных.

[ИСО/МЭК 20546:2019, 3.1.2]

3.2 аналитика данных (data analytics): Составное понятие, охватывающее получение, сбор, проверку и обработку данных, включая их количественную оценку, визуализацию и интерпретацию.

Примечание - Аналитика данных используется для представления объектов, описываемых данными, с целью прогнозирования конкретных ситуаций и формирования пошаговых рекомендаций при решении задач. Закономерности, полученные посредством аналитики, используются в различных целях, таких как принятие решений, проведение исследований, обеспечение устойчивого развития, проектирование, планирование и т.д.

[ИСО/МЭК 20546:2019, 3.1.6]

3.3 стратегическое управление данными (data governance): Разработка и обеспечение исполнения политик, связанных с менеджментом данных.

Примечание - Стандарт ИСО/МЭК 38500 [8] устанавливает шесть принципов стратегического управления информационными технологиями: ответственности, стратегии, приобретения, эффективности, соответствия, поведения человека. Эти принципы также применимы в отношении данных.

[ИСО 8000-2:2020, 3.16.1] [1]