guuvestВестник университетаVestnik Universiteta1816-42772686-8415State University of Management10.26425/1816-4277-2018-4-110-113guuvest-1005Research ArticleЭКОНОМИКА: ПРОБЛЕМЫ, РЕШЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫECONOMICS: PROBLEMS, SOLUTIONS AND PROSPECTS«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»: КАК ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ МОГУТ ПОМОЧЬ СТАТИСТИЧЕСКОЙ СЛУЖБЕ ПОВЫСИТЬ ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАСЧЕТА ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕНBIG DATA: HOW CAN INFORMATION TECHNOLOGIES HELP THE STATISTICS SERVICE TO INCREASE EFFICIENCY OF CALCULATION OF THE CONSUMER PRICE INDEXМихайловаА. М.MikhajlovaA.Coolgirly9769@yandex.ruФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииРоссияFinancial University Under the Government of the Russian FederationRussian Federation20183004201804110113Copyright © Михайлова А.М., 20182018Михайлова А.М.Mikhajlova A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/1005

Представлены результаты исследования применения технологий Big Data («Большие данные») при расчете индекса потребительских цен (далее - ИПЦ). Объект исследования - государственное учреждение «Федеральная служба государственной статистики» (далее - РОССТАТ), предмет исследования - процесс расчета ИПЦ на основе данных, поступающих в РОССТАТ. Цель исследования -разработка рекомендаций по использованию «Больших данных» в статистике потребительских цен. Бизнес- и информационно-технологическая (ИТ-) архитектура РОССТАТа разработана с помощью пошаговой инструкции по разработке архитектуры предприятия TOGAF (The Open Group Architecture Framework).

The results of the study of the application of the Big Data technologies in calculating the consumer price index (CPI) has been presented. The object of the study is the state institution «Federal State Statistics Service» (ROSSTAT), the subject of the study - the process of calculating the CPI based on data coming to the ROSSTAT. The purpose of the study is to develop recommendations on the application of Big Data in the statistics of consumer prices. The business and information technology (IT) architecture of the ROSSTAT were developed with the help of the step-by-step instruction for the development of architecture TOGAF (The Open Group Architecture Framework).

индекс потребительских ценБольшие данныебизнес- и ИТ-архитектураBig DataTOGAFconsumer price indexBig DatahadoopTOGAFbusiness and IT architectureReferencesПриказ Росстата от 20.08.2012 г. № 454 (последняя редакция) «Об утверждении Методологических рекомендаций по организации наблюдения за потребительскими ценами и тарифами на отдельные виды услуг». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: Справочная правовая система «КонсультантПлюс» (дата обращения: 15.01.2018).Prikaz Rosstata ot 20.08.2012 № 454 (poslednjaja redakcija) «Ob utverzhdenii Metodologicheskih rekomendacij po organizacii nabljudenija za potrebitel’skimi cenami i tarifami na otdel’nye vidy uslug» [Order of Rosstat dated 20.08.2012 N 454 (last revised) «On approval of Methodological recommendations on the organization of monitoring of consumer prices and tariffs for certain types of services»]. Available at: Spravochnaja pravovaja sistema «Konsul’tantPljus» [ConsultantPlus legal reference system] (accessed 15.01.2018).Зараменских, Е. П. Основы бизнес-информатики. - М.: Юрайт. - 2016. - 407 с.Zaramenskih E. P. Osnovy biznes-informatiki [Basics of business informatics]. Moscow, Jurajt Publ., 2016. 407 p.Клеппман, М. Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка. - С.: Питер. - 2018. - 740 с.Kleppman M. Vysokonagruzhennye prilozhenija. Programmirovanie, masshtabirovanie, podderzhka [Highly loaded applications. Programming, scaling, support]. Saint Petersburg, Piter Publ., 2018. 740 p.Марц, Н. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени / Н. Марц, Дж. Уоррен. - М.: Вильямс. - 2016. - 356 с.Marc N., Uorren Dzh. Bol’shie dannye. Principy i praktika postroenija masshtabiruemyh sistem obrabotki dannyh v real’nom vremeni [Big Data. Principles and practice of building scalable data processing systems in real time]. Moscow, Vil’jams Publ., 2016. 356 p.Парфенов, Ю. Проектирование реляционных хранилищ данных. Учебное пособие. - М.: Юрайт. - 2017. - 122 с.Parfenov Ju. Proektirovanie reljacionnyh hranilishh dannyh. Uchebnoe posobie [Designing of relational data warehouses. Tutorial]. Moscow, Jurajt Publ., 2017. 122 p.Силен, Д., Мейсман А., Али, М. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных / Д. Силен, А. Мейсман, М. Али. - М.: Питер. - 2017. - 336 с.Silen D., Mejsman A., Ali M. Osnovy Data Science i Big Data. Python i nauka o dannyh [Basics of Data Science and Big Data. Python and the science of data]. Saint Petersburg, Piter Publ., 2017. 336 p.Тельнов, Ю. Ф., Федоров, И. Г. Инжиниринг предприятия и управление бизнес-процессами. Методология и технология: учеб. пособие / Ю. Ф. Тельнов, И. Г. Федоров. - М.: ЮНИТИ-ДАНА. - 2015. - 207 с.Tel’nov Ju. F., Fedorov I. G. Inzhiniring predprijatija i upravlenie biznes-processami. Metodologija i tehnologija: ucheb. Posobie [Enterprise engineering and business process management. Methodology and technology: tutorial]. Moscow, JuNITI-DANA Publ., 2015. 207 p.Фаулер, М. NoSQL. Новая методология разработки нереляционных баз данных / М. Фаулер, П. Дж. Садаладж. - М.: Вильямс. - 2017. - 192 с.Fauler M., Sadaladzh P. Dzh. NoSQL. Novaja metodologija razrabotki nereljacionnyh baz dannyh [NoSQL. New methodology for developing non-relational databases]. Moscow, Vil’jams Publ., 2017. 192 p.TOGAF Version 9.1. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.opengroup.org/togaf/ (дата обращения: 02.07.2017).TOGAF Version 9.1. Available at: https://www.opengroup.org/togaf/ (accessed 02.07.2017).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.