Preview

Вестник университета

Расширенный поиск

«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»: КАК ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ МОГУТ ПОМОЧЬ СТАТИСТИЧЕСКОЙ СЛУЖБЕ ПОВЫСИТЬ ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАСЧЕТА ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН

https://doi.org/10.26425/1816-4277-2018-4-110-113

Полный текст:

Аннотация

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).

Об авторе

А. М. Михайлова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Россия


Список литературы

1. Приказ 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).

2. Зараменских, Е. П. Основы бизнес-информатики. - М.: Юрайт. - 2016. - 407 с.

3. Клеппман, М. Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка. - С.: Питер. - 2018. - 740 с.

4. Марц, Н. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени / Н. Марц, Дж. Уоррен. - М.: Вильямс. - 2016. - 356 с.

5. Парфенов, Ю. Проектирование реляционных хранилищ данных. Учебное пособие. - М.: Юрайт. - 2017. - 122 с.

6. 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.

7. 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.

8. Фаулер, М. NoSQL. Новая методология разработки нереляционных баз данных / М. Фаулер, П. Дж. Садаладж. - М.: Вильямс. - 2017. - 192 с.

9. TOGAF Version 9.1. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.opengroup.org/togaf/ (дата обращения: 02.07.2017).


Для цитирования:


Михайлова А.М. «БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»: КАК ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ МОГУТ ПОМОЧЬ СТАТИСТИЧЕСКОЙ СЛУЖБЕ ПОВЫСИТЬ ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАСЧЕТА ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН. Вестник университета. 2018;(4):110-113. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2018-4-110-113

For citation:


Mikhajlova A. BIG DATA: HOW CAN INFORMATION TECHNOLOGIES HELP THE STATISTICS SERVICE TO INCREASE EFFICIENCY OF CALCULATION OF THE CONSUMER PRICE INDEX. Vestnik Universiteta. 2018;(4):110-113. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/1816-4277-2018-4-110-113

Просмотров: 169


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-4277 (Print)
ISSN 2686-8415 (Online)