«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
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).
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).
Рецензия
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:
516
Послать статью по эл. почте 