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

ГОСТ Р ИСО/МЭК 24668-2022

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Информационные технологии

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Структура управления процессами аналитики больших данных

Information technology. Artificial intelligence. Process management framework for big data analytics

ОКС 35.020

Дата введения 2023-01-01

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Научно-образовательным центром компетенций в области цифровой экономики Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова" (МГУ имени М.В.Ломоносова) и Автономной некоммерческой организацией "Институт развития информационного общества" (ИРИО) на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 8 ноября 2022 г. N 1258-ст

4 Настоящий стандарт идентичен международному стандарту ИСО/МЭК 24668* "Информационные технологии. Искусственный интеллект. Структура управления процессами аналитики больших данных" (ISO/IEC 24668:2022 "Information technology - Artificial intelligence - Process management framework for big data analytics", IDT).

________________

* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым в тексте, можно получить, обратившись в Службу поддержки пользователей. - Примечание изготовителя базы данных.

При применении настоящего стандарта рекомендуется использовать вместо ссылочных международных стандартов соответствующие им национальные стандарты, сведения о которых приведены в дополнительном приложении ДА

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

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.