МЕТОДОЛОГИИ И ИНДИКАТОРЫ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

  • Макруфа Шaриф кызы Гаджирагимова Институт информационных технологий НАН Азербайджана
  • Айбениз Салман Алиева Институт информационных технологий НАН Азербайджана

Аннотация

Развитие технологий социальных сетей, облачные вычисления и «Интернет вещей» вызвали быстрое увеличение объема данных и формирование парадигмы «больших данных». Увеличение объема, скорости, разнообразия и ценности больших данных стало играть важную роль в создании социальных отношений, конкурентных преимуществ и инновационных направлений. Внедрение в различные сферы человеческой жизнедеятельности вызвало потребности в проведении количественных и качественных оценок больших данных. В этой статье рассмотрены некоторые подходы к определению больших данных. Исследованы методологические подходы и индикаторы для измерения больших данных. В конце были предложены индикаторы для измерения факторов, влияющих на рост и развития больших данных.

Сведения об авторах

Макруфа Шaриф кызы Гаджирагимова, Институт информационных технологий НАН Азербайджана

кандидат технических наук, доцент, главный инженер проекта; преподаватель в Инновационном учебном центре института

Айбениз Салман Алиева, Институт информационных технологий НАН Азербайджана

исследователь, старший научный сотрудник

Литература

1. The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things // URL: https://www.emc.com/leadership/digital-universe/
2. Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development // URL: http://www.weforum.org/reports
3. Jina X., Benjamin W., Chenga X., Wang Y. Significance and Challenges of Big Data Research // J.Big Data Research — 2015. — Vol.. 2(2) —, pp. 59–64.
4. Oxford Dictionaries // URL: www.oxforddictionaries.com/definition//big-data, 2015.
5. Hu H., Wen Y. et al. Toward Scalable Systems for Big Data Analytics // IEEE Access Journal — 2014. —Vol. 2, — PP. 652-689.
6. Gartner. IT Glossary Big Data // URL: http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/
7. Boyd D., Crawford K. Critical Questions for Big Data. Information // Communication & Society —2012.. — vol.15(5) — PP. 662-679.
8. Gantz J., Reinsel D. Extracting value from chaos // Proc. IDC iView— 2011.— PP. 1–12.
9. J. Manyika, Michael Chui,Brad Brown et al., Big data: The Next Frontier for Innovation Competition and Productivity // San Francisco, CA, USA: McKinsey Global Institute — 2011. — PP. 1-137.
10. M. Cooper, P. Mell Tackling Big Data // URL: http://csrc.nist.gov/groups/SMA/forum/documents/
11. UN Global Pulse «Big Data for Development: Challenges & Opportunities», 2012 // URL:http://unglobalpulse.org
12. UN Global Pulse «Integrating Big Data into the Monitoring and Evaluation of Development Programmes», 2016 // URL: http://unglobalpulse.org//
13. Pospiech M., Felden C. Towards A Big Data Theory Model //Proceedings 2015, IEEE International conference on Big Data — 2015. — PP. 2082-2090.
14. Lyman P., Varian Hal R. How Much Information, 2003 // URL: http://groups.ischool.berkeley.edu/archive/how-much-info-2003/
15. Gantz J. et. al. The Diverse and Exploding Digital Universe: An Updated Forecast of Worldwide Information Growth Through 2011 // IDC White Paper —March 2008.
16. Westervelt R. IDC White Paper: Information-Centric Security: Why Data Protection Is the Cornerstone of Modern Enterprise Security Programs, March 2017 // URL:symantec.com›content/dam/
17. Hilbert, M., López, P. The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute // Information. Science — 2011. —Vol.332(6025) — PP.60 –65.
18. Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016–2021 // URL: http://www.cisco.com
19. Bohn, R., Short, J. How much information? 2009 report on American consumers, Global Information Industry Center of University of California // URL: http://hmi.ucsd.edu/howmuchinfo.php
20. Massachusetts Big Data Indicators 2015 // URL: http://massbigdata.org/assets/Uploads/Final-Big-Data-Report-2015.pdf
21. Catteneo G. «The European Data Market» // NESSI summit in Brussels on 27 May 2014. — URL: http://www.nessi-europe.eu/
22. Final results of the European Data Market study measuring the size and trends of the EU data economy, 2017// URL: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/
23. Halevi G., The Evolution of Big Data as a Research and Scientific Topic Overview of the Literature // Research Trends — 2012. —Issue 30.
24. Hajirahimova M., Aliyeva A. Some indicators of Big Data // IOSR Journal of Engineering (IOSRJEN) —2016. —Vol. 06, —Issue 10, —PP. 01-06
25. Aliguliyev R.M. , Hajirahimova M.Sh., Aliyeva A.S. Current scientific and theoretical problems of Big Data // Problems of information society — 2016. — №2, — PP.34–45.
26. Cai L., Zhu Y. The Challenges of Data Quality and Data Quality Assessment in the Big Data Era // Data Science Journal — 2015 . —Vol.14, . — PP.2-8.
27. Hilbert M. How to Measure “How Much Information”? Theoretical, Methodological, and Statistical Challenges for the Social Sciences // International Journal of Communication— 2012 . — Vol.6, — PP. 1042–1055.
28. Korytnikova, N.V. Online big data as a source of analytic information in online research // Sotsiologicheskie Issledovaniya— 2015. — № 8, — PP 14-24
29. Big Data for Measuring the Information Society, 2003 // URL: http://www.itu.int/net4/ITU-D/CDS/projects/display.asp?ProjectNo=2GLO16081
30. Internet of Things to generate 400 zettabytes of data by 2018 // URL: v3.co.uk
31. The Zettabyte Era: Trends and Analysis, 2017 //URL: www.cisco.com
32. Inside Ten of the World’s Largest Data Centers // URL: http://wikibon.org/blog/inside-ten-of-the-worlds-largest-data-centers/
Опубликована
2017-08-18
Как цитировать
ГАДЖИРАГИМОВА, Макруфа Шaриф кызы; АЛИЕВА, Айбениз Салман. МЕТОДОЛОГИИ И ИНДИКАТОРЫ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 13, n. 2, p. 81-88, aug. 2017. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/239>. Дата доступа: 18 nov. 2017 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.2017.2.239.