Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) утвердило терминологический стандарт в области больших данных, разработанный Национальным центром цифровой экономики МГУ (в рамках проекта Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных) и Институтом развития информационного общества.
ГОСТ Р «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь» стал первым принятым в России стандартом в области больших данных. Документ полностью согласуется с международным стандартом, утвержденным в 2019 году, и будет действовать с 1 ноября 2021 года.
Национальный стандарт устанавливает русскоязычные термины и их определения, необходимые при работы с большими данными. Эти технологии активно применяются, например, в телекоммуникационном секторе, банковской сфере, ритейле, энергетике, здравоохранении. Они также являются ключевым условием развития технологий искусственного интеллекта, новых производственных технологий, методов построения цифровых двойников для умных производств и умных городов.
Стандарт призван улучшить взаимопонимание и взаимодействие между различными заинтересованными сторонами: органами власти, коммерческими компаниями и научно-образовательным сообществом. Кроме того, документ создает терминологическую основу для последующих стандартов, связанных с большими данными.
Разработку стандарта с 2019 года вели Национальный центр цифровой экономики МГУ (в рамках проекта Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных) и Институт развития информационного общества. Согласование и утверждение документа координировал подкомитет «Данные» технического комитета по стандартизации «Искусственный интеллект» (ТК 164).
«Принятие первого национального стандарта в области больших данных задает вектор совместных действий основных заинтересованных сторон (власти, бизнеса, научно-образовательного сообщества) по развитию экономики данных в России. Мы ставим перед собой задачу опережающими темпами сократить имеющееся отставание в стандартизации больших данных и координируем параллельно ведущиеся работы по гармонизации восьми базовых международных стандартов с российской системой технического регулирования», – сообщил Юрий Хохлов, председатель совета директоров Института развития информационного общества, председатель подкомитета «Данные», руководитель проекта Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных МГУ.
В комментарии изданию «Ведомости» Юрий Хохлов добавил, что предстоит принять еще восемь национальных стандартов в сфере больших данных, касающихся их эталонной архитектуры, безопасности, методов анализа, сценариев использования и др.: «Часть из них уже разработана, прошла общественное обсуждение, часть будет разрабатываться одновременно с международными стандартами».
Справочная информация
Национальный центр цифровой экономики МГУ имени М.В. Ломоносова основан в 2017 году в результате решения, принятого Попечительским советом Московского университета на заседании под председательством Президента России Владимира Путина. Цель работы Центра – содействие становлению и развитию цифровой экономики в России. В 2018 году в структуре организации создан Центр компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных.
Институт развития информационного общества – независимая исследовательская и сервисная организация, созданная в 1998 году по инициативе известных специалистов в сфере информационных технологий, телекоммуникаций и информационной политики с целью развития информационного общества в России.
Технический комитет по стандартизации «Искусственный интеллект» (ТК 164) создан в 2019 году по инициативе РВК при поддержке Минпромторга РФ и Росстандарта. ТК 164 представляет собой зеркальное отражение на национальном уровне профильного международного подкомитета ISO/IEC JTC 1 SC 42 Artificial Intelligence. В составе ТК 164 действует подкомитет «Данные» (ПК 02), функции секретариата которого выполняет Национальный центр цифровой экономики МГУ. Деятельность ПК 02 поддерживается в рамках программы Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных на базе МГУ.
