ГОСТ Р ИСО/МЭК 24668—2022
Введение
В настоящем стандарте описана рамочная структура (концепция) использования аналитики боль
ших 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. Тради ционные 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 ana
lytics process reference model, BDA PRM), а также модель оценки процесса (big data analytics process as
sessment model, BDA РАМ). 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, РМЕ).
В настоящем стандарте эталонная модель процесса (PRM) и модель оценки процесса (РАМ) опре
делены 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 органи зации,
процессы развития компетенций, процессы управления данными, процессы развития аналитики и
процессы интеграции технологий.
Настоящий стандарт описывает всестороннюю рамочную структуру для разработки процессов ор
ганизации, обеспечивающих эффективное использование возможностей аналитики больших данных,
включая процессы, которые охватывают аналитику больших данных на уровне организации, и требова
ния 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.
Отдача, получаемая благодаря автоматизации, прогнозированию и/или поддержке принятия
решений с использованием аналитики больших данных, имеет большое значение для организаций.
При внедрении, совершенствовании и оценке процессов аналитики больших данных на основе настоя
щего стандарта открываются следующие возможности:
- получение конкурентных преимуществ;
- улучшение процесса принятия решений;
- повышение качества обслуживания клиентов;
- рост продаж;
- лучшее реагирование на возможности и угрозы;
- снижение количества ошибок и промахов;
- снижение затрат.
В разделе 5 настоящего стандарта дано общее описание эталонной модели процесса (PRM),
а в разделе 6 подробно описаны конкретные процессы в рамках каждой категории процессов в PRM-
модели. В разделе 7 дано общее описание модели оценки процесса (РАМ), в разделе 8 приведены
подробные сведения о свойствах процессов и индикаторах результативности процессов, а в разделе 9
описаны уровни возможностей процессов.
IV