ГОСТ Р ИСО/МЭК 24668-2022
Информационные технологии
Искусственный интеллект
Структура управления процессами аналитики больших данных
(ISO/IEC 24668:2022, IDT)
Information technology. Artificial intelligence.
Process management framework for big data analytics
См.: Письмо Казахстанского института стандартизации и метрологии Министерства торговли и интеграции Республики Казахстан от 26 января 2026 года № ЖТ-2023-00068829 «О применении ГОСТ Р ИСО/МЭК 24668-2022 на территории РК»
Содержание
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Сокращения
5. Обзор эталонной модели процесса
6. Эталонная модель процесса
6.1 Общие положения
6.2 Процессы заинтересованных сторон внутри организации
6.3 Процессы развития компетенций
6.4 Процессы управления данными
6.5 Процессы развития аналитики
6.6 Процессы интеграции технологий
7. Обзор модели оценки процесса
7.1 Общие положения
7.2 Размерность процесса
7.3 Размерность возможностей процесса
7.4 Индикаторы оценки
7.5 Шкала рейтинга свойства процесса
8. Процессы и индикаторы их результативности (Уровень 1)
8.1 Общие положения
8.2 Базовые практики и информационные продукты
9. Индикаторы возможностей процесса (уровни от 0 до 5)
9.1 Общие положения
9.2 Уровни возможностей процесса и свойства процесса
Приложение A (справочное) Сопоставление индикаторов с результатами свойств процесса
Приложение B (справочное) Характеристики информационных продуктов
Приложение ДА (справочное) Сведения о соответствии ссылочных международных стандартов национальным стандартам
Библиография
Введение
В настоящем стандарте описана рамочная структура (концепция) использования аналитики больших данных (big data analytics, BDА) 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 РRМ), а также модель оценки процесса (big data analytics process assessment 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, PMЕ).
