Big Data в муниципальном управлении
Работа посвящена использованию BIG DATA в муниципальном управлении и формированию рекомендаций и перспектив по повышению эффективности их применения. Актуальность темы обуславливается новыми технологиями, различными технологичными решениями и новой системой взаимодействия.
В работе изложены теоретические аспекты технологии Больших Данных (понятие, сущность и основные характеристики). Также, в работе рассмотрено современное общество Мануэля Кастельса как способ существования современных корпораций и больших данных. Помимо этого, в работе рассмотрены использование больших данных через призму акторно-сетевой теории Б. Латура. В работе рассмотрены различные примеры технологий на основе больших данных. В заключении работы представлен обзор данных программ и выводы по их развитию.
Термин “Большие данные (BIG DATA)” в последнее время, а именно в 2010ые встречается все чаще и чаще. Однако его распространение не говорит о том, что специалисты в различных сферах используют его по назначению. Повсеместное его употребление говорит о повышенном к нему внимании. Данные два слова используют и в промышленности, и в программировании, и в маркетинге. Также это можно услышать в бизнесе практически в любых сферах ввиду того, что у многих организаций накапливаются данные о клиентах, о статистических показателях собственной работы и так далее. Кроме того, большие данные это не только данные внутри самой компании, они могут быть и внешними. Так, например, изучение избирателей внутри конкретного штата США становится все более точным при использовании технологий BIG DATA. Однако, с ростом использования данного термина, возрастает и необходимость в таких профессиях, как data scientist и data analyst. Данные профессии предполагают работу с данными, зачастую с сырыми. Стоит отметить, что многие, кто используют вышеупомянутый термин не представляют, что с так называемыми данными делать, поэтому возникла необходимость новых профессий. Зачастую под большими данными имеется в виду большой массив данных, которую не структурирован или структурирован не точно или и вовсе никак не структурирован. Такой массив необходимо обрабатывать и строить выводы из полученных результатов. С ростом производительности компьютеров, увеличиваются и вариации анализа, и скорость его проведения, однако это требует определенных навыков. Также технические возможности позволяют хранить данные, которые исчисляются десятками и сотнями терабайтов (1 терабайт = 1024 гигабайт) Такие данные позволяют выявлять не только статистические закономерности и прогнозировать планы бюджетов и увеличивать прибыль, но и работать с видео, аудио, текстом и фото файлами. Однако в контексте данной работы нас интересует работа с данными на государственном уровне, а именно применение новых методик в муниципальном управлении. С помощью аналитики, анализа данных, их структурирования и упорядочивания, а впоследствии прогнозирования и планирования можно сделать распределение бюджета более релевантным и точным, а также повысить процент удовлетворенности граждан от действий государственных учреждений. Стоит учитывать, что в России, особенно на государственном уровне, использование новых технологий требует ожидания большего времени, чем в частном бизнесе или других странах. Возможно, данная мысль неверна, что предстоит изучить в данной работе, а также выявить все аспекты использования больших данных в муниципальном управлении. BIG DATA это не только данные, но и способы их обработки, техники и инструменты, как успешные, так и неуспешные, это зависит от типа данных и подобранных к ним алгоритмов. Учитывая специфику больших данных, муниципальным служащим необходимо научиться не только обрабатывать существующие данные, но и получать необходимые новые, так как сам термин новый, то и использование большинства его техник на государственном уровне используются мало или используются отчасти, что и требует выведение определенного порядка действий, связанных с информационным пространством для того, чтобы было установленная инструкция для всех, кто столкнется с этим на своих должностях. Ведь новые техники рождают не только новую область знания и новые профессии, а также переформирование существующих способов взаимодействия с информацией, что на государственном уровне затягивается, так как данные процессы осложняются существующей бюрократией и другими процессами, которые затягивают легитимизацию процессов. Открытым остается вопрос насколько можно доверять устройствам и насколько их вычисления действительно верные, когда дело касается важных вещей в виде прогнозирования или планирования бюджета и предстоящих событий. В данном исследовании планируется выявить основные характеристики больших данных, а также рассмотреть их примеры использования в муниципальном управлении и выявить необходимые действия для их развития.
Степень разработанности темы:
По рассматриваемой теме достаточное количество работ в зарубежной и отечественной литературе на тему больших данных в разных областях. По BIG DATA достаточное количество технических исследований, раскрывающую суть и особенности данных объектов, особенности их обработки, анализа, существования большого количества систем, построенных именно для больших массивов данных. Большое количество технических исследований с обзором применения существующих информационных продуктов и их возможностей и дальнейшего развития в данной сфере. Достаточное количество маркетинговых и экономических исследований с обзором существующих примеров внедрения проектов с применением больших данных и упоминанием проектов в государственном и муниципальном управлении. Также доступны исследования на тему больших данных в государственном управлении, но без социологического подтекста. На данный момент актуально провести обзор существующих примеров в муниципальном управлении для выявления точки нахождения данных программ в государственном секторе для последующего анализа целей правительства при применении данной технологии с теоретической основой Бруно Латура и Мануэля Кастельса.
Целью магистерской диссертации считается рассмотреть использование BIG DATA в муниципальном управлении и сформировать рекомендации и перспективы по повышению эффективности их применения. Для достижения намеченной цели в работе поставлены следующие задачи:
Изложить теоретические аспекты технологии Больших Данных (большие данные: понятие, сущность и основные характеристики; технологии и методики анализа Больших Данных; большие данные и примеры использования);
Рассмотреть современное общество Мануэля Кастельса как способ существования современных корпораций и больших данных в новой информационной эпохе в сетевом контексте.
Рассмотреть использование больших данных через призму акторно-сетевой теории Б. Латура, выявить особенности существования BIG DATA сквозь движения актантов в современном мире
Провести анализ различных программ на основе больших данных и выявить их цели и результаты.
Рассмотреть программу развития цифровой экономики РФ, составленной на несколько лет вперед и выявить главные положения цели, поставленным правительством.
Провести анализ будущего устройства системы муниципального управления с применением больших даннных
Объект исследования – технологии BIG DATA в управлении.
Предмет исследования – оптимизация технологии BIG DATA в муниципальном управлении.
Гипотеза исследования:
BIG DATA в муниципальном управлении является формирующимся игроком для взаимодействия власти и граждан. Правительство создает и развивает сферу государственных услуг и систему взаимодействия с применением этой технологии.
Теоретико-методологическая основа исследования:
При написании данной работы были использованы научная и учебно-методическая литература, статьи в электронных журналах, статьи в периодических изданиях Российской Федерации.
Для раскрытия понятия больших данных, их параметров и характеристик были использованы работы В. Майера-Шенбергера, К. Кукьера, Н. Марца, Д. Уоррена и многочисленные интернет источники. В данных источниках были разобраны понятия больших данных, основные их признаки, способы их обработки, способы их анализа, сферы применения и различные примеры.
Основными источниками, раскрывающими теоретические основы взаимодействия обычных граждан, власти и информационных технических продуктов в информационной эпохе, явились работы Латура. Б., М. Кастельса. Акторно-сетевая теория Бруно Латура теория дает понимание о том, как относиться к вещи как вещи в рамках гетерогенных социотехнических сетей, и помогает переосмыслить процесс возникновения субъектов. Также с помощью этой работы были рассмотрены понятия поведения актантов, перевода, сетей, передаваемых действий, захватываемых действий и т.д. Через призму работ Кастельса “Информационная эпоха” и “Галактика Интернет” было рассмотрено понятия сетевого общества, информационной эпохи, существующего порядка в современном мире через большое количество сетей из взаимосвязанных узлов, которые связаны информационными технологиями. Также использовались работы Гофмана И., Грановеттера М., Каллона М., Коркюфа Ф, Вебера М, Дюркгейма Э, Зиммель Г., Парсонс Т. и другие.
Методы исследования:
В данной работе использовались как общенаучные методы ( Анализ документов, исторический метод, индукция, дедукция и др.), так и эмпирические методы (вторичный анализ).
Подведем итог теоретической и эмпирической части. В данной работе были рассмотрены понятия, отличительные особенности, способы анализа и способы применения больших данных в различных отраслях, как в США, так и в России. Технологии больших данных являются важным подспорьем для проведения различных программ в муниципальном управлении. Они позволяют вывести предложение государственных услуг на различных уровнях и разных сферах на абсолютно новый уровень, так как становится доступна та обработка и интерпретация массивов различной информации, которая ранее не была возможна по техническим причинам. Данные в современной информационной эпохе являются участниками взаимодействия и могут характеризоваться, как актанты. Они являются теми, кто влияет на различных участников событий, создает события и заставляет учитывать их наличие. Технологии больших данных в муниципальном управлении определяют жизнь большого города через взаимодействие с гражданами и систему массовых опросов. Проявление гражданской активности и инициативы через общее голосование дает возможность выбирать обустройство Москвы, озеленение парков и ход действия глобальных фестивалей. Появление большого количества информационных продуктов на основе данных эволюционируют сферу услуг, даже государственную и представляют ее в новом свете. В примере с национальным рейтингом заметно как появляется все больше действующих лиц, затрагивающих других социальных агентов. Рейтинг, собранный из мнений экспертов, может влиять на правительство, на решения об увольнениях и на смену политтехнологов. В данном контексте образуется новая система взаимодействия, не рейтинга, а различных технологий, позволяющая изменить осознание процесса. Актанты в сетевом обществе участвуют в различных социотехнических сетях и производят различные события, которые позволяют смешиваться власти, гражданам и производству. На 2018 год правительство разработало программу цифровой экономики в Российской федерации для выполнения нескольких целей. Программа предполагает выделение более 1600 миллиарда рублей для построения инфраструктуры для обработки и хранения данных на территории РФ. Также отдельным пунктом выделено использование отечественного программного обеспечения. С помощью анализа проекта цифровой экономики был сделан вывод, что государству необходимо обучение большого количества людей с созданием специальных современных центров для данных целей. Помимо этого, планируется появление большого количества специалистов, что будет проведено через программы в вузах и других уровнях. Также планируется повысить количество государственных организаций с широкополосным доступом к сети в интернет. Для муниципального уровня это означает смена спектра работы, так как многие учреждения в городе могут иметь общую базу, систему сотрудников и различные новые возможности. BIG DATA в муниципальном управлении означает возможность перестройки функционирования городских служб за счет трансформирования старых и создания новых с технологиями, которые позволят переосмыслить городскую среду. Сетевое общество как способ создания системы взаимодействия из большого количества пересекающихся узлов и различных структур в виде власти, города, граждан, производств возможно, когда актантами, участниками событий, могут быть и вещи, которые создают события и влияют на другие. Перспективы данных технологий достаточно ясны. Наблюдается явное развитие на национальном уровне. Правительство выделяет средства для изучения данных технологий, обучения специалистов и развития инфраструктуры и индустрии в целом. Рекомендациями можно считать последующее внимание к данным технологиям и следование описанным целям, так как необходимые решения для развития уже приняты.
В результате проведенного эмпирического исследования гипотеза была подтверждена. Был сделан вывод, что BIG DATA в муниципальном управлении является формирующимся игроком для взаимодействия власти и граждан. Правительство на своей стороне планирует создавать инфраструктуру для повышения количества технологий и услуг, связанных с обработкой больших данных.
Латур Б. Пересборка социального: введение в акторно-сетевую теорию / пер. с англ. И. Полонской; под ред. С.Гавриленко. – М.: Изд. Дома Высшей школы экономики, 2014.
Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура / М. Кастельс, под науч. ред. О.И. Шкаратана. М.: ГУ ВШЭ, 2000. 608 с.
Кастельс М. Галактика Интернет: Размышление об Интернете, бизнесе и обществе. / Пер. с анг. А. Матвеева под ред. В. Харитонова. Екатеринбург, 2004.
Латур Б. Об интеробъективности. Социологическое обозрение, 6 (2). 2007.
Латур Б. Надежды конструктивизма / пер. с англ. О. Столяровой // Социология вещей: сб. ст. / Под ред. В. С. Вахштайна. – М: Территория будущего, 2006.
Латур Б. Наука в действии: следуя за учеными и инженерами внутри общества. – СПб.: Изд-во ЕУСПб, 2013.
Коркюф Ф. Новые социологии. СПб.: Алетейя, 2002
Кравец А.С. Теория смысла Ж. Делёза: pro и contra. Логос, 2005.
Кузнецов А. Г. Символический интеракционизм и акторно-сетевая теория: точки пересечения, пути расхождения и зона обмена. Социология власти. 2014.
Социология управления: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования; под ред. А. Ф. Борисова – М.: Издательский центр «Академия», 2014.
Марц Н, Уоррен Д. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени. Вильямс, 2018
Зиммель Г. Экскурс о чужаке // Социологическая теория: история, современность, перспективы. Ред. А. Ф. Филиппов СПб.: Владимир Даль, 2008.
Философия науки. Учебное пособие/Под редакцией Липкина А. И. – М.: ЭКСМО, 2007.
Хрестоматия по современной западной социологии второй половины ХХ века//Под ред. Г.Е. Зборовского, Екатеринбург, 1996.
Вахштайн В. Возвращение материального. «Пространства», «сети», «потоки» в акторно-сетевой теории // Социологическое обозрение. Т. 4. № 1. 2005.
Аболафия М. Рынки как культуры: этнографический подход. Экономическая социология [Электронный ресурс] Т.4.№2. 2003. С.63–72.
Аболафия М. Как вырабатывается понимание экономического спада: интерпретативная теория хозяйственного действия/ Экономическая социология [Электронный ресурс]/М. Аболафия// . Т. 8. № 5. 2007.
Американская социология. Перспективы, проблемы, методы // под ред. Г. В. Осипова.М. : Прогресс, 1972.
Валлерстайн И. Введение в миросистемный анализ/ пер. Н. Тюкиной. М.: Издательский дом «Территория будущего», 2006.
Вахштайн В.С. Социология повседневности и теория фреймов, СПб: Изд-во Европейского ун-та в СПб. 2011.
Вебер М. Основные социологические понятия. Избранные произведения: Пер. с нем./сост., общ. ред. и послесл. Ю.Н.Давыдова; Предисл. П.П. Гайденко. – М.: Прогресс, (Социологическая мысль Запада). 1990. – 808с.
Волков В.В., Хархордин О.В. Теория практик, СПб: Изд-во Европейского университета в СПб, 2008.
Гарфинкель Г. Исследования по этнометодологии/ Гарфинкель Г. Спб. : Питер, 2007.
Парсонс Т. Система современных обществ / Т. Парсонс, под ред. М. С. Ковалева. М.: Аспект-Пресс, 1998.
Гофман И. Анализ фреймов: Эссе об организации повседневного опыта. М.: Институт социологии РАН, Институт Фонда «Общественное мнение», 2004.
Гофман И. Представление себя другим в повседневной жизни. М.: Канон-Пресс-Ц, 2000.
Луман Н. Общество общества. Ч.1: Общество как социальная система/ Луман Н.- М. : Логос, 2004
Напреенко И.В. Семиотический поворот в STS: теория референта Бруно Латура. Социология власти. 2013.
Майер-Шенбергер, Кукьер 2014 – Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
Рамзаев, В.М., Хаймович, И.Н., Чумак, В.Г. Проблемы доступа к данным в экономических исследованиях с использованием технологии BIG DATA //Материалы Международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии». – Самара, СГАУ,2015. – C. 147-152;
Дровянников, В.И., Хаймович, И.Н., Разработка модельного аппарата управления конкурентным развитием социального кластера региона//Фундаментальные исследования. -2015.- №7(ч. 4).-C. 822-827;
Черняк Л. «Большие данные» – новая теория и практика // Открытые системы. – 2011. – № 10.
Кнорр-Цетина К., Брюггер У. Рынок как объект привязанности: исследование постсоциальных отношений на финансовых рынках. Экономическая социология [Электронный ресурс] Т.6. №2. 2005. С. 29–49.
Корытникова Н.В. Online BIG DATA как источник аналитической информации в online-исследованиях // Социс. – 2015. – № 8. – С. 14–24.
Толстова Ю.Н. Социология и компьютерные технологии // Социс. – 2015. – № 8. – С. 3– 13.
Бергер П., Лукман Т. Социальное конструирование реальности. Трактат по социологии знания. Интернет-ресурс. URL-адрес: http://skepdic.ru/wpcontent/uploads/2013/05/Berger_Lukman__Sotcialnoe_konstruirovanie_realnosti_Skep dic.ru_.pdf
Духнич Ю. Управление знаниями. Интернет-ресурс. URL-адрес http://www.smartedu.com/upravlenie-znaniyami.html
Ритцер Дж. Современные социологические теории. / Ритцер Дж. – 5-е изд. – СПБ.: Питер, 2002.
Сериков А.Е. Семиотическая модель действия. Социологический журнал. 2009.
Лебединцева Л.А. Социология профессий. – Юрайт. 2016
Смелзер Н. Социология. М., Феникc. 1998.
Булгакова Е. В., Булгаков В. Г., Акимов В. С. Использование «больших данных» в системе государственного управления: условия, возможности, перспективы // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. 2015. № 3.
Амелин Р. В. Правовой режим государственных информационных систем: монография / под ред. С. Е. Чаннова. М., 2016.
Журавлева 2012 – Журавлева Е.Ю. Эпистемический статус цифровых данных в современных научных исследованиях // Вопросы философии. 2012. № 2. С. 113–123.
Герасименко Н.А. О некоторых особенностях технологии BIG DATA / Н.А. Герасименко // Научное обозрение. 2015. № 16. С. 180-184.
Измалкова С.А. Использование глобальных технологий «BIG DATA» в управлении экономическими системами / С.А. Измалкова, Т.А. Головина // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2015. Т. 4. № -1. С. 151-158.
Дюркгейм Э. Социология. Её предмет, метод, предназначение / Э. Дюркгейм. М.: Канон, 1995.
Рудычева Н. Большие данные в госсекторе: опыт Пакистана. URL: http://www.cnews.ru/ articles/bolshie_dannye_v_gossektore_opyt_pakistana.
Ситникова Н.В. Исследование алгоритмов классификации с применением методов обработки BIG DATA / Н.В. Ситникова, Р.А. Парингер, А.В. Куприянов // В сборнике: XIII Королёвские чтения международная молодёжная научная конференция, сборник трудов. САМАРА, 2015. С. 137-138.
Цыпин А.П. Выбор программного обеспечения для построения и анализа рядов динамики / А.П. Цыпин // Особенности транзитивной экономики: Сборник научных статей по материалам Межвузовской конференции молодых ученых. – Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2002. – С.138-140.
Рудычева Н. Большие данные в госсекторе: опыт Пакистана. URL: http://www.cnews.ru/ articles/bolshie_dannye_v_gossektore_opyt_pakistana.
Савельев А. И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (BIG DATA) // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2015. № 1.
Савельев А. И. Электронная коммерция в России и за рубежом: правовое регулирование. 2-е изд. М., 2016.
Шилина М.Г. BIG DATA, OPEN DATA как новые форматы информации: сущность, характеристики, особенности применения в журнализме / М.Г. Шилина // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Филология. 2015. № 3. С. 235-244.
Яковлев В.С. BIG DATA / В.С. Яковлев // Техника и технологии: роль в развитии современного общества. 2015. № 6. С. 83-90.
Страница облачного сервиса Microsoft Azure HDInsight. — URL: https: //azure.microsoft.com/en-us/services/hdinsight/.
Страница проекта Apache Hadoop. — URL: http://hadoop.apache. org.
Сhumak P.V., Ramzaev V.M., Khaimovich I.N. Models for forecasting the competitive growth of enterprises due to energy modernization//Studies on Russian Economic Development. – 2015.- V.26.No.1- pp 49-54
Street bump. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.boston.gov/departments/new-urban-mechanics/street-bump#results-and-lessons-learned/
OPM director resigns over hacks that exposed 21.5 million people’s data. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.rt.com/usa/273007-opm-director-archuleta-resigns/
Antrim A., Barbeau S. J. The many uses of GTFS data–opening the door to transit and multimodal applications // Location-Aware Information Systems Laboratory at the University of South Florida. — 2013.
Batty M. BIG DATA, smart cities and city planning // Dialogues in Human Geography. — 2013. — Т. 3, № 3. — С. 274—279.
BIG DATA defintion, Gartner Inc. — URL: http://www.gartner.com/itglossary/big-data/.
Costa A. ´ , Markellos R. N. Evaluating public transport efficiency with neural network models // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. — 1997. — Т. 5, № 5. — С. 301—312.
Goffman, E. Interaction Ritual. Garden City, N.Y.: Anchor, 1967.
Dean J., Ghemawat S. MapReduce: simplified data processing on large clusters // Communications of the ACM. — 2008. — Т. 51, № 1. — С. 107— 113.
Callon, M., Latour, B. Don’t throw the baby out with the Bath School! A reply to Collins and Yearley. A. Pickering (ed.) Science as practice and culture, Chicago: University of Chicago Press. 1998.
Coleman, J. The Rational Reconstruction of Society: 1992 Presidential Address // American Sociological Review. 1993.
Collins, H. M., Yearley S. Epistemological Chicken. A. Pickering (ed.) Science as practice and culture, Chicago: University of Chicago Press. 1992.
Demchenko Y., Ngo C., Membrey P. Architecture framework and components for the BIG DATA ecosystem // Journal of System and Network Engineering. — 2013. — С. 1—31.
Gantz J., Reinsel D. Extracting value from chaos // IDC iview. — 2011. — Т. 1142. — С. 1—12.
Garey M. R., Johnson D. S. A Guide to the Theory of NP-Completeness // WH Freemann, New York. — 1979
The big bang: How the BIG DATA explosion is changing the world. (2013). Microsoft News Center. From: http://news.microsoft.com/2013/02/11/the-big-bang-how-the-big-data-explosionis-changing-the-world/
Kitchin R. The real-time city? BIG DATA and smart urbanism // GeoJournal. — 2014. — Т. 79, № 1. — С. 1—14.
Lam C. Hadoop in action. — Manning Publications Co., 2010.
Bendle, N.T., Wang, X.S. (2016). Uncovering the message from the mess of BIG DATA. Business Horizons, Vol. 59, Issue 1, 115-124.
Minelli, M., Chambers, M., Dhiraj, A. (2013). BIG DATA Technology, in BIG DATA, Big Analytics: Emerging Business Intelligence and Analytic Trends for Today’s Businesses. John Wiley & Sons, Inc.- 224p.
Columbus, L. (2014). Roundup of Analytics, BIG DATA & Business Intelligence Forecasts and Market Estimates, 2014. From http://www.forbes.com
Dijcks, J. (2012). BIG DATA for the Enterprise, Oracle report.
Lan G., DePuy G. W., Whitehouse G. E. An effective and simple heuristic for the set covering problem // European journal of operational research. — 2007. — Т. 176, № 3. — С. 1387—1403.
Roth R. Computer solutions to minimum-cover problems // Operations Research. — 1969. — Т. 17, № 3. — С. 455—465.
Sampaio B. R., Neto O. L., Sampaio Y. Efficiency analysis of public transport systems: Lessons for institutional planning // Transportation research part A: policy and practice. — 2008. — Т. 42, № 3. — С. 445—454.
Larina E., Ovchinsky V. «BIG DATA» of 23.04.2014 // Networks, cognitive science, management of complexity [Electronic resource].
Shvachko K., Kuang H., Radia S. The hadoop distributed file system // Mass Storage Systems and Technologies (MSST), 2010 IEEE 26th Symposium on. — IEEE. 2010. — С. 1—10.
Tao S., Corcoran J., Mateo-Babiano Exploring Bus Rapid Transit passenger travel behaviour using BIG DATA // Applied Geography. — 2014. — Т. 53. — С. 90—104.
Mansfield, E. Principles of Microeconomics. N.Y.: W.W. Norton, 1972.
Rayward, E. Review of «Alien Phenomenology, or What It’s Like to Be a Thing» by Ian Bogost. 2012.
Scott, W.R. Institutions and Organizations. Thousand Oaks, Calif.: Sage Publications, 1995.
Scott, W.R. Institutions and Organizations. Thousand Oaks, Calif.: Sage Publications, 1995.
Smith, C. Auctions: The Social Construction of Value. Berkeley: University of California Press, 1989.
Overby, S. The CIO and CMO Perspective on BIG DATA. (2014). From: http://www.cio.com/article/2461403/cio-role/the-cio-and-cmo-perspective-on-big-data.html
Страница облачного сервиса Microsoft Azure HDInsight. — URL: https: //azure.microsoft.com/en-us/services/hdinsight/.
Страница проекта Apache Hadoop. — URL: http://hadoop.apache. org.
Прикладной интерфейс Hadoop Streaming API. — URL: https : / / hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/streaming.html.
Analytical review of the BIG DATA market. (2015). IPO Board, Moscow Stock Exchange. From: http://www.ipoboard.ru/ru/news/0b4247b31eae6a3007c080e0a6fbf743
Nissenbaum H. et al. Privacy, BIG DATA, and the Public Good: Frameworks for Engagement. Cambridge University Press, 2014.
Granovetter M. Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddedness // American Journal of Sociology. Vol. 91. No. 3. 1985.
Bulgakova E.V., Bulgakov V.G. Analytical data storage of videoinformation on dynamic signs of the person, intended for the solution of criminalistic tasks // Legal informatics. 2013. ʋ 4.
Bulgakova E.V., Denisov I.S. Possibilities of use of open data in the electronic state // Democratic institutes in the conditions of development of information society / I.L. Bachilo edition: scientific works. Moscow, 2014.
Latour, B. Where Are the Missing Masses? The Sociology of a Few Mundane Artifacts. Wiebe E. Bijker, John Law (eds.) Shaping Technology / Building Society: Studies in Sociotechnical Change, USA: MIT Press. 1992.
Latour B., Woolgar, S. Laboratory Life. The construction of Scientific Facts. Princeton University Press, Princeton, NJ. 1986.
Latour, B. The Pasteurization of France, Cambridge, MA: Harvard University Press. 1988.
Последние выполненные заказы
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
5 (49 отзывов)
4.7 (18 отзывов)
4.6 (30 отзывов)
5 (154 отзыва)
4.9 (343 отзыва)
5 (174 отзыва)
5 (8 отзывов)
4.6 (92 отзыва)
5 (44 отзыва)
