Из ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021 Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь

ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021 Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь. Information technology. Big data. Overview and vocabulary. УДК 004.01:006.354 ОКС 35.020. Редакция от 22.01.2023.

1 Область применения ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Настоящий стандарт содержит набор терминов и определений, необходимых для улучшения информационного взаимодействия и формирования русскоязычных понятий в области информационных технологий и больших данных. Он обеспечивает терминологическую основу для стандартов, связанных с большими данными.

Термины, установленные настоящим стандартом, обязательны для применения во всех видах документации и литературы по данной научно-технической отрасли, входящих в сферу работ по стандартизации и (или) использующих результаты этих работ [из 1 Область применения ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

3 Термины и определения ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями.

ISO (ИСО) и IEC (МЭК) поддерживают терминологические базы данных для использования в стандартизации по следующим адресам:

  • Онлайн-библиотека стандартов ISO (ИСО) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021: доступна по адресу: https://www.iso.org/obp;
  • Международный электротехнический словарь МЭК (IEC Electropedia) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021: доступен по адресу: http://www.electropedia.org/.

[из 3 Термины и определения ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

3.1 Термины ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Выгода (benefit) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Польза для организации от практически полезных знаний, полученных из аналитической системы.

Примечание - Большие данные часто ассоциируются с выгодой вследствие понимания того, что данные имеют потенциальную ценность, ранее обычно не рассматриваемую [из 3.1.1 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Большие данные (big data) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Большие массивы данных (3.1.11), 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.

Примечание - Термин «большие данные» широко применяется в различных значениях, например в качестве наименования технологии масштабирования, используемой для обработки больших массивов данных [из 3.1.2 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Облачные вычисления (cloud computing) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Парадигма для предоставления возможности сетевого доступа к масштабируемому и эластичному пулу общих физических или виртуальных ресурсов с предоставлением самообслуживания и администрированием по требованию.

Примечание - Примерами таких ресурсов являются серверы, операционные системы, сети, программное обеспечение, приложения и оборудование для хранения [из 3.1.3 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Аналитика данных (data analytics) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Составное понятие, охватывающее получение, сбор, проверку и обработку данных (3.1.9), включая их количественную оценку, визуализацию и интерпретацию.

Примечание - Аналитика данных используется для представления объектов, описываемых данными (3.1.5), с целью прогнозирования конкретных ситуаций и формирования пошаговых рекомендаций при решении задач. Закономерности, полученные посредством аналитики, используются в различных целях, таких как принятие решений, проведение исследований, обеспечение устойчивого развития, проектирование, планирование и т. д. [из 3.1.6 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

База данных (database) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Совокупность данных (3.1.5), организованная в соответствии с концептуальной структурой, в которой описываются характеристики этих данных и взаимосвязи между представляемыми ими сущностями для одной или нескольких областей применения [из 3.1.7 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Обработка данных (data processing) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Систематическое выполнение операций с данными (3.1.5).

Примечания

  1. Арифметические или логические операции с данными, объединение или сортировка данных или такие операции с текстом, как редактирование, сортировка, объединение, хранение, извлечение, отображение или печать.
  2. Термин «обработка данных» не должен использоваться в качестве синонима для термина «обработка информации».

[из 3.1.9 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Массив данных (data set, dataset) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Идентифицируемая совокупность данных (3.1.5), к которой можно получить доступ или скачать в одном или нескольких форматах [из 3.1.11 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Тип данных (data type, datatype) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Совокупность объектов данных (3.1.5) установленной структуры и набора допустимых операций над этими объектами.

Примечания

  1. Целочисленный тип данных имеет простую структуру, каждый экземпляр которой, обычно называемый значением, представляет собой одно из целых чисел из заданного диапазона, а допустимые действия включают в себя обычные арифметические операции над этими целыми числами.
  2. Если толкование не вызывает сомнений, то вместо термина «тип данных» может быть использован термин «тип».
  3. Тип данных; определение и термины, стандартизованные ИСО/МЭК [ИСО/МЭК 2382-15:1999].

[из 3.1.12 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Разнообразие данных (data variety) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Диапазон форматов, логических моделей, временных шкал и семантики массива данных (3.1.11).

Примечание - Данное понятие отражает нерегулярность и разнородность структур данных, навигации по структурам, запросов и типов данных [из 3.1.14 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Достоверность данных (data veracity) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Полнота и (или) точность данных (3.1.5).

Примечание - Под достоверностью данных понимают описательные данные и самоанализ объектов для поддержки принятия решений в режиме реального времени [из 3.1.16 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Объем данных (data volume) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Количественная характеристика данных (3.1.5), влияющая на выбор ресурсов для вычислений и хранения, а также на управление данными в процессе обработки.

Примечание - Объем данных становится важным при работе с большими массивами данных (3.1.11) [из 3.1.18 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Горизонтальное масштабирование (horizontal scaling) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Формирование единого логического целого путем соединения нескольких аппаратно-программных комплексов.

Примечания

  1. Примером горизонтального масштабирования является повышение производительности распределенной обработки данных путем добавления узлов в кластере с целью подключения (привлечения) дополнительных ресурсов.
  2. Горизонтальное масштабирование для увеличения производительности также называется масштабированием вширь (scale-out).

[из 3.1.23 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Нереляционная база данных (non-relational database) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

База данных (3.1.7), не соответствующая реляционной модели (3.1.31).

Примечание - «NoSQL», что обычно переводится как «не SQL» или «не только SQL», является общеупотребительным термином для обозначения баз данных, не соответствующих реляционной модели [из 3.1.25 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Параллельность (parallel) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Относится к процессу, в котором все события происходят в одном и том же интервале времени, и при этом каждое из них обрабатывается отдельной, но схожей функциональной единицей.

Примечание - Параллельная передача битов компьютерного слова по линиям внутренней шины [из 3.1.27 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Частично структурированные данные (partially structured data) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Данные (3.1.5), в которых присутствует определенная степень организации.

Примечания

  1. Частично структурированные данные в практической деятельности часто называют полуструктурированными.
  2. Примерами частично структурированных данных являются записи со свободными текстовыми полями в дополнение к более структурированным данным. Такие данные часто представлены в компьютерно-интерпретируемых/разбираемых форматах, таких как XML или JSON.

[из 3.1.28 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Распределение-сборка (scatter-gather) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Вид обработки больших массивов данных (3.1.11), при которой необходимые вычисления разделяются и распределяются по нескольким узлам в кластере, а общий результат формируется путем объединения результатов от каждого узла.

Примечание - Обработка методом распределения-сборки обычно требует алгоритмического изменения обрабатывающего программного обеспечения. Примером обработки данных методом распределения-сборки является MapReduce [из 3.1.33 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Структурированные данные (structured data) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Данные (3.1.5), организованные на основе предопределенного (применимого) набора правил.

Примечания

  1. Предопределенный набор правил, регулирующих основу для структурирования данных, должен быть четко изложен и опубликован.
  2. Предопределенная модель данных часто используется для управления структурированием данных.

[из 3.1.35 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

SQL по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Язык баз данных, описанный в ИСО/МЭК 9075.

Примечание - Аббревиатура SQL иногда расшифровывается как «язык структурированных запросов» (Structured Query Language), но это название не используется в серии стандартов ИСО/МЭК 9075 [из 3.1.36 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Неструктурированные данные (unstructured data) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Данные (3.1.5), характеризуемые отсутствием какой-либо структуры, кроме структуры на уровне записи или файла.

Примечания

  1. В целом неструктурированные данные не состоят из элементов данных.
  2. Примером неструктурированных данных является произвольный текст.

[из 3.1.37 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Вертикальное масштабирование (vertical scaling) по ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Повышение производительности обработки данных за счет улучшения характеристик процессоров, памяти, хранения или коннективности.

Примечание - Вертикальное масштабирование для увеличения производительности также называется масштабированием ввысь (scale-up) [из 3.1.38 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4 Ключевые характеристики больших данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

4.1 Общие сведения ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

При выборе системы больших данных необходимо руководствоваться четырьмя характеристиками - объемом, скоростью обработки, разнообразием и вариативностью данных (см. 4.2.4). Управление этими характеристиками определяется средствами обработки в соответствии с описанием в 4.2 [из 4.1 Общие сведения ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.2 Ключевые характеристики данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

4.2.1 Объем данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Объем данных представляет собой определенное количество данных, доступных для анализа с целью извлечения полезной информации. Одним из основных факторов развития технологий обработки больших данных стал рост объемов данных, как следствие Интернет-активности [из 4.2.1 Объем данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.2.2 Скорость обработки данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Скорость обработки данных - это скорость потока создания, хранения, анализа и визуализации данных. Скорость обработки больших данных означает необходимость обработки большого количества данных за короткий промежуток времени. В качестве примеров работы с данными с высокой скоростью обработки обычно приводят средства обработки потоковых данных [из 4.2.2 Скорость обработки данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.2.3 Разнообразие данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Свойство разнообразия данных отражает необходимость анализа данных разных типов из различных предметных областей. Как правило, проблема разнообразия данных решалась посредством их преобразования или проведения предварительного анализа с целью выявления свойств, позволяющих объединить их с другими данными. Более широкий диапазон форматов данных, логических моделей, временных шкал и семантики, которые предпочтительно использовать при аналитике, усложняет интеграцию разнообразных данных. В качестве средства, способствующего интеграции, все чаще используются метаданные. Одним из результатов влияния разнообразия на большие данные является необходимость представления семантики данных в машиночитаемом виде [из 4.2.3 Разнообразие данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.2.4 Вариативность данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Вариативность данных означает изменения в скорости передачи данных, их формате/структуре, семантике и (или) качестве, которые влияют на поддерживаемое приложение, аналитику или проблему. Влияние вариативности может заключаться в необходимости проведения реорганизации архитектур, интерфейсов, методов обработки/алгоритмов, интеграции/слияния, хранения, применимости или использования данных. В дополнение следует отметить, что вариативность объемов данных подразумевает необходимость увеличения или уменьшения виртуализированных ресурсов для эффективного управления дополнительной нагрузкой на обработку [из 4.2.4 Вариативность данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3 Ключевые характеристики обработки данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

4.3.1 Наука о данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Наука о данных изучает процесс извлечения из них знаний. Используемый научный подход может заключаться либо в проведении исследований, либо в проверке гипотез. Наука о данных изучает полный жизненный цикл аналитики данных, в котором аналитика данных понимается согласно 3.1.6 [из 4.3.1 Наука о данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3.2 Изменчивость данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Изменчивость данных связана с ограниченным промежутком времени, в течение которого значения данных остаются актуальными для конкретного анализа, и определяется динамикой изменений.

В тех ситуациях, когда аналитика данных проводится в режиме реального времени, немедленная обработка данных является критически необходимой для принятия решений. Наиболее очевидным образом это проявляется при работе с данными с высокой скоростью генерации, например с данными, связанными с фондовыми рынками или телекоммуникациями. Однако данные, непригодные для специфического, чувствительного к временным рамкам анализа ввиду устаревания, могут оставаться актуальными для других типов аналитики, не зависимых от времени [из 4.3.2 Изменчивость данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3.3 Достоверность данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Достоверность данных определяется их полнотой и точностью, в связи с чем для обозначения качества данных в профессиональном жаргоне длительное время существует выражение «мусор на входе - мусор на выходе». Если аналитика данных направлена на установление причинно-следственных связей, то качество каждого элемента является крайне важным. Если аналитика осуществляется путем выявления корреляций или трендов в больших массивах данных, то отдельные некорректные элементы могут быть утеряны при общих подсчетах, но тренд может оставаться точным [из 4.3.3 Достоверность данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3.5 Визуализация данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Под визуализацией данных подразумевается такое их представление, которое позволяет пользователю извлечь из них информацию. Большие данные потребовали новых методов обработки массивов данных больших объемов, включая сбор и обобщение данных для их наибольшей наглядности. Большие данные также требуют более пристального внимания к визуальному представлению для лиц, ответственных за принятие решений. Это необходимо для изложения результатов в доступном для понимания виде, а также для информирования об их сложности, точности и вероятностном интервале ошибок [из 4.3.5 Визуализация данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3.6 Структурированные и неструктурированные данные ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Постоянно увеличиваются как объемы, так и значение неструктурированных данных. Хотя реляционные базы данных обычно поддерживают эти типы элементов данных, их способность непосредственно анализировать, индексировать и обрабатывать такие типы данных, как правило, ограничена и доступна через нестандартные расширения SQL. Потребность в анализе неструктурированных данных существует уже много лет. Однако переход на парадигму больших данных привел к повышению значимости неструктурированных данных. Также в отношении неструктурированных данных особое внимание уделяется различным новым методам разработки, которые позволят проводить анализ таких данных более эффективно [из 4.3.6 Структурированные и неструктурированные данные ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3.7 Масштабирование ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Большие данные подразумевают возможность расширения репозиториев данных и их обработку на параллельно работающих ресурсах - аналогичным образом сообщество специалистов, использующих моделирование, требующее ресурсоемких вычислений, массово перешло на параллельную обработку. Благодаря разработке методов взаимодействия между ресурсами, такое же масштабирование теперь доступно для приложений, использующих большое количество данных. Вертикальное масштабирование подразумевает увеличение системных параметров скорости обработки, хранения и памяти для повышения производительности. Этот подход ограничен физическими возможностями, развитие которых описано в законе Мура, и требует все более сложных элементов (например, аппаратного и программного обеспечения), приводящих к росту материальных и временных затрат на реализацию. Альтернативный метод состоит в применении горизонтального масштабирования, чтобы использовать отдельные распределенные ресурсы, объединяемые для работы в качестве единой системы. Именно горизонтальное масштабирование лежит в основе революции больших данных. Хотя методы достижения эффективной масштабируемости между ресурсами будут постоянно развиваться, эта смена парадигмы (по аналогии с предыдущим переходом на параллельную обработку в сообществе специалистов, используемых моделирование) представляет собой единовременное явление [из 4.3.7 Масштабирование ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3.8 Распределенная файловая система ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

В распределенных файловых системах мультиструктурированные (объектные) массивы данных распределяются по вычислительным узлам кластера(ов) серверов. Данные могут распределяться на уровне файлов/массивов данных или - чаще всего - на уровне блоков, что позволяет нескольким узлам в кластере одновременно взаимодействовать с различными частями большого файла/массива данных. Системы больших данных часто проектируются таким образом, чтобы при распределении обработки использовать преимущества привязки данных к каждому вычислительному узлу, исключая необходимость перемещения данных между узлами. Кроме того, во многих распределенных файловых системах также реализована репликация на уровне файлов/блоков, при которой на разных узлах компьютеров хранится несколько копий каждого файла/блока как для обеспечения надежности/восстановления (данные не теряются при сбое узла в кластере), так и для улучшения привязки данных к вычислительным узлам. Любой тип данных и файлы любого размера могут обрабатываться без формального извлечения, преобразования и загрузки, при этом некоторые технологии работают заметно эффективнее с файлами большого размера [из 4.3.8 Распределенная файловая система ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3.9 Распределенная обработка данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Популярная структура для распределенных вычислений состоит из комбинации уровня хранения и уровня обработки, которая реализует мультиклассовую модель алгоритмического программирования. Недорогие серверы потребительского уровня, поддерживающие распределенную файловую систему хранения данных, могут значительно снизить затраты на хранение вычислений для большого объема данных (например, индексация в сети). При распределенной обработке данных запрос распределен по процессорам, а результаты собираются в центральный процессор. Затем результаты обработки обычно загружаются в аналитическую среду. Для достижения эффективности, надежности, высокой доступности и отказоустойчивости системы несколько узлов (например, клиентские узлы, узлы данных, узлы-реплики) размещаются в виде архитектуры «ведущий-ведомый» [из 4.3.9 Распределенная обработка данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

4.3.10 Нереляционные базы данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

В горизонтально масштабируемых системах данные распределяются по узлам кластера, имея при этом единую логическую структуру. Новые парадигмы базы данных нереляционной модели обычно называют NoSQL («не только SQL» или «не SQL»). Проблема с определением парадигмы хранения больших данных как NoSQL заключается, во-первых, в описании хранения данных на теоретико-множественном языке для запросов и извлечения данных и, во-вторых, в расширении возможностей применения языков запросов, похожих на SQL, к новым нереляционным хранилищам данных. В то время как NoSQL используется настолько широко, что будет применяться в новых моделях данных вне рамок реляционной модели, сам термин относится к базам данных, не следующим реляционной модели. Примерами моделей нереляционных баз данных являются столбец, разреженная таблица, ключ-значение, документ-ключ и графические модели [из 4.3.10 Нереляционные базы данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Приложение А (справочное) - Сквозные понятия в сфере больших данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

А.1 Общие сведения ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Развитие систем больших данных оказывает влияние на дискуссии и процессы стандартизации в других технологических областях. В данном приложении обсуждаются связи области больших данных с другими областями разработки стандартов [из А.1 Общие сведения ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.2 Метаданные ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Метаданные представляют собой описательные данные, включая, например, описание истории обработки данных. Системы больших данных спроектированы для выполнения распределенной обработки данных, в том числе тех, которые являются внешними и не находятся под контролем системы больших данных, поэтому использование метаданных становится все более значимой концепцией. Большие данные повторно используются для целей, не связанных с целями, для которых они собирались, поэтому важно, чтобы любые данные, доступ к которым предоставляется другим сторонам, были снабжены адекватными метаданными. Метаданные также включают в себя сведения об источниках данных и об использовании данных. Их можно разделить на бизнес- и технические метаданные [из А.2 Метаданные ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.3 Алгоритмы ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

При разработке алгоритмов анализа больших данных необходимо учитывать требования распределенной обработки, поскольку ранее данные обычно хранились на локальных устройствах. Алгоритмы обработки больших данных в узлах должны быть адаптированы к горизонтальному масштабированию, чтобы явно учитывать распределение данных по узлам [из А.3 Алгоритмы ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.4 Кластерные вычисления ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Кластерные вычисления относятся к распределению процессов по компьютерной сети. Для работы аппаратной среды как единого целого используется специализированное программное обеспечение. Если поместить уровень служб поверх аппаратной среды, то будут достигнуты преимущества облачных вычислений.

Примечание - В данном перефразированном определении кластерных вычислений под кластером понимается «комбинация набора взаимосвязанных компьютеров/серверов» [из А.4 Кластерные вычисления ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.5 Облачные вычисления ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Облачные вычисления - одна из парадигм доступности и управления ресурсами для систем больших данных. Существует несколько ключевых характеристик, часто присущих применению облачных вычислений, в том числе: широкополосный доступ, измеримое обслуживание, многопользовательский режим, самообслуживание по требованию, быстрая адаптация и масштабируемость, а также объединение ресурсов. Облачные вычисления для инфраструктуры, платформ или приложений могут применяться при формировании системы больших данных [из А.5 Облачные вычисления ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.6 Безопасность данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Системы больших данных из-за распределенного характера обработки имеют дополнительные проблемы с безопасностью. Дополнительные уязвимости возникают, например, при распределенном использовании и управлении физической компьютерной и сетевой инфраструктурами, а также при контроле доступа на каждом слое программного обеспечения и системы хранения. Обычно в среде распределенной обработки данных осуществляются шифрование, маскирование и управление доступом на основе ролей для обеспечения всесторонней защиты данных на всех слоях, включая передачу данных по сети. Некоторые примеры массивов данных, для которых обязателен высокий уровень безопасности, включают конфиденциальную информацию о клиентах, сведения о продуктах, коммерческие сведения компаний, данные счетов и финансовые транзакции, медицинские записи пациентов, а также сведения, относящиеся к национальной обороне и безопасности [из А.6 Безопасность данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.7 Требования по защите персональных данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Существуют законодательные и нормативные требования, которые влияют на использование персональных данных и регулируют его. Все больше персональных данных можно получить из сети Интернет, социальных сетей, устройств слежения и т. д. В широком смысле защита персональных данных - это совокупность правовых и нормативных требований, которые обеспечивают право отдельных лиц на контроль не только над использованием их персональных данных, но также их достоверностью, аспектами жизненного цикла (включая принудительное удаление) и т. д. Кроме того, ключевым правом защиты персональных данных является право «информированного согласия» человека в отношении использования его персональных данных. Интеграция массивов данных из разнородных источников может приводить к созданию наборов персональных данных или получению нового способа их использования, отличного от цели, для которой получено осознанное согласие конкретного лица на использование таких персональных данных. Поэтому любая организация, разрабатывающая и использующая системы больших данных, несет юридическую и фидуциарную ответственность за обеспечение полной поддержки и внедрения всех применимых норм по защите персональных данных в тех случаях, когда их деятельность связана с обработкой персональных данных [из А.7 Требования по защите персональных данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.8 SQL ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

SQL - это стандартный (см. серию стандартов ИСО/МЭК 9075) интерактивный язык программирования, предназначенный для создания запросов, обновления и управления данными и их массивами в базе данных. SQL предназначен для работы со структурированными данными и предоставляет полноценную и всеобъемлющую структуру для доступа к данным, а также поддерживает широкий спектр эффективных аналитических функций. Расширения баз данных SQL поддерживают обнаружение столбцов в широком диапазоне массивов данных: не только реляционных таблиц/представлений, но также XML, JSON, пространственных объектов, объектов, схожих с изображениями (больших двоичных объектов и больших символьных объектов), и семантических объектов. Системы управления данными NoSQL, предназначенные для поддержки нетабличных структурированных данных, а так же неструктурированных и полуструктурированных данных, еще не сделали выбор в пользу одного общего языка доступа. Во многих вариантах реализации NoSQL приняты SQL-подобные языки, включающие некоторое подмножество стандартного SQL с расширениями, поддерживающими специфические особенности реализаций NoSQL [из А.8 SQL ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.9 Параллельные вычисления ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Большие данные обычно связаны с распределенной интенсивной обработкой данных в узлах кластера. Сообщество специалистов в области моделирования уже много лет разрабатывает методы интенсивного использования компьютерных вычислений в больших вычислительных кластерах. Учитывая, что оба подхода представляют собой крайние случаи для крупномасштабных вычислений и анализа данных, технологии обоих подходов будут использоваться для спектра возможностей, требующих как интенсивных компьютерных вычислений, так и интенсивной обработки данных [из А.9 Параллельные вычисления ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.10 Интернет вещей ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Одновременно с увеличением объема данных создаются вычислительные системы, способные эти данные анализировать. Пользователи предпочитают использовать объем данных, доступных с различных сенсоров и других источников, что обеспечивает эффективную предсказательную аналитику для управления и контроля сетевых решений. Технологические достижения в области сенсоров, а также развертывание протокола IPV6 для обеспечения Интернет-коннективности этих устройств порождают потребность в системах больших данных, которые могут обрабатывать потоковые данные из нескольких источников, обладающих высокой скоростью генерации. Подобные системы отличаются от систем, создаваемых для пакетной обработки малого числа больших массивов данных. Различие в характеристиках массивов данных оказывает прямое влияние на архитектуру систем и методы анализа данных [из А.10 Интернет вещей ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

А.11 Языки программирования ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

Анализ расширенных данных с использованием статистических вычислений является фундаментальным методом в парадигме больших данных. Системы аналитики больших данных могут разрабатываться с использованием базовых языков программирования. Потребности в распределенной обработке данных привели к появлению новых языков программирования, языков запросов и процессов обработки, пригодных для создания систем больших данных. Языки программирования (см. примечание), как правило, имеют общедоступные среды разработки, библиотеки и среды выполнения для обеспечения эффективной обработки больших данных с использованием параллельных вычислений и хранения. Среди новых процессов - распределение-сборка данных для их распределенной обработки.

Примечание - Примеры языков включают в себя R, Python, Scaia, Java и т. д. [из А.11 Языки программирования ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Библиография ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021

[1] ISO/IEC 2382:2015. Information technology- Vocabulary

[2] ISO 9075 (ail parts). Information technology - Database languages - SQL

[3] ISO/IEC 11404. Information technology-General-Purpose Datatypes (GPD)

[4] ISO/IEC 17788:2014. Information technology-Cloud computing-Overview and vocabulary

[5] ISO/IEC 19784-4:2011, Information technology- Biometric application programming interface - Part 4; Biometricsensor function provider interface

[из Библиография ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]