НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ BIG DATA В ЭЛЕКТРОННОМ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ
Касумова Рена Т.

В эпоху цифровых технологий использование больших объемов данных помогает выявить информацию для разрешения государственных и муниципальных проблем, а также позволяет в будущем повысить точность возможных результатов прогнозирования. В статье исследуются основные характеристики, преимущества и возможности больших данных с целью оказания помощи в улучшении услуг электронного правительства для более эффективного использования ресурсов информационных и коммуникационных технологий. В то же время выдается ряд рекомендаций по применению Big Data в электронном правительстве (стр.96-103).

Ключевые слова:информационное общество, информационные технологии, Big Data, Big Data Analytics, электронное правительство, открытые данные, открытое правление, государственное управление.
Литература
  • Əliquliyev R.M., Yusifov F.F. Elektron dövlətin formalaşmasının bəzi aktual elmi-nəzəri problemləri və həll perspektivləri // İnformasiya Cəmiyyəti Problemləri, 2014, №2, s. 3-13.
  • European court of auditors, Special Report No 9, http://www.eca.europa.eu
  • European Court of Human Rights, http://www.echr.coe.int/echr
  • Alhomod S.M. and Shafi M.M. Best Practices in E government: A review of Some Innovative Models Proposed in Different Countries // International Journal of Electrical & Computer Sciences, 2012, Vol. 12, No 01, pp. 1–6.
  • Clifford L. Big data: How do your data grow? // Nature, 2008, vol.455, pp. 28–29.
  • Əliquliyev R.M, Hacırəhimova M.Ş. Big data fenomeni: problemlər və imkanlar // İnformasiya Texnologiyaları Problemləri, 2014, №2, s. 3–16.
  • İmamverdiyev Y.N. Big Data texnologiyalarının böyük perspektivləri və problemləri // İnformasiya cəmiyyəti problemləri, 2016, №1, s. 23–34.
  • Qasımova R.T. Big data analitikasi: mövcud yanaşmalar, problemlər və həllər // İnformasiya Texnologiyaları Problemləri, 2016, №1, səh. 75–93.
  • Alguliyev R.M., Gasimova R.T., Abbaslı R.N. // The Obstacles in Big Data Process, International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 2017, vol. 9, 3, p. 28–35.
  • Price R. Volume, velocity and variety: key challenges for mining large volumes of multimedia information / Proceedings of the 7th Australasian Data Mining Conference (AusDM '08), Australia, 2008, vol.87, pp.17–23.
  • Wu X., Zhu X., Wu G., Ding W. Data Mining with Big Data // Journal IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2014, vol.26, no.1, pp. 97–107.
  • InfoSphere Platform: Big Data Analytics, 2013, http://www-01.ibm.com/software
  • Jacobs A. The pathologies of big data // Communications of the ACM. 2009, vol.52. no.8, рp. 36–44.
  • Babu S., Herodotou H. Massively Parallel Databases and MapReduce Systems // Foundations and Trends in Databases, 2013, vol.5, no.1, pp.1–104.
  • Prajapati V. Big Data Analytics with R and Hadoop, Publisher: Packt Publishing Ltd, 2013, pp. 238.
  • Shang W., Jiang Z.M., Hemmati H., Adams B., Hassan A.E. Patrick Martin. Assisting developers of big data analytics applications when deploying on hadoop clouds / Proceedings of the 2013 International Conference on Software Engineering (ICSE '13), NJ, USA, 2013, pp. 402–411.
  • Assunção M.D., Rodrigo N., Bianchi S., Netto Marco A.S., Buyya R. Big Data computing and clouds // Journal of Parallel and Distributed Computing, 2015, vol.79, pp.3–15.
  • Булгакова Е.В., Булгаков В.Г., Акимов В.С. Использование «Больших данных» в системе государственного управления: условия, возможности, перспективы // Журнал Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России, 2015, № 3 (31), с. 10–15.
  • Павлютенкова М.Ю. Электронное государство России- виртуальная реальность или новая концепция государственного управления? // Политическое управление и публичная политика XXI века: Государство, общество и политические элиты. - М., РАПН; РОССПЭН, 2008, с. 365–373.
  • Koh C.E., Prybutok V.R., Zhang X., Measuring e-government readiness, Information & Management, vol.45, No 8, 2008, pp. 540–546.
  • Potnis D. D. Measuring e-Governance as an innovation in the public sector, Government Information Quarterly, vol. 27, No 1, 2010, pp. 41–48.
  • Bertot J.C., Choi H. Big data and e-government: issues, policies, and recommendations / Proceedings of the 14th Annual International Conference on Digital Government Research (dg.o '13), NY, USA, 2013, p. 1–10.
  • Harrison T.M. Using big data for digital government research / Proceedings of the 15th Annual International Conference on Digital Government Research (dg.o '14), 2014, NY, USA, 
    309–310.
  • Chen Y.-C., Hsieh T.-C. Big Data for Digital Government: Opportunities, Challenges, and Strategies // International Journal of Public Administration in the Digital Age (IJPADA) 2014, p. 1–14.
  • What is big data? - Bringing big data to the enterprise, 2013, http://www-01.ibm.com
  • The digital universe in 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East. Study report, IDC, December 2012. http://www.emc.com/leadership/digital-universe
  • Roy J. Cloud Computing and Gov 2.0: Traditionalism or Transformation across the Canadian Public Sector? // International Journal of Public Administration in the Digital Age (IJPADA)1, No 1, 2014, p. 74–90.
  • Ojo , Mergel I., Janssen M. Open data to solve societal issues: workshop / Proceedings of the 16th Annual International Conference on Digital Government Research (dg.o '15), NY, USA, 2015, p. 345–347.