Tarjimonning so'zboshi
Material meni, birinchi navbatda, quyidagi jadval tufayli qiziqtirdi:
Statistiklar (va ruslar, genetik darajada), yumshoq qilib aytganda, chiziqli munosabatlardan farq qiladigan hech narsani yoqtirmasliklarini hisobga olib, bu bolalar parabolik shaklda faollashtirish funktsiyasidan foydalanishga muvaffaq bo'lishdi. rasmiy statistikada BigData-dan foydalanish xavfi darajasini aniqlash. Juda qoyil. Tabiiyki, statistiklar ushbu asarga o'zlarining eslatmalarini qo'shdilar - “1 Har qanday xato yoki kamchiliklar mualliflar uchun javobgardir. Ushbu hujjatda bildirilgan fikrlar shaxsiydir va Yevropa Komissiyasining rasmiy pozitsiyasini aks ettirishi shart emas”. Ammo asar nashr etildi. Menimcha, bugungi kun uchun bu yetarli va ular (mualliflar) bu jihatlarda o‘z tarozilarini topishni hech kimga taqiqlashmagan.
Aniq tuzilgan tarzda, statistik usullar Big Data uchun tadqiqot usullaridan qayerda va qanday farq qilishini ajratish mumkin. Menimcha, bu ishning eng katta foydasi mijoz bilan gaplashganda va uning quyidagi so'zlarini rad etishda bo'ladi:
— Statistikani esa oʻzimiz yigʻamiz, bu yerda yana nimani oʻrganmoqchisiz?
"Va siz bizga natijalaringizni taqdim etasiz, shunda biz ularni statistik ma'lumotlarimiz bilan solishtiramiz." Bu savolda mualliflar ushbu asarni o'qish yaxshi bo'lardi, deyishadi (3 )
Ushbu ishda mualliflar xavf darajasi to'g'risida o'z qarashlarini qo'yishdi. Ushbu parametr qavs ichida, manbalarga havola bilan adashtirmaslik kerak.
Ikkinchi kuzatish. Mualliflar BDS atamasidan foydalanadilar - bu BigData kontseptsiyasining analogidir. (Aftidan, rasmiy statistikaga bosh irg'adi).
Mualliflar tomonidan so'zboshi
Rasmiy statistikani ishlab chiqarish uchun katta maʼlumotlar manbalaridan foydalanishni oʻrganayotgan statistika idoralari soni ortib bormoqda. Hozirgi vaqtda ushbu manbalar haqiqiy statistik ishlab chiqarishga to'liq integratsiyalashgan bir nechta misollar mavjud. Binobarin, ularning integratsiyalashuvi natijasida yuzaga kelgan oqibatlarning to'liq ko'lami hali ma'lum emas. Ayni paytda, katta ma'lumotlarning shartlari va sifati yoki metodologiyasi kabi statistik ishlab chiqarishning turli jihatlariga ta'sirini tahlil qilishga birinchi urinishlar qilindi. Yaqinda ishchi guruh Birlashgan Millatlar Tashkilotining Yevropa Iqtisodiy Komissiyasining (UNECE) Katta ma'lumotlar loyihasi kontekstida katta ma'lumotlarga asoslangan statistik ma'lumotlarni ishlab chiqarish uchun sifat asoslarini ishlab chiqdi. Yevropa statistik amaliyot kodeksiga ko‘ra, yuqori sifatli statistik ma’lumotlarni taqdim etish statistika idoralarining asosiy vazifasi hisoblanadi. Xavf noaniqlikning maqsadlarga ta'siri sifatida ta'riflanganligi sababli (masalan, ISO 31000), biz xavflarni ular ta'sir qiladigan sifat o'lchovlari bo'yicha tasniflashni foydali deb topdik.
Katta ma'lumotlar manbalaridan olingan statistik ma'lumotlarning sifati bo'yicha tavsiya etilgan asos statistik biznes jarayonining barcha bosqichlari bilan bog'liq sifatning tizimli ko'rinishini ta'minlaydi va shu bilan ushbu yangi ma'lumotlar manbalari bilan bog'liq risklarni har tomonlama baholash va boshqarish uchun asos bo'lib xizmat qilishi mumkin. . U rasmiy statistik ma'lumotlar uchun katta ma'lumotlardan foydalanishga xos bo'lgan yoki (yuqori ahamiyatga ega bo'lgan) yangi sifat o'lchovlarini kiritadi, masalan, institutsional/biznes muhiti yoki murakkablik. Ushbu yangi sifat ko'rsatkichlaridan foydalanib, rasmiy statistikada katta ma'lumotlar manbalaridan foydalanish bilan bog'liq xavflarni yanada tizimli ravishda aniqlash mumkin.
Ushbu maqolada biz rasmiy statistika kontekstida katta ma'lumotlardan foydalanish bilan bog'liq xavflarni aniqlashni maqsad qilganmiz. Tavsiya etilgan sifat doirasi kontekstida xavflarni aniqlashga tizimli yondashamiz. Yangi taklif qilingan sifat o'lchovlariga e'tibor qaratish orqali biz hozirda mavjud bo'lmagan yoki rasmiy statistik ma'lumotlarni ishlab chiqarishga ta'sir qilmaydigan xavflarni tavsiflashimiz mumkin. Shu bilan birga, biz statistik ma'lumotlarni olish uchun katta ma'lumotlardan foydalanishda butunlay boshqacha baholanadigan joriy xavflarni aniqlashimiz mumkin. Keyin biz xavflarni boshqarish tsikliga o'tamiz va ushbu xavflarning ehtimoli va ta'sirini baholaymiz. Xavflarni baholash turli xil xavf-xatarlarga ta'sir qilish ehtimoli va sub'ektivligini o'z ichiga olganligi sababli, biz o'nlab turli manfaatdor tomonlar o'rtasidagi kelishuvni mustaqil ravishda o'lchaymiz. Keyin biz ushbu xavflarni to'rtta asosiy toifaga ko'ra kamaytirish variantlarini taklif qilamiz: oldini olish, kamaytirish, almashish va saqlash. ISO ga ko'ra, risklarni boshqarish tamoyillaridan biri qiymat yaratish bo'lishi kerak, ya'ni xavflarni kamaytirish uchun resurslar hech narsa qilmaslikdan past bo'lishi kerak. Ushbu tamoyilga muvofiq, rasmiy statistika uchun katta ma'lumotlardan foydalanishni yanada to'liqroq baholashga erishish uchun biz yakuniy natijalar sifatiga xavfni kamaytirish bo'yicha ba'zi chora-tadbirlarning mumkin bo'lgan ta'sirini baholaymiz.
1. Kirish
1.1. Fon
"Katta ma'lumotlar" ning rivojlanishini Kennet Nil Kukier va Viktor Mayer-Schoenberger o'zlarining "Katta ma'lumotlarning yuksalishi" (2. ) "ma'lumotlarni uzatish" atamasi bilan. Ma'lumotni to'plash "hayotning barcha jabhalarini olish va ularni ma'lumotlarga aylantirish" jarayoni sifatida tavsiflanadi. Masalan. Facebook shaxsiy tarmoqlar, atrof-muhitning barcha turlari uchun sensorlar, shaxsiy muloqot va harakat uchun smartfonlar, shaxsiy muhitlar uchun taqiladigan ma'lumotlar bilan ta'minlaydi. Bu deyarli hamma joyda ma'lumotlarni to'plash va mavjudligiga olib keladi.
Boshqa ko'plab sohalarda bo'lgani kabi, rasmiy statistika ham yaqinda katta ma'lumotlar masalasini strategik darajada muhokama qila boshladi. Statistik ishlab chiqarish va xizmatlarni modernizatsiya qilish bo‘yicha Oliy darajadagi guruh doirasida oldinga boradigan yo‘l haqida hali umumiy va keng tarqalgan tushuncha mavjud emas, u qiyinchilik yoki imkoniyat bo‘ladimi, kichik yoki katta va hokazo. Rasmiy statistikada katta maʼlumotlar: ), birinchi SWOT tahlili, so'ngra qo'pol xavf/foyda tahlili o'tkazildi. Ta'kidlanganidek, "xavfning keng qamrovli tahlili ehtimollik va ta'sir kabi jihatlarni ham o'z ichiga oladi, shuningdek, xavflarni kamaytirish va boshqarish strategiyalarini aniqlash uchun kengaytirilishi mumkin".
Garchi ushbu hujjat xatarlarni to'liq tahlil qilishdan hali ham uzoq bo'lsa-da, u birinchi tuzilgan umumiy ko'rinishni yaratish orqali vaziyatni yaxshilashga qaratilgan. Shuni ta'kidlashni istardikki, ushbu sharh Rasmiy Statistik Hamjamiyat (OSC) doirasida umumiy muhokamani rag'batlantirish uchun boshlang'ich nuqta sifatida ko'rib chiqilishi kerak.
1.2. Sfera
Ushbu maqola nafaqat afzalliklarni, balki kuchli, zaif tomonlarini, imkoniyatlar va tahdidlarni ham hisobga olmaganda, faqat xavflarga qaratilgan. Bu shuni anglatadiki, “o'tkazib yubormaslik xavfi” (masalan, agar OSC modernizatsiya qilinmasa, raqobatdan chetda qolishi xavfi) ko'lamga kirmaydi; Bu ko'proq tahdid. Buning o'rniga, biz yuzaga kelishi mumkin bo'lgan xavflarni ta'kidlashga intilamiz (a) agar OSC katta ma'lumotlar taqdim etadigan imkoniyatlardan foydalansa va "katta ma'lumotlarga asoslangan rasmiy statistika mahsuloti" (BOSP) ni ishlab chiqish yoki takomillashtirishni boshlasa; (b) yangi "odatdagidek biznes" uchun xavflar, ya'ni "katta ma'lumotlar" ishlab chiqarishga asoslangan rasmiy statistika uchun xavflar. (Rasmiy statistik ma'lumotlarning barcha ishlab chiqarilishi xavflarni o'z ichiga olganligi sababli, biz o'zimizni (b) "katta ma'lumotlar", ya'ni mavjud bo'lmagan yoki rasmiy statistikani yig'ishning "an'anaviy" jarayoni uchun ahamiyatsiz bo'lgan xavflar bilan cheklaymiz.)
1.3. Tuzilishi
2-bo'limda biz ushbu vazifa bilan bog'liq bo'lgan asosiy tamoyillarni taqdim etamiz, bu esa xavflarni boshqarish va risklarni boshqarish uchun aniq zarur bo'lgan asoslardan boshlanadi (2.1-bo'lim). Shuningdek, biz katta ma'lumotlardan olingan statistika uchun dastlabki sifat tizimini taqdim etamiz (2.2-bo'lim), chunki sifat tizimini xavf bilan bog'lash ikkita maqsadga xizmat qiladi:
- U xavflarni aniqlash uchun kontekstni belgilaydi. Ba'zi sifat ko'rsatkichlari ko'rib chiqilgan xususiyatlar bilan birgalikda ob'ektning mijozlar va foydalanuvchilarga xizmatlar ko'rsatish uchun muhim va hal qiluvchi qiymatlarini ifodalaydi.
- Bu umumiy giperfazolarda joylashtirilgan va statistik mahsulotlarni ishlab chiqarish jarayonining muayyan bosqichlari bilan bog'langan sifat o'lchovlariga o'ziga xos xavflarni belgilash imkonini beradi.
3, 4, 5 va 6-bo'limlarda biz turli kontekstlarda hozirgacha aniqlangan xatarlarni taqdim etamiz (4 ESS (https://www.europeansocialsurvey.org/about/structure_and_governance.html) Big Data loyihasining biznes misollari hujjatlari. Big Data ESSnetlarida qisman loyiha bilan bogʻliq va qisman statistik maqsadlarda katta maʼlumotlar manbalaridan foydalanish bilan bogʻliq xavflar roʻyxati mavjud.“Katta maʼlumotlar sifati boʻyicha tavsiya etilgan asos” hujjatida sifat oʻlchovlari bilan bogʻliq baʼzi xavflar qayd etilgan. ESS Big Data Project Business Case hujjatlari, shuningdek, ESS Big Data Networks qisman loyiha bilan va qisman statistik maqsadlarda katta maʼlumotlar manbalaridan foydalanish bilan bogʻliq xavflar roʻyxatini oʻz ichiga oladi. Hujjat “Katta maʼlumotlar sifati uchun tavsiya etilgan asos” " sifat ko'rsatkichlari bilan bog'liq ba'zi xavflarni eslatib o'tadi). Bu erda biz ma'lumotlarga kirish tasnifi, huquqiy muhit, ma'lumotlar maxfiyligi va xavfsizligi va ko'nikmalaridan foydalanamiz; Katta ma'lumotlardan olingan statistik ma'lumotlarning sifat tuzilmasi bo'yicha qayta tashkil etish (2.2-bo'lim) ushbu tuzilma to'liqroq maqomga ega bo'lishi bilanoq ko'rib chiqilishi kerak. Aniqlangan xavflarning har biri uchun biz (i) ehtimollik va ta'sirni baholashni taqdim etamiz (2.1.3-bo'limga muvofiq) va (ii) xavfni kamaytirish va boshqarish strategiyalarini taklif qilamiz (2.1.4-bo'limga qarang).
Nihoyat, biz topilmalarimizni muhokama qilamiz va 7-bo'limda ba'zi keyingi qadamlarni belgilaymiz
2. Asoslar
2.1. Risklar va risklarni boshqarish
ISO 31000: 20095 ga ko'ra, xavf "belgilangan maqsadlarga noaniqlikning ta'siri" deb ta'riflanadi. Bu xavflarni aniqlashdan oldin maqsadlar aniqlanishi yoki ma'lum bo'lishi kerakligini anglatadi. Ushbu maqsadlar odatda tegishli tashkilotning institutsional kontekstini hisobga olgan holda aniqlanadi. Yana bir muhim jihat shundaki, risklar noaniqlik xususiyatiga ega, ya'ni tasvirlangan voqea sodir bo'ladimi yoki yo'qmi noaniq. Shunday qilib, xavflar voqea sodir bo'lish ehtimoli va uning oqibatlari, ya'ni hodisaning belgilangan maqsadlarga erishishga ta'siri nuqtai nazaridan o'lchanadi. Xatarlarni baholash ko'proq ob'ektiv ma'lumotni taqdim etishi kerak, bu oxir-oqibatda foyda olish imkoniyatlarini amalga oshirish va salbiy oqibatlarni minimallashtirish o'rtasida tegishli muvozanatni saqlashga imkon beradi. Risklarni boshqarish boshqaruv amaliyotining ajralmas qismi va yaxshi korporativ amaliyotning muhim elementidir (6 Statistics Canada: Rejalar va ustuvorliklar bo'yicha 2014-2015 yillar hisoboti, ). Bu qaror qabul qilishni doimiy ravishda takomillashtirishga imkon beruvchi va ish faoliyatini doimiy ravishda yaxshilashga yordam beradigan takrorlanadigan jarayon.
Xatarlar ham sifat bilan bog'liq. Sifat tizimini qo'llash ma'lum bir sifat darajasidagi natijaga erishish uchun turli manbalar va metodologiyalar tomonidan taqdim etilgan imkoniyatlardan foydalanishga imkon berishi kerak, chunki bu natija foydalanuvchilarning ehtiyojlarini qondiradi. Xatarlar singari, sifat darajalari ham institutsional muhitdan va muayyan institutlarning maqsadidan kelib chiqishi mumkin. Shu nuqtai nazardan, institutsional muhit o'z maqsadlariga erishish uchun tashkilot o'z zimmasiga olishga tayyor bo'lgan xavfning umumiy darajasini belgilaydi.
Xatarlarni baholash va boshqarish jarayoni turli bosqichlarga bo'linishi mumkin, ular kontekstni o'rnatish, xavflarni aniqlash, xavflarni ehtimollik va ta'sir nuqtai nazaridan tahlil qilish, xavflarni baholash va nihoyat xavflarni davolashni o'z ichiga oladi.
2.1.1. Institutsional kontekst
Birinchi qadam, jarayonning qolgan qismi amalga oshiriladigan strategik, tashkiliy va risklarni boshqarish kontekstini yaratishdir. Bunga xavflar baholanadigan mezonlarni belgilash va tahlil tuzilishini belgilash kiradi.
2.1.2. Xavfni aniqlash
Ikkinchi bosqichda maqsadlarga erishishga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan voqealar aniqlanishi kerak. Identifikatsiya xavf turi, voqea vaqti, joylashuvi yoki voqealar qanday qilib oldini olishi, yomonlashishi, kechiktirishi yoki maqsadlarga erishishni kuchaytirishi bilan bog'liq savollarni o'z ichiga olishi kerak.
2.1.3. Xavf-xatarni baholash
Keyingi qadam mavjud nazorat vositalarini aniqlash va xavflarni ehtimoliy va potentsial oqibatlar nuqtai nazaridan tahlil qilishdan iborat. Ushbu maqola kontekstida xavflarning yuzaga kelish ehtimoli yoki ehtimoli 1 (ehtimol emas) dan 5 (tez-tez) gacha bo'lgan shkalada qo'llaniladi. Voqealarning sodir bo'lishining ta'siri 1 (ahamiyatli emas) dan 5 (ekstremal) gacha bo'lgan shkala bo'yicha o'lchanadi. 1-jadvalda ko'rsatilganidek, ehtimollik va ta'sir mahsuloti 1 dan 25 gacha bo'lgan "xavf darajasini" hosil qiladi.
Mumkin bo'lgan foyda va salbiy natijalar o'rtasidagi muvozanatni o'rnatish uchun taxmin qilingan xavf darajalarini oldindan belgilangan mezonlar bilan solishtirish mumkin. Bu boshqaruv ustuvorliklari haqida xulosa chiqarish imkonini beradi.
Harakatlar uchun ustuvorlik kritik xavflarga (2-jadvalga qarang), ya'ni yuzaga kelishi mumkin bo'lgan va tashkilot maqsadlari uchun jiddiy yoki o'ta og'ir oqibatlarga olib keladigan xavflarga berilishi kerak.
2.1.4. Xavfga javob
Yakuniy bosqich xavf-xatarlarga qanday javob berish kerakligi haqidagi qarorlardan iborat. Oldindan belgilangan xavf darajasidan past bo'lgan ba'zi xavflar e'tiborga olinmasligi yoki yo'l qo'yilishi mumkin. Boshqalar uchun xavflarni boshqarish xarajatlari shunchalik yuqori bo'lishi mumkinki, ular potentsial foydadan ustun turadi. Bunday holda, tashkilot tegishli faoliyatdan voz kechish to'g'risida qaror qabul qilishi mumkin. Xatarlar, shuningdek, sug'urta kabi uchinchi shaxslarga o'tkazilishi mumkin, ular amalga oshirilgan xarajatlarni qoplaydi. Yakuniy variant xarajatlarni potentsial foyda bilan muvozanatlashtiradigan strategiyalar va harakatlarni aniqlashda xavflarni hisobga olishdir. Shunday qilib, tashkilot foydani ko'paytirish va potentsial xarajatlarni minimallashtirish uchun strategiyalarni amalga oshirishga qaror qiladi.
2.2. Sifat tizimlari
Milliy va xalqaro statistika tashkilotlari vakillaridan iborat ishchi guruh 2014 yilda yirik maʼlumotlardan olingan statistik maʼlumotlarning dastlabki sifat asosini ishlab chiqdi. Ishchi guruh UNECE/HLGning “Statistik ishlab chiqarishni modernizatsiya qilishda katta ma’lumotlarning roli” loyihasi homiyligida ishladi. U maʼmuriy maʼlumotlar manbalaridan olingan statistik maʼlumotlarni sifat koʻrsatkichlari bilan baholash uchun moʻljallangan mavjud sifat tizimlarini kengaytirdi, ular yirik maʼlumotlar manbalari uchun tegishli hisoblanadi.
Bu tizim biznes-jarayonning uch fazasini ajratadi: kirish, mahsuldorlik va chiqish. Kirish bosqichi GSBPning "dizayn" va "to'plash" bosqichlariga, "jarayon" va "tahlil" bosqichlari uchun ishlashga mos keladi va chiqish "tarqatish" bosqichiga teng.
Ramka Niderlandiya statistikasi tomonidan ishlab chiqilgan ma'muriy ma'lumotlar tuzilmasidan olingan ierarxik tuzilmadan foydalanadi (7 Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers va J. Arends-Toth, (2009), Sifatni tekshirish ro'yxati. maʼmuriy maʼlumotlar manbalarini baholash.Statistika Niderlandiya, Gaaga/Heerlen). Sifat o'lchovlari giperfazolar deb ataladigan ierarxik tuzilishga joylashtirilgan. Uchta aniqlangan giper o'lchovlar "manba", "metadata" va "ma'lumotlar" dir. Sifat o'lchovlari ushbu gipero'lchovlar ichida joylashtirilgan va ishlab chiqarish bosqichlarining har biriga tayinlangan. Kirish bosqichi uchun "maxfiylik va maxfiylik", "murakkablik" (ma'lumotlar tuzilishiga ko'ra), metama'lumotlarning "to'liqligi" va "uyushish" (ma'lumotlarni boshqa ma'lumotlar bilan bog'lash qobiliyati) qo'shimcha jihatlari taklif qilindi. standart sifat modeliga qo'shing. Sifat ko'rsatkichlarining har biri uchun ularning tavsifiga mos keladigan omillar, shuningdek, mumkin bo'lgan ko'rsatkichlar taklif etiladi.
Ushbu moddaning maqsadlari uchun xavflar ushbu omillardan chiqarib tashlanishi mumkin. Masalan, "institutsional/biznes muhiti" sifatini o'lchash uchun e'tiborga olinishi kerak bo'lgan omillar ma'lumotlar provayderining barqarorligi hisoblanadi. Tegishli xavf, kelajakda ma'lumotlar provayderdan mavjud bo'lmasligi mumkin. Yana bir misol, yaqinda taklif qilingan sifat, maxfiylik va xavfsizlik jihati bilan bog'liq. Muhim omillardan biri bu "idrok" bo'lib, u turli manfaatdor tomonlar tomonidan ma'lum ma'lumotlar manbalaridan maqsadli foydalanishning mumkin bo'lgan salbiy idrokiga ishora qiladi.
3. Ma'lumotlarga kirish bilan bog'liq xavflar
3.1. Ma'lumotlarga kirishning etishmasligi
3.1.1. Tavsif
Bu xavf katta ma'lumotlar manbasiga (BDS) kirish imkoniga ega bo'lmagan BOSP ishlab chiqish loyihasidan iborat.
Hozirgacha OSC qiyin yo'lni o'rgandi, hatto boshlang'ich bloklardan chiqish va unga kirish ba'zan engib bo'lmaydigan to'siqdir. Ba'zan ma'lum bir manbaga kirish oson, masalan, sinov/tadqiqot maqsadlarida qo'ng'iroq ma'lumotlari yozuvlari (CDR), lekin ishlab chiqarish maqsadlarida unga kirish ancha qiyinroq (huquqiy yoki tijorat sabablarga ko'ra).
3.1.2. Ehtimollik
Ehtimollik ko'p jihatdan BDS xususiyatlariga bog'liq. Katta ma'muriy ma'lumotlar bo'lsa, ular 1 ga teng bo'lishi mumkin, xususan, agar (Daas va boshq. 8 Daas, P., M. Puts, B. Buelens va P. tomonidan o'rganilgan trafik tsikli ma'lumotlarida bo'lgani kabi. van den Hurk. 2015. "Katta ma'lumotlar rasmiy statistika uchun manba sifatida." Rasmiy statistika jurnali 31 (2). (Kelgusi; nashr 2015 yil iyun oyida rejalashtirilgan.)) shaxsiy ma'lumotlarni himoya qilish bilan bog'liq muammolar yo'q. Agar BDS ishi shaxsiy bo'lsa, ayniqsa, agar u sezgir (masalan, ma'lumotlarni himoya qilish nuqtai nazaridan) yoki qimmatli (tijorat nuqtai nazaridan) bo'lsa, ehtimollik juda yuqori bo'lishi mumkin (5).
3.1.3. Ta'sir qilish
Ta'sir BOSP va BDS qanday ishlatilishiga bog'liq. Agar BDS eng markazda bo'lsa, ta'sir juda yuqori bo'lishi mumkin (4 = BOSPni ishlab chiqarish umuman mumkin emas), boshqa BDSga tayangan holda BOSP (pastroq sifatda bo'lsa ham) ishlab chiqarish mumkin bo'lsa, u pastroq bo'lishi mumkin, 2-3 oralig'ida ta'sirga olib keladi.
3.1.4. Oldini olish
Kirishning etishmasligi xavfini kamaytirish uchun ma'lumotlar provayderi bilan dastlabki aloqalarni o'rnatish va ma'lumotlarga kirish uchun uzoq muddatli shartnoma tuzish kerak. Bundan tashqari, BDS va BOSP ning o'ziga xos kombinatsiyasi bo'yicha keng qamrovli huquqiy tahlil o'tkazilishi kerak. Mavjud yoki kelajakdagi qonunlar orqali ma'lumotlarga kirish imkoniyatlari ham baholanishi kerak.
3.1.5. Yumshatish
Agar BOSP uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan muqobil BDS mavjud bo'lsa, ularning o'rniga ularni o'rganish mumkin. Agar BDSsiz BOSP ishlab chiqarishning hech qanday usuli bo'lmasa va kirishning etishmasligini bartaraf etishning iloji bo'lmasa, urinishlardan voz kechish kerak va yangi BOSP kun nurini ko'rmaydi.
3.2. Ma'lumotlarga kirishni yo'qotish
3.2.1. Tavsif
Bu xavf, statistika idorasi BOSPni qo'llab-quvvatlaydigan BDSni yo'qotishidir.
3.2.2. Ehtimollik
Agar BOSP allaqachon ishlab chiqarilgan bo'lsa, odatda ba'zi barqarorlik mavjud va ba'zi hollarda xavf juda past bo'lishi mumkin (1). Biroq, xususan, etarli darajada qat'iy shartnomalar tuzilmagan xususiy tashkilotlarga nisbatan, hech narsa to'sqinlik qilmaydi, masalan. ma'lumotlar hisoboti siyosatini o'zgartirish bo'yicha yangi yo'l-yo'riq, bu o'rtacha yorilish xavfiga olib keladi (3). Bundan tashqari, agar BDS beqaror faoliyat bilan bog'liq bo'lsa, har doim provayderning bankrot bo'lish xavfi mavjud va xavf yanada yuqori bo'lishi mumkin (4).
3.2.3. Ta'sir qilish
Mavjud BOSPni ishlab chiqarish imkonsiz bo'lishi mumkinligi sababli, ko'pincha juda yuqori ta'sirlar yuzaga keladi (5). BDS yordamchi xarakterga ega bo'lgan boshqa hollarda, ta'sir 2-3 diapazondagi ta'sir bilan ko'proq sifatni yo'qotishi mumkin.
3.2.4. Oldini olish
Oldini olish strategiyasi ma'lumotlarsiz strategiyaga o'xshaydi, ammo ishlab chiqarish sharoitida ham doimiy hushyorlikka katta e'tibor beriladi.
Barcha tuxumlaringizni bitta savatga solmaslik (ya'ni, har bir BSOP asosida bir nechta BDSga ega bo'lish) ham strategiya bo'lishi mumkin, ammo bu amaliy bo'lmagan yoki juda qimmat bo'lishi mumkin.
3.2.5. Yumshatish
Agar BDS barqaror bo'lmagan faoliyat natijasi bo'lsa, ehtimol bir xil ijtimoiy hodisani aks ettiruvchi yangi BDS asta-sekin mavjud bo'ladi. Biroq, BSOP pasayganidan keyin "bozorni skanerlashni" boshlash juda kech bo'ladi; bu doimiy hushyorlikni talab qiladi va bunga erishish qiyin bo'lishi mumkin.
4. Huquqiy muhit bilan bog'liq xavf
4.1. Tegishli qonun hujjatlariga rioya qilmaslik
4.1.1. Tavsif
Ushbu xavf tegishli qonun hujjatlarini hisobga olmaydigan BOSPni ishlab chiqish loyihasidan iborat bo'lib, BOSPni ushbu qonun hujjatlariga mos kelmaydigan qiladi. Bu ma'lumotlarni himoya qilish to'g'risidagi qonun hujjatlari, javob berish yukiga oid qoidalar va boshqalar bilan bog'liq bo'lishi mumkin.
4.1.2. Ehtimollik
OSC ning katta ma'lumotlardan xabardor emasligini hisobga olgan holda, tasodifiy (3) mos kelmaslik sodir bo'lishi mumkin. Ehtimollik odatda BDS bilan bog'liq, chunki manba qanchalik "sezgir" bo'lsa, nomuvofiqlikning yuzaga kelishi ehtimoli shunchalik past bo'ladi.
4.1.3. Ta'sir qilish
Ta'sir odatda juda muhim (4), ya'ni mos kelmaydigan ishlab chiqarish BOSPni to'xtatishni talab qiladi (yoki agar u hali amalga oshirish bosqichiga etib kelmagan bo'lsa, uning rivojlanishi to'xtatilishi kerak). Bu hatto haddan tashqari (5) bo'lishi mumkin, chunki nomaqbul (“noqonuniy”) rasmiy statistik ma'lumotlardan kelib chiqadigan obro'ga oid xavflar oqibatlarga olib kelishi mumkin.
4.1.4. Oldini olish
Har qanday BOSP puxta huquqiy tahlilni talab qiladi - va bu bir necha bosqichda sodir bo'ladi (ishlab chiqish/qidiruv bosqichida maqbul bo'lgan narsa amalga oshirish/ishlab chiqarish bosqichida bo'lmasligi mumkin). Bu, o'z navbatida, BOSP ning mos kelishi uchun teskari ishlab chiqilishiga olib kelishi mumkin.
4.1.5. Yumshatish
Mos kelmaslikning jiddiyligiga qarab, birinchi qadam BOSPni oflayn rejimga o'tkazish bo'lishi mumkin.
BOSPni moslashtirish uchun qayta ishlab chiqish variant bo'lishi mumkin, ammo BOSPning shu tarzda "saqlanishi" ko'p jihatdan nomuvofiqlik xususiyatiga bog'liq.
4.2. Huquqiy muhitdagi salbiy o'zgarishlar
4.2.1. Tavsif
Ishlab chiqilayotgan BOSP bilan bog'liq yangi qonunlar kiritilishi mumkin, bu esa BOSPni samarali tarzda mos kelmaydigan qiladi.
4.2.2. Ehtimollik
Kengaytirilgan ma'lumotlarni himoya qilish tarafdorlari aniq BOSPlarni yaratish qobiliyatiga bevosita yoki bilvosita ta'sir qiladigan yangi talablarni joriy qilishlari mumkin. 2-3 oralig'idagi ehtimollik haqiqiy taxmin kabi ko'rinadi.
4.2.3. Ta'sir qilish
Ta'sir odatda juda muhim (4), ya'ni mos kelmaydigan ishlab chiqarish BOSPni o'chirib qo'yishni talab qiladi.
4.2.4. Oldini olish
Ba'zi biznes ma'lumotlarini muntazam ravishda qonunchilikdagi o'zgarishlarni kuzatib borish, balki tegishli (masalan, maslahat) forumlarda rasmiy statistik ma'lumotlarga murojaat qilish orqali ularga ta'sir qilish uchun amalga oshirilishi kerak.
4.2.5. Yumshatish
Agar proaktiv monitoring o'tkazilgan bo'lsa, BOSPni kuchga kirgan birinchi kundan boshlab uni yangi qonun hujjatlariga muvofiqlashtirish uchun qayta loyihalash uchun vaqt bo'lishi mumkin.
Agar boshqa tomondan, yangi qonunchilik "syurpriz bo'lib qolishi" uchun monitoring o'tkazilmagan bo'lsa - yoki qonunchilik shu qadar radikal bo'lsa, BOSPni mos kelmaydigan qilishning hech qanday usuli yo'q bo'lsa - yagona variant BOSPni o'chirib qo'yish bo'lishi mumkin.
5. Maxfiylik va ma'lumotlar xavfsizligi bilan bog'liq xavflar
5.1. Ma'lumotlar xavfsizligini buzish
5.1.1. Tavsif
Ushbu xavf statistika idoralari tomonidan saqlanadigan ma'lumotlarga ruxsatsiz kirish bilan bog'liq. Uchinchi shaxslar embargo ostida bo'lgan ma'lumotlarni olishlari mumkin, masalan, jadvalni chiqarish (9) To'liq yagona BDSga asoslangan har qanday BOSP uchun ma'lumotlarning asl egasiga bilvosita ma'lum bo'lishi muqarrar, va agar metodologiya shaffof bo'lsa, olingan statistik ma'lumotlar ham ma'lum bo'ladi.Bu erda bu holat emas, balki egalari tomonidan noto'g'ri ishlash bilan bog'liq xavf haqida gapiriladi.) (10 Bundan tashqari, bu ma'lumotlar maxfiylikni buzish xavfini olib kelishi mumkin. Ushbu xavf alohida ko'rib chiqiladi.). Bu, masalan, investorlar fond bozorida kutayotgan ma'lumotlar bo'lishi mumkin.
5.1.2. Ehtimollik
Statistik bo'limda AT muhitini himoya qilishning texnik jihatlari haqida gap ketganda, xavf an'anaviy manbalar kabi BDS uchun ham mumkin. Biroq, e'tiborga olish kerak bo'lgan ikkita qo'shimcha jihat mavjud.
Birinchidan, ba'zi BDS bilan, asl egasining ma'lumotlar xavfsizligi buzilgan bo'lishi mumkinligi sababli umumiy xavf biroz oshadi. Bu, masalan, sanoat josusligi yoki xakerlik bilan bog'liq bo'lishi mumkin.
Ikkinchidan, potentsial qimmatli ma'lumotlar ofisda saqlana boshlagach, zararli niyatlarni jalb qilish xavfi ortadi. Agar saqlangan ma'lumotlar biznes uchun juda yuqori qiymatga ega bo'lsa, siz IT infratuzilmasiga qaratilgan hujumlarning juda yuqori ehtimoliga tayyor bo'lishingiz kerak, shuning uchun buzilish ehtimoli yuqoriroq bo'lishi mumkin (4).
Agar saqlanadigan ma'lumotlar qimmatli deb hisoblanmasa, umumiy ehtimollik unchalik yuqori emas - ma'lumotlar manbasiga qarab (1) dan (3) gacha.
5.1.3. Ta'sir qilish
Obro'ga potentsial zarar katta bo'lishi mumkin (5). BDS holatida muhim bo'lgan narsa shundaki, agar asl egasida xavfsizlik buzilishi sodir bo'lsa, statistika idorasining obro'siga ta'siri buzilish uning saqlanadigan ma'lumotlarga nisbatan sodir bo'lganidan past bo'lishi kutilmoqda.
Boshqa tomondan, statistika idorasida qoidabuzarlik dastlabki egasi uchun salbiy oqibatlarga olib kelishi mumkin. Bunday holda, etkazib beruvchi va statistika idorasi o'rtasidagi ishonch nuqtai nazaridan zarar tufayli kuchli salbiy ta'sir yana mumkin (5).
5.1.4. Oldini olish
BDS ishiga xos narsa shundaki, asl egasining xavfsizlik tartib-qoidalari mos kelishi mumkin. Buni nazorat qilish uchun statistika idoralariga auditorlik vakolatlari berilishi dargumon. Ma'lumotlari maxfiy nashr jadvallari bilan yozuvlarni yaratish uchun foydalaniladigan egalari o'z binolarida mumkin bo'lgan xavfsizlik buzilishining rasmiy statistik ma'lumotlariga ta'siri to'g'risida xabardor bo'lishi va tegishli xavfsizlik tartib-qoidalari mavjudligiga rasmiy ishonchni olishlari kerak.
Egasining binolarida xavfsizlikning buzilishi statistika idorasiga jiddiy ta'sir ko'rsatishining oldini olishning to'g'ridan-to'g'ri yo'li bitta mahsulot uchun bir nechta manbalardan foydalanishni ta'minlashdan iborat bo'lib, yakuniy ko'rsatkichni ishlab chiqarish uchun bitta buzilgan manba etarli emas. Ushbu yondashuvning afzalligi shundaki, ko'proq nazorat statistika idorasi qo'lida.
Ma'lumotlarning asl egasiga statistik idorada xavfsizlik buzilishiga salbiy ta'sir ko'rsatishining oldini olish usuli, egasi nuqtai nazaridan potentsial sezgir bo'lgan ma'lumotlarni statistika idorasiga o'tkazishni nazarda tutmaydigan faoliyat usulini topishdir. Xom shaklda. Mumkin bo'lgan profilaktika usuli - yig'ilgan ma'lumotlardan foydalanish. Ammo shuni esda tutish kerakki, yig'ishning ba'zi shakllari, masalan, populyatsiyaning alohida a'zolarini aniqlashning oldini olish uchun mo'ljallangan, bu holatda mos kelmasligi mumkin. Buning sabablaridan biri, egasi uchun xavf ma'lumotlarning tijorat qiymati bilan bog'liqligi bo'lishi mumkin, bu hatto anonimlikka erishilgandan keyin ham ahamiyatli bo'lishi mumkin.
5.1.5. Yumshatish
Statistika idorasi tomonidan yuritiladigan ma'lumotlar buzilgan taqdirda, agar dastlabki egasiga salbiy ta'sir ko'rsatmasa, yumshatish choralari an'anaviy manbalar bilan bir xil bo'ladi.
Asl egasi uchun salbiy oqibatlar yuzaga kelgan taqdirda, statistika idorasi xavfsizlik tartib-qoidalarini ko'rib chiqishi va kuchaytirishi va bunga o'zining sodiqligini aniq etkazishi va namoyish qilishi kerak.
Agar qoidabuzarlik dastlabki egasining binosida sodir bo'lsa, tegishli statistika idorasi vaziyatni aniq ma'lum qilishi va mulkdorning xavfsizlik tartib-qoidalarini yaxshilashni talab qilishi kerak. Agar kerak bo'lsa, siz muqobil etkazib beruvchini izlashingiz mumkin.
5.2. Ma'lumotlarning maxfiyligini buzish
5.2.1. Tavsif
Bu statistik populyatsiyadagi bir yoki bir nechta shaxslarning shaxsiy hayotining buzilishi xavfi. Bu boshqa davlat idoralarining bosimi yoki statistik ma'lumotlarning chiqarilishi ustidan yetarlicha nazorat qilinmaganligi sababli IT infratuzilmasiga qilingan hujum bilan bog'liq bo'lishi mumkin.
5.2.2. Ehtimollik
Ma'lumotlarning buzilishi xavfida bo'lgani kabi, mikroma'lumotlarni saqlash uchun texnik shartlar BDS qo'shilishi bilan unchalik o'zgarmaydi. Biroq, bu erda ham ogohlantirishlar mavjud.
Ba'zi ma'lumotlar manbalaridan olingan mikrodata yuqori biznes qiymatiga ega bo'lishi mumkin, shuning uchun ularni saqlash hujumlar ehtimolini oshiradi.
Bundan tashqari, ba'zi mikroma'lumotlar huquqni muhofaza qilish, soliqqa tortish yoki sog'liqni saqlash kabi boshqa davlat idoralari uchun juda foydali bo'lishi mumkin. Muayyan sharoitlarda statistik ma'lumotlarning maxfiyligi printsipiga rioya qilish katta bosim ostida bo'lishi mumkin.
Statistik ma'lumotlarning oshkor etilishi ustidan nazoratni yo'qotishlarga kelsak, hozirda allaqachon o'rnatilgan amaliyot mavjud. BDS aholining kichik kichik guruhlari uchun statistik ma'lumotlarni ishlab chiqarishga ruxsat berishi yoki turli BDSlardan yig'ilgan ma'lumotlarni bog'lash imkoniyatini berishi mumkin, bu esa xavfning yuzaga kelish ehtimolini oshirishi mumkin. Bundan tashqari, yangi manbalar yangi uslubiy ishlanmalarni talab qiladi, shuning uchun oshkor qilishni nazorat qilish metodologiyasining to'g'ri yangilanmaganligi haqiqiy xavf hisoblanadi.
Umuman olganda, oqilona profilaktika choralari bilan ehtimollik o'rtacha darajada ushlab turilishi mumkin, ammo ko'plab turli va xilma-xil omillar mavjud bo'lganligi sababli, bu erda tegishli baholash ehtimollik yuqori bo'lganga o'xshaydi (4).
5.2.3. Ta'sir qilish
Obro'ga potentsial zarar katta bo'lishi mumkin (5). Ma'lumotlar xavfsizligini buzish xavfida bo'lgani kabi, statistika idorasidagi buzilish asl egasi uchun salbiy oqibatlarga olib kelishi mumkin. Bu erda bunday hodisaning ta'siri, ayniqsa, jamoatchilik fikridagi hozirgi tendentsiyalar davom etsa, yanada kattaroq bo'lishi mumkin. Ma'lumotlar provayderi va statistika idorasi o'rtasidagi munosabatlarga zarar ham juda katta bo'lishi kutilmoqda.
5.2.4. Oldini olish
Ushbu xavfning oldini olishning ishonchli yo'li BDS mikroma'lumotlariga umuman ega bo'lmaslikdir (garchi boshqa mikroma'lumotlarni saqlash har xil ehtimollik va ta'sirga ega bo'lsa-da, shunga qaramay tegishli xavfga ega). Ushbu yo'l, ma'lumotlar xavfsizligini buzish xavfi kabi, ma'lumotlardan statistik maqsadlarda foydalanishning boshqa usullarini ishlab chiqish zaruratini keltirib chiqaradi. Bundan tashqari, bu erda manbalarning turli xilligi, iloji boricha ko'proq foydali ma'lumotlarni olish va shaxsiy hayotni xavfdan himoya qilish kabi raqobatdosh maqsadlar bilan yangi metodologiyalarni ishlab chiqish kerakligini anglatadi.
Mikroma'lumotlarni saqlash holatida AT xavfsizligi va kirishni boshqarish mexanizmlari kerakli darajada bo'lishi va doimiy ravishda nazorat qilinishi kerak. Ma'lumotlarni olishning yangi usullari xavfsizligini ta'minlashga alohida e'tibor qaratish lozim. Ajablanarlisi shundaki, bu yangi usul saqlash qurilmalarini (masalan, qattiq disklar) jismoniy tashishni o'z ichiga olishi mumkin. Agar bu usul qo'llanilsa, yetkazib berish jismoniy jihatdan xavfsiz bo'lishi va shifrlashdan foydalanish kerak.
5.2.5. Yumshatish
Bu erda yumshatish choralari asosan ma'lumotlar xavfsizligi buzilishi bilan bir xil. Agar huquqbuzarlik sababi boshqa davlat organi tomonidan bosim bo'lsa, kelajakda shunga o'xshash huquqbuzarliklar yanada qiyinlashishi uchun boshqaruvning mustaqilligini mustahkamlash imkoniyatidan foydalanish kerak.
5.3. Ma'lumotlar manbasini manipulyatsiya qilish
5.3.1. Tavsif
Ijtimoiy tarmoq ma'lumotlari yoki ixtiyoriy ravishda taqdim etilgan ma'lumotlar kabi uchinchi tomon ma'lumotlar provayderlari manipulyatsiya xavfi ostida. Bu ma'lumot provayderining o'zi yoki uchinchi shaxslar tomonidan amalga oshirilishi mumkin. Misol uchun, agar indeks bunday ma'lumotlardan hisoblanganligi ma'lum bo'lsa, u yoki bu ma'lumotlardan olingan statistik indeksni surish uchun ko'plab yolg'on ijtimoiy media xabarlari yaratilishi mumkin.
Ixtiyoriy ravishda taqdim etilgan ma'lumotlarga ko'ra, ko'ngillilar ma'lum bir kun tartibiga ega bo'lgan muayyan manfaatlar guruhini ifodalashlari mumkin.
5.3.2. Ehtimollik
Ko'proq foyda keltirishi uchun manipulyatsiya qilinishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar uchun ehtimollik yuqoriroq. Bu fond bozori kabi statistika qiziqarli bo'lgan ma'lumotlar bo'lishi mumkin. Yaqinda sodir bo'lgan LIBOR va Forex janjallari nuqtai nazaridan, rag'bat mavjud ekan, ma'lumotlarni manipulyatsiya qilishga urinishlar ehtimoli borligini taxmin qilish mumkin.
Ixtiyoriy ravishda taqdim etilgan ma'lumotlarga asoslangan statistik ma'lumotlar uchun, ehtimollik unchalik katta emas degan xulosaga kelish uchun o'zini fikrga ega bo'lib ko'rsatuvchi va uni omma oldida bildirish uchun pul to'laydigan (masalan, Internet-forumlarda) odamlarni yollash bo'yicha so'nggi PR amaliyotiga e'tibor qaratish kifoya. Umuman olganda, 3 dan 4 gacha bo'lgan raqam etarli ko'rinadi.
5.3.3. Ta'sir qilish
Manipulyatsiyaning katta muammosi shundaki, u uzoq vaqt davomida aniqlanmasdan davom etishi mumkin. Agar manipulyatsiya uzoq vaqt davom etsa, sifatga ta'siri sezilarli bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, aholining rasmiy statistikaga bo'lgan ishonchiga katta zarar yetkazishi mumkin, ayniqsa, statistika idoralarining sifatli ma'lumotlarni yetkazib beruvchi sifatidagi roli ommaviy ravishda ta'kidlansa. Boshqa tomondan, agar manipulyatsiyalar erta aniqlansa va keyin nashr etilsa, bu haqiqatan ham jamoatchilik idrokini yaxshilashi mumkin. Juda yomon holatlar bundan mustasno, maksimal ta'sirni tasavvur qilish mumkin (3).
5.3.4. Oldini olish
Muqobil manbalar yordamida muntazam monitoring mashqlarini bajarish mumkin bo'lgan profilaktika usullaridan biridir. Ushbu muqobil manbalar an'anaviy yoki boshqacha bo'lishi mumkin. Manbalar kombinatsiyasiga asoslangan statistik ma'lumotlardan foydalanish manipulyatsiyaning sezilarli ta'sirini oldini oladi. Provayder tashabbusi bilan manipulyatsiyadan qo'rqqan hollarda, qonuniy kelishuvlar ham bunday amaliyotlarning oldini olishning bir usuli bo'lishi mumkin.
5.3.5. Yumshatish
Jamoatchilik bilan aloqalarga etkazilgan zarar nuqtai nazaridan, bu erda amalga oshirilishi kerak bo'lgan yumshatish choralari har qanday inqirozga qarshi kurashdan unchalik farq qilmaydi.
Ma'lumotlar sifati nuqtai nazaridan, agar o'tmishdagi ma'lumotlarni to'g'irlash foydali bo'lar edi, shunda hatto katta kechikish bo'lsa ham to'g'ri seriyalar paydo bo'lishi mumkin.
ishlab chiqariladi. Buning uchun muntazam taqqoslash foydali bo'lishi mumkin. E'tibor bering, bu holda benchmarking maqsadi profilaktika maqsadidan biroz farq qiladi. Buning oldini olish uchun benchmark ma'lumotlari va BDS o'rtasidagi shubhali tafovutni tezda payqash va tekshirish muhimdir. Yumshatish maqsadida eski foydali ma'lumotlar har doim foydalidir.
Bundan tashqari, kelajakda shunga o'xshash manipulyatsiyalarning oldini olish uchun ehtiyot bo'lish kerak - ayniqsa nozik holatlarda bu taqqoslash uchun bir nechta etkazib beruvchilardan potentsial ortiqcha ma'lumotlarni olishni anglatishi mumkin.
5.4. Rasmiy statistik ma'lumotlarning katta ma'lumotlardan foydalanish bo'yicha salbiy jamoatchilik fikri
5.4.1. Tavsif
Ommaviy axborot vositalari va keng jamoatchilik shaxsiy daxlsizlik va katta ma'lumotlar manbalaridan olingan shaxsiy ma'lumotlardan foydalanish masalalariga, ayniqsa, davlat organlari tomonidan fuqarolarga nisbatan ma'muriy yoki qonuniy choralar ko'rayotgan ma'lumotlardan ikkilamchi foydalanish kontekstida juda sezgir. Salbiy qabul qilingan foydalanish navigatsiya ma'lumotlarini tahlil qilish asosida tezlikni boshqarish joylashuvi bo'lishi mumkin (11 qarang ).
TomTom Niderlandiyaning o'ziga xos ishi TomTom qurilmalariga talabning sezilarli pasayishiga olib keldi va kompaniyaning ma'lumotlarga kirishni cheklash to'g'risidagi qaroriga olib keldi. Bu alohida holatda, ma'lumotlar shaxslarga tegishli, lekin yo'l uchastkasi bo'yicha tezlik darajalariga.
Biroq, jamoatchilik tomonidan ijobiy qabul qilingan katta ma'lumotlarga ega ilovalar bo'lishi mumkin. Bir misol, katta ma'lumotlar texnikasidan foydalangan holda o'g'irlik kabi jinoyatlarning oldini oluvchi ilovalar.
Ijobiy va salbiy jamoatchilik fikri rasmiy statistik ma'lumotlarni ishlab chiqarish kontekstida BDSdan foydalanishga kuchli ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Salbiy jamoatchilik fikrining oqibati quyidagilar bo'lishi mumkin:
- BDS bundan buyon statistik idoralarda mavjud boʻlmaydi, yoki maʼlumotlar provayderi yoki hukumatning maʼlumotlardan foydalanmaslik toʻgʻrisidagi qarorlari tufayli, yoki
- ma'lumotlardan foydalanish cheklangan bo'ladi, bu ma'lum BOSP bo'lsa ishlab chiqarishga xalaqit berishi mumkin.
5.4.2. Ehtimollik
Bunday hodisaning yuzaga kelishi ehtimoliga yoki uning statistik ma'lumotlarni ishlab chiqarishga ta'siriga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan omillar:
- ma'lumotlarning maxfiyligi, ya'ni odamlarni qanchalik oson aniqlash mumkinligi;
- ma'lumotlarning jismoniy shaxslar to'g'risida ochib beradigan ma'lumotlar miqdori, masalan, turli manbalardan olingan ma'lumotlarni bog'lash orqali oshiriladi;
- ma'lumotlar turi, masalan, moliyaviy operatsiyalar boshqa ma'lumotlarga qaraganda ko'proq maxfiy hisoblanadi;
- fuqarolarga nisbatan qoʻllanilishi mumkin boʻlgan choralar turi, masalan, tezlikni oshirganlik uchun jarima solish;
- ma'lumotlar provayderlari va foydalanuvchilari faoliyat yuritadigan yoki huquqiy sharoitlar jamoat axloqiy fikrlari/standartlariga zid bo'lgan noaniq huquqiy muhit;
- statistik ma'lumotlarni olish uchun ma'lum bir ma'lumot manbasiga bog'liqlik darajasi; razvedka bosqichida bu omil ahamiyatsiz bo'lishi mumkin. Biroq, bu keyingi bosqichda olingan statistik ma'lumotlarga katta ta'sir ko'rsatishi mumkin va shuning uchun qidiruv bosqichida ham hisobga olinishi kerak. Muammo shundaki, ma'lumotlardan foydalanishning yakuniy darajasi dastlab noma'lum, chunki ma'lumotlar manbalari bir nechta statistik sohalarga xizmat qilishi mumkin.
Noqulay hodisalarning sodir bo'lish vaqtini taxmin qilishning iloji yo'q, chunki ommaviy safarbarlik ko'pincha fuqarolarga salbiy ta'sir ko'rsatadigan voqealarni yoritish bilan boshlanadi. Biroq, hukumatlar va xususiy korxonalar tomonidan katta ma'lumotlardan foydalanishning ko'payishi va ayniqsa ma'lumotlarning dastlabki to'planishiga olib kelgan maqsadlardan boshqa maqsadlarda faol marketingi tufayli bunday hodisalarning sodir bo'lishi ehtimoli katta.
Jamoatchilik idrokiga katta ta'sir ko'rsatadigan hodisalar tez-tez emas, balki tasodifiy (3) va uzoqdan (2) sodir bo'ladi. Katta ma'lumotlar manbalaridan foydalanishning ortishi bilan ehtimollik ham ortadi.
5.4.3. Ta'sir qilish
Hodisaning ta'siri yuqorida muhokama qilingan omillarga juda bog'liq. Umuman olganda, ta'sir allaqachon o'rnatilgan statistik ma'lumotlarni ishlab chiqarish uchun jiddiyroqdir, chunki operatsiyani to'xtatish kerak bo'lishi mumkin. Ta'sir, shuningdek, muqobil ma'lumotlar manbalarining mavjudligiga bog'liq, garchi hodisa ro'y bersa, jamoatchilik fikri turli ma'lumotlar manbalarini farqlamasligi mumkin. Katta ma'lumotlardan foydalanishning hozirgi holatida bu manbalar an'anaviy ma'lumotlar manbalarini to'liq almashtira olmaydi, balki mavjud statistik ma'lumotlarni to'ldiradi. Bu hodisalarning ta'sirini kamaytiradi. Shuning uchun hodisaning ta'siri 2 (kichik) dan 3 (katta) gacha bo'lgan oraliqda ko'rib chiqiladi. Ishlab chiqarish bosqichida ta'sir 4 ga (kritik qiymat) oshishi mumkin.
5.4.4. Oldini olish
Profilaktik chora-tadbirlar rasmiy statistikada katta ma'lumotlar uchun axloqiy tamoyillarni belgilashni o'z ichiga olishi mumkin. Axloqiy me'yorlar Evropa statistikasining amaliyot kodeksi yoki rasmiy statistikaning asosiy tamoyillari kabi tamoyillarga asoslanishi kerak (12). ). Keyingi qadam axloqiy ko'rsatmalar natijalarini jamoatchilikka e'lon qiladigan va manfaatdor tomonlarni BOSP uchun BDSdan axloqiy foydalanish to'g'risida xabardor qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan aloqa strategiyasini aniqlash bo'ladi.
Xatarlarni aniqlash va axloqiy tamoyillarga asoslangan oldini olish yoki yumshatish choralarini taklif qilish uchun ma'lum bir BDS uchun xavfni alohida baholash o'tkazilishi mumkin. Alohida xavflarni baholash barcha xavflarni aniqlash va harakatlarning asoslanishini ta'minlash uchun ma'lumotlarni himoya qilish agentliklari kabi manfaatdor tomonlarni ham o'z ichiga olishi mumkin.
5.4.5. Yumshatish
Aloqa strategiyasi salbiy jamoatchilik munosabatlarining kuchayishiga qarshi choralarni ham o'z ichiga olishi kerak. Alohida xavf-xatarni baholash ma'lumotlardan foydalanishning ijobiy misollarini va ma'lumotlardan noto'g'ri foydalanishning oldini olish choralarini to'plashi kerak, bu albatta siyosat darajasida amalga oshirilishi mumkin va statistik hamjamiyat samarali ta'sir qila olmasligi mumkin.
5.5. Ishonchni yo'qotish - kuzatish orqali erishilmaydi
5.5.1. Tavsif
Rasmiy statistikadan foydalanuvchilar odatda statistikaning aniqligi va ishonchliligiga yuqori ishonchga ega. Bu statistik ma'lumotlarni ishlab chiqarish ishonchli va hamma uchun ochiq bo'lgan metodologik bazaga, shuningdek, statistik mahsulot sifatini hujjatlashtirishga asoslangan. Bundan tashqari, ko'pchilik statistik ma'lumotlar kuzatuvlarga asoslangan, ya'ni. kuzatish va statistik ma'lumotlar o'rtasida oson tushunarli munosabatni o'rnatadigan so'rovlar yoki aholini ro'yxatga olish natijasida olingan. Statistik ma'lumotlarning asosiy maqsadi uchun yig'ilmagan BDSdan foydalanish bu munosabatlarning yo'qolishi va foydalanuvchilarning rasmiy statistikaga ishonchini yo'qotishi xavfini tug'diradi. Aholini ro'yxatga olishning so'nggi bosqichi (2010) bilan bog'liq misol, ba'zi mamlakatlarda statistik ma'lumotlar bir nechta manbalar va statistik modellar yordamida olingan. Bir qator hollarda manfaatdor tomonlar statistik ma'lumotlarga e'tiroz bildirishdi.
5.5.2. Ehtimollik
Xavfning yuzaga kelish ehtimoli statistik/uslubiy modelning murakkabligi, BSD va BOSP o'rtasidagi munosabatlarning haqiqiyligi yoki boshqa statistik ma'lumotlar bilan muvofiqligi kabi omillarga bog'liq. Ehtimollik 3 (tasodifiy) va 4 (ehtimol) orasida bo'lishi kerak, ya'ni u bir necha marta yoki tez-tez sodir bo'lishi mumkin.
5.5.3. Ta'sir qilish
Xavfning paydo bo'lishining ta'siri ko'p jihatdan NSO'larning statistik ma'lumotlarning aniqligi va ishonchliligini muvaffaqiyatli namoyish eta olishiga bog'liq bo'ladi. Agar bunga erishish mumkin bo'lmasa, ishonch va ishonchni yo'qotish nuqtai nazaridan ta'sir boshqa statistik sohalarga ham ta'sir qilishi mumkin, ya'ni nafaqat ba'zi statistik ma'lumotlarning ishonchliligi, balki tashkilotning o'zini ham shubha ostiga qo'yadi. NSO bu sohada faoliyat yuritayotgan boshqa xususiy tashkilotlarga nisbatan raqobat ustunligini yo'qotadi.
5.5.4. Oldini olish
Profilaktik harakatlar ilmiy hamjamiyat tomonidan e'tirof etilgan ilmiy asoslangan metodologiyani ishlab chiqish va nashr etishni, ma'lumotlarni sifatli metama'lumotlar bilan boyitishni, BOSPning BOSP bo'lmagan bilan muvofiqligini ta'minlashni va qat'iy sifat nazoratini amalga oshirishni o'z ichiga oladi.
Statistik ishlab chiqarishni davom ettirishdan oldin, BOSP eksperiment sifatida nashr etilishi mumkin va manfaatdor tomonlar BOSPni tasdiqlash yoki yaxshilash uchun BOSPga e'tiroz bildirishga da'vat etiladi.
5.5.5. Yumshatish
Ajratish uchun ikkita holat mavjud. Agar statistik ma'lumotlar bahsli bo'lsa, lekin yuqori/etarli sifatli (to'g'ri/aniq) bo'lsa, tushunarli misollar keltirish orqali statistik ma'lumotlarni tushuntirish va ommaga etkazish etarli bo'ladi.
6. Ko'nikmalar bilan bog'liq xavflar
6.1. Mutaxassislarning etishmasligi
6.1.1. Tavsif
Odamlar o'z faoliyatini amalga oshirayotganda qoldirgan raqamli izlarni tahlil qilish uchun rasmiy statistikada hozircha eng keng tarqalgan bo'lmagan ma'lumotlarni tahlil qilish vositalarini talab qiladi. Birinchidan, so'rovlarda to'g'ridan-to'g'ri so'roq qilish o'rniga odamlarning faoliyati to'g'risidagi bilvosita ma'lumotlardan foydalanish statistik modellardan foydalanishni va shuning uchun xulosa chiqarish va mashinani o'rganish ko'nikmalarini talab qiladi. Ikkinchidan, bu raqamli yozuvlar odatda soʻrov natijalari uchun umumiy jadval formatiga ega boʻlmagan maʼlumotlardan iborat boʻlib, statistik birlikka mos keladigan satrlar va ushbu statistik birliklarning oʻziga xos xususiyatlariga ega ustunlar. Raqamli yo'llar matn, audio, rasm va video ko'rinishida ham taqdim etiladi. Ushbu turdagi ma'lumotlardan tegishli statistik ma'lumotlarni olish tabiiy tilni qayta ishlash, audio signallarni qayta ishlash va tasvirni qayta ishlash ko'nikmalarini talab qiladi. Uchinchidan, ushbu ma'lumotlar manbalari katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamini taqdim etishga moyil bo'lib, ularni qayta ishlash taqsimlangan hisoblash metodologiyalarini yaxshi tushunishni talab qiladi.
Mutaxassislar yetishmasligi xavfi ushbu yangi yirik ma'lumotlar manbalaridan biridan ma'lumotlarni olishdadir, chunki statistika idorasi xodimlarining zarur malakasi yo'qligi sababli ularni to'g'ri qayta ishlash va tahlil qilish imkoniyatiga ega emas.
6.1.2. Ehtimollik
Ushbu xavfning yuzaga kelish ehtimoli uchta omilga bog'liq bo'ladi: 1) katta ma'lumotlar manbasining har bir turi uchun talab qilinadigan ko'nikmalarning o'ziga xos turlari va statistika idorasi bunday manbani o'rganish imkoniyatini topish ehtimoli; 2) statistika idorasida zaruriy malakalarning mavjudligi; va 3) statistika idorasining tashkiliy madaniyati.
Talab qilinishi mumkin bo'lgan ko'nikmalar turlariga kelsak, shuni ta'kidlash kerakki, barcha manbalar yuqorida sanab o'tilgan barcha ko'nikmalarni talab qilmaydi. Ba'zilar (masalan, Google Trends turidagi ma'lumotlar) taqsimlangan hisoblashni talab qilmaydi, chunki ular allaqachon ma'lumotlar egasidan oldindan qayta ishlangan yoki signalni qayta ishlash ko'nikmalariga ega va birinchi navbatda statistik modellashtirish ko'nikmalarini talab qiladi. Biroq, katta ma'lumotlar manbalarining keng assortimenti mavjud, ularning aksariyati taqsimlangan hisoblash, signallarni qayta ishlash va mashinani o'rganish bo'yicha ko'nikmalarni talab qiladi. Shu bilan birga, ushbu raqamli izlarni to'g'ri o'rganish bir nechta manbalarni qayta ishlashni talab qiladi. Shunday qilib, katta ma'lumotlar manbalarining statistika idoralari uchun mavjud bo'lishi uchun ushbu noodatiy ko'nikmalarni talab qilish ehtimoli yuqori va bu xavf ehtimoli juda yuqori (5).
Kerakli ko'nikmalarning hozirgi mavjudligiga kelsak, bu aniq statistika idorasiga bog'liq bo'ladi. So'rov metodologiyasi so'rov metodologiyasidan kamroq tarqalgan bo'lsa ham, u tanlangan sohalarda rasmiy statistikada ham qo'llaniladi. Shu sababli, buning uchun inson resurslarini biroz qayta taqsimlash talab qilinishi mumkin bo'lsa-da, statistika idoralari o'zlari hal qilishlari mumkin. Tarqalgan hisoblash ko'nikmalariga kelsak, asosan IT bilan bog'liq bo'lsa, ular tashkilotda IT infratuzilmasi qanday boshqarilishiga bog'liq bo'ladi. IT bo'limi qanchalik autsorsing qilinganiga qarab, echimlar mavjud kelishuvlar doirasida topilishi mumkin. Biroq, signallarni qayta ishlash va mashinani o'rganish ko'nikmalari, odatda, ko'pgina rasmiy statistika idoralarida mavjud emas va bu ko'nikmalarni qo'llashni autsorsing qilib bo'lmaydi, chunki ular statistik mutaxassislar tomonidan qo'llanilishi kerak. Shuning uchun, bu nuqtai nazardan, bu xavf ehtimoli ham juda yuqori ko'rinadi (5).
Tashkiliy madaniyat ham ushbu xavf ehtimoliga ta'sir qiladi. O'z-o'zini o'qitish orqali kerakli ko'nikmalarga ega bo'lishga tayyor xodimlarga ega bo'lish tashkilotga odatdagidan farqli ko'nikmalarni talab qiladigan yangi ma'lumotlar manbai bilan vaziyatga javob berishga imkon beradi. Bu statistika idorasining tashkiliy madaniyatiga bog'liq bo'ladi, ya'ni u xodimlarni yangi ko'nikmalarni o'rganishga undaydimi yoki xodimlarga o'z-o'zini boshqarish uchun vaqt ajratadimi.
Shunday qilib, statistika idorasi xodimlarining malakasi yo'qligi sababli yangi ma'lumotlar manbalarini qayta ishlash va tahlil qila olmasligi ehtimoli tashkilotning o'rganish madaniyatiga qarab, ehtimol (4) va ehtimol (5) orasida bo'ladi.
6.1.3. Ta'sir qilish
O'z xodimlarining malakasi yo'qligi sababli yirik ma'lumotlar manbalarini qayta ishlash va tahlil qila olmaydigan statistika idorasi ikkita mumkin bo'lgan salbiy oqibatlarga olib kelishi mumkin: 1) ma'lumotlar manbai hech bo'lmaganda to'liq o'rganilmaydi; 2) manba noto'g'ri ishlatiladi.
Katta ma'lumotlarning qimmatli manbasining potentsialini to'liq o'rgana olmaslik qisqa muddatda ozgina ta'sir qiladi (2), chunki statistika idoralari hozirgi ehtiyojlarni qondirish uchun statistik vositalarga ega. Biroq, uzoq muddatda (ehtimol, hatto o'rta muddatli istiqbolda ham) bu imkoniyatni yo'qotish oqibatlari juda muhim bo'ladi (4), chunki statistika idoralari bir xil institutsional tuzilmaga ega bo'lmagan xususiy provayderlarning raqobatiga tobora ko'proq duch kelishmoqda. statistik ma'lumotlarning davlat mustaqilligini ta'minlash.
Biroq, manbadan noto'g'ri foydalanish statistika idoralari uchun juda salbiy oqibatlarga olib keladi, chunki rasmiy statistika o'z vazifalarini bajarishda ularning obro'siga tayanadi. Biroq, agar o'tkazib yuborilgan bo'lsa, noto'g'ri natijalarga olib kelishi mumkin bo'lgan eng muhim ko'nikma bu statistik xulosa, xususan, modelga asoslangan xulosa chiqarishdir, bu ham etishmayotgan bo'lishi mumkin. Shuning uchun kutilgan ta'sir ekstremal emas, balki tanqidiy (4) bo'ladi.
6.1.4. Oldini olish
Statistika idoralari ushbu xavfni ikki yo'l bilan faol ravishda oldini olishlari mumkin: 1) o'qitish; va 2) o'rnatish.
Statistika idoralari statistik ishlab chiqarishda yirik maʼlumotlar manbalaridan foydalanish uchun zarur boʻlgan koʻnikmalarni batafsil yoritib berish, xodimlarning mavjud malakalarini xaritalash, oʻquv ehtiyojlarini aniqlash va keyin oʻquv kurslarini tashkil etish orqali xodimlarni zarur koʻnikmalar bilan jihozlashi mumkin.
Statistika idoralari zarur malakaga ega yangi xodimlarni ham ishga olishlari mumkin. Bu jiddiy cheklovlarga ega ko'rinadi, chunki statistika idoralari bo'limda katta ma'lumotlar manbalaridan foydalanish keng tarqalgan va yangi xodimlar mavjud bo'lgan tajribaga mos kelishi uchun hali ham bir necha yil kerak bo'ladigan vaziyat uchun xodimlarning muhim massasini ishga qabul qila olmaydi. xodimlar. Biroq, xodimlarni muntazam yangilash doirasida ishga qabul qilingan yangi xodimlarning hech bo'lmaganda ba'zilari katta ma'lumotlarga ega bo'lishi mumkin.
6.1.5. Yumshatish
Katta ma'lumotlarning yangi manbalari zarur ko'nikmalarga ega bo'lmagan xodimlarsiz mavjud bo'lgan vaziyatga duch kelgan holda, statistika idoralari salbiy oqibatlarni ikki yo'l bilan yumshata oladi: 1) subpudratchilik; va 2) hamkorlik.
Statistika idoralari ma'lumotlarni qayta ishlash va yangi katta ma'lumotlar manbalarini tahlil qilish uchun ushbu turdagi xizmatlarni taqdim etuvchi boshqa tashkilotlar bilan shartnomalar tuzishi mumkin. Ushbu turdagi ma'lumotlarni qayta ishlashga ixtisoslashgan korxonalarning yangi sektori paydo bo'lganligi sababli, bu hayotiy yechim bo'lib ko'rinadi. Biroq, bu o'z-o'zidan ma'lum xavflarni o'z ichiga olgan yechimdir, chunki statistika idorasi potentsial sezgir statistik mahsulotlarni ishlab chiqarish ustidan kamroq nazoratga ega bo'ladi. Bu yechimning salbiy tomoni ham borki, u statistika idorasi xodimlariga kerakli ko‘nikmalarni o‘rganish va egallash imkonini bermaydi.
Kerakli ko'nikmalarga ega bo'lgan va katta ma'lumotlar manbasini o'rganishdan manfaatdor bo'lgan boshqa tashkilotlar bilan hamkorlik qilish yanada istiqbolli yechim bo'lib ko'rinadi. Ushbu hamkorlik statistika idorasi xodimlari va teng huquqli boshqa tashkilotlar xodimlari bilan o'z bilimlarini baham ko'radigan qo'shma loyihalar shaklida bo'lishi mumkin. Bu nafaqat malaka taqchilligi xavfini kamaytiradi, balki statistika idorasi xodimlariga ushbu ko'nikmalarni egallash imkonini beradi.
6.2. Mutaxassislarning boshqa tashkilotlarga o'tishi
6.2.1. Tavsif
Bu xavf, statistika idoralari katta ma'lumotlar ko'nikmalariga ega bo'lgandan keyin o'z xodimlarini boshqa tashkilotlarga yo'qotishidir.
6.2.2. Ehtimollik
Ushbu xavfning yuzaga kelish ehtimoli ikki omilga bog'liq bo'ladi: 1) rasmiy statistikadan tashqari tashkilotlarda mavjud jozibador imkoniyatlar; 2) statistika bo'limlarida ish sharoitlari.
Rasmiy statistik ma'lumotlardan tashqari tashkilotlardagi imkoniyatlar uchun bu xavf ehtimol ko'rinadi (4). Xususiy sektorda, shuningdek, boshqa davlat sektori tashkilotlarida katta ma'lumotlarga ega bo'lgan odamlarga talab yuqori. Katta ma'lumotlar bilan ishlash ko'nikmalariga ega bo'lgach, rasmiy statistiklar tajribali statistiklar sifatida qiyosiy ustunlikka ega bo'ladilar. Muayyan katta ma'lumotlar ko'nikmalariga qo'shimcha ravishda, boshqa tashkilotlar rasmiy statistiklar uchun odatiy bo'lgan foydalanuvchi ehtiyojlarini baholash va asosiy ishlash ko'rsatkichlarini (KPI) ishlab chiqish kabi an'anaviy ko'nikmalarga ega ma'lumotlar olimlarini talab qiladi. Bundan tashqari, yangi ko'nikmalarga ega bo'lishga ko'proq tayyor bo'lgan xodimlar, shuningdek, martaba o'zgarishiga ko'proq ochiq bo'lgan va statistika idorasini tark etishlari kutilmoqda.
Statistika idoralarida ish sharoitlariga kelsak, bu, albatta, aniq idoraga bog'liq bo'ladi. Biroq, umuman olganda, statistika idoralari miqdoriy nuqtai nazardan odamlar uchun jozibador martaba imkoniyatlarini taklif qiladi. Statistika idoralari ishlash uchun mumkin bo'lgan domenlarning eng katta diapazoni va ishlash uchun ma'lumotlarning eng katta tanlovini taklif qiladi. Bu qandaydir tarzda statistika idoralarining kutilmagan holatlar tufayli xodimlarni yo'qotish ehtimolini kamaytiradi (3).
6.2.3. Ta'sir qilish
Ushbu xavfning ta'siri birinchi navbatda tegishli malakaga ega bo'lgan xodimlarga ega bo'lmaslik xavfi bilan bir xil bo'ladi. Shuning uchun yuqorida aytib o'tilganidek, ta'sir juda muhim (4) bo'ladi.
6.2.4. Oldini olish
Aftidan, statistika idoralari uchun bu xavfning oldini olishning yagona yo‘li o‘z xodimlari uchun qulay mehnat sharoitlarini ta’minlashdan iborat. Bu odatda barcha xodimlar uchun to'g'ri keladi. Biroq, xodimlar yangi ko'nikmalarni, ya'ni katta ma'lumotlar ko'nikmalarini o'rganishga ochiq bo'lgan aniq holatda, ularga o'z kasbiy qiziqishlarini rivojlantirishlari mumkin bo'lgan ta'lim imkoniyatlarini taqdim etish orqali ish sharoitlarini yaxshilash mumkin. Statistika idoralari, shuningdek, bir nechta statistik sohalarda ishlaydigan statistik mutaxassislardan keladigan yangi katta ma'lumotlar manbalari bilan bog'liq yangi innovatsion loyihalar va g'oyalarga ochiq bo'lishga alohida e'tibor berishi mumkin. Va nihoyat, boshqa tashkilotlarning katta ma'lumotlar ko'nikmalari ketma-ketligida xodimlarni yo'qotishining oldini olish bunday ma'lumotlar bilan ishlashga qodir va tayyor xodimlarni yaxshi aniqlashga va ularning kasbiy rivojlanishi uchun yaxshi imkoniyatlarga bog'liq bo'ladi.
6.2.5. Yumshatish
Ushbu xavfni kamaytirish tegishli malakaga ega bo'lgan xodimlarning etishmasligi xavfi bilan bog'liq holda amalga oshiriladi: 1) subpudratchilik; va 2) hamkorlik.
7. Munozara
Ushbu birinchi sharhdan ko'rinib turibdiki, ma'lum bir "Katta ma'lumotlar xavfi" uchun yagona ehtimollik yoki ta'sirni aniqlash mumkin emas - ikkalasi ham odatda katta ma'lumotlar manbasiga, shuningdek "rasmiy katta ma'lumotlarga asoslangan. statistika.”
mahsulot ".
Shunday qilib, biz ushbu yo'nalishdagi mantiqiy keyingi qadam, bir qator mumkin bo'lgan pilot loyihalarni (har biri bir yoki bir nechta BDS va bir yoki bir nechta BDOS kombinatsiyasini o'z ichiga olgan) boshlang'ich nuqtasi sifatida qabul qilish va har bir bunday pilot uchun - har bir xavfning ehtimoli va ta'sirini baholang.
Shu maqsadda biz bir qator mumkin bo'lgan uchuvchi loyihalar uchun OSCning ehtimolini, ta'sirini (va mumkin bo'lgan oldini olish/yumshatish choralarini) baholash uchun manfaatdor tomonlar o'rtasida so'rovni boshlash arafasidamiz - va biz kiritmagan xavflar bo'yicha OSC ma'lumotlarini so'raymiz. ushbu hujjat.
8. ADABIYOTLARUNECE (2014), “Katta ma’lumotlar sifati bo‘yicha tavsiya etilgan asos”, UNECE Katta ma’lumotlar sifati bo‘yicha topshiriqlar guruhi,
a%20Quality%20Framework%20-%20final-%20Jan08-2015.pdf?version=1&modificationDate=1420725063663&api=v2
UNECE (2014), “Katta ma’lumotlar qanchalik katta? Rasmiy statistikada katta ma'lumotlarning rolini o'rganish",
Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers va J. Arends-Toth, (2009), Ma'muriy ma'lumotlar manbalarining sifatini baholash uchun nazorat ro'yxati, Niderlandiya statistikasi, Gaaga/Heerlen
Dorfman, Mark S. (2007), Risklarni boshqarishga kirish (e ed.), Kembrij, Buyuk Britaniya, Vudxed-Folkner, p. 18, ISBN 0-85941-332-22)
Eurostat (2014), Axborot jamiyati va boshqa statistik ma'lumotlarni to'plash uchun Internetdan foydalanish usullarini tahlil qilishda "Norasmiy manbalardan olingan statistik ma'lumotlarni akkreditatsiya qilish tartibi",
Reimsbach-Kounatze, C. (2015), "Katta ma'lumotlarning tarqalishi va rasmiy statistika va statistika agentliklari uchun oqibatlari: dastlabki tahlil", OECD raqamli iqtisodiyot hujjatlari, №. 245, OECD nashriyoti.
Reis, F., Ferreira, P., Perduca, V. (2014) "Rasmiy statistika ko'rsatkichlarining vaqt jadvallarini oshirish uchun veb-faoliyat dalillaridan foydalanish", IAOS 2014 konferentsiyasida taqdim etilgan maqola,
Xatarlar haqida aniq ma'lumot berilmagan bo'lsa ham, ushbu maqola aslida rasmiy statistika uchun veb-faoliyat ma'lumotlaridan foydalanish bilan bog'liq ko'plab xavflarga yaqinlashadi. Eurostat (2007), Ma'lumotlar sifatini baholash usullari va vositalari bo'yicha qo'llanma,
Manba: www.habr.com
