Анализ больших данных как метод оценки эффективности административно-правовых режимов

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматривается роль больших данных (Big Data) как инструмента для обеспечения эффективности и адаптивности административного управления в условиях введения административно-правовых режимов. Автор исследует возможность применения аналитических методов к массивам данных, поступающих из разных источников во время кризисных ситуаций, и определяет потенциальные пути их использования для выработки управленческих решений. Полагаем, что использование больших данных может стать ключевым фактором для совершенствования методов нормативного правового регулирования деятельности органов управления, что в конечном итоге повысит способность государства к реагированию на кризисные ситуации и защите общественного интереса.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Елена Сергеевна Катинская

Воронежский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: es-katinskaya@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-2126-3578

соискатель, преподаватель

Россия, Воронеж

Список литературы

  1. Коновалов М.В. Big Data. Особенности и роль в современном бизнесе. В кн.: Технические науки: проблемы и перспективы: материалы VI Международной научной конференции / под ред. Е.И. Осяниной. Санкт-Петербург: Свое издательство, 2018. С. 8–10. EDN: XTPSLJ
  2. Назаренко Ю.Л. Обзор технологии «большие данные» (Big Data) и программно-аппаратных средств, применяемых для их анализа и обработки // European science. 2017. № 9(31). C. 25–30. EDN: ZRVWIV
  3. Иост Д.А., Ким И.В., Шевченко С.А., и др. Big Data как инструмент обеспечения эффективных управленческих решений организации в области планирования и прогнозирования // Экономика и бизнес: теория и практика. 2024. № 5–1(111). С. 190–195. EDN: JKXAGY doi: 10.24412/2411-0450-2024-5-1-190-195
  4. Василенко Л.А., Зотов В.В. Цифровизация публичного управления в России: риски, казусы, проблемы // Цифровая социология. 2020 Т. 3, № 2 С. 4–16. EDN: DUXMRV doi: 10.26425/2658-347X-2020-2-4-16
  5. Мухаметов Д.Р., Симонов К.В. «Умное государство»: перспективы внедрения цифровых технологий государственного управления в России // Мир новой экономики. 2021. Т. 15, № 3. С. 17–27. EDN: ZUGQWL doi: 10.26794/2220-6469-2021-15-3-17-27
  6. Шевцова И.В., Днепровская Н.В. Специфика производства и использования больших данных в государственном управлении // Вопросы государственного и муниципального управления. 2024. № 1. С. 39–60. EDN: VXRBGM doi: 10.17323/1999-5431-2024-0-1-39-60
  7. Буров В.В., Петров М.В., Шклярук М.С., и др. Государство-как-платформа: подход к реализации высокотехнологичной системы государственного управления // Государственная служба. 2018. Т. 113, № 3. С. 6–17. EDN: UUUADQ doi: 10.22394/2070- 8378-2018-20-3-6-17.
  8. Еремин С.Г. Применение цифровых технологий в сфере государственного управления на федеральном уровне и направления их совершенствования // Экономика. Налоги. Право. 2024. Т. 17, № 1. C. 98–105. EDN: CUSLVC doi: 10.26794/1999-849X2024-17-1-98-105
  9. Сергеева Н.В. Использование технологий искусственного интеллекта в международном бизнесе как ответ на вызовы чрезвычайных ситуаций // Экономика. Налоги. Право. 2022. Т. 15, № 2. C. 72–79. EDN: UXMZLO doi: 10.26794/1999-849x-2022-15-2-72-79
  10. Вострикова А.А., Морозова О.А. Усовершенствование международной базы данных EM-DAT для корректного статистического учета катастроф и стихийных бедствий на примере Российской Федерации // Технологии гражданской безопасности. 2022. Т. 19, № 1(71). С. 87–94. EDN: AQHLFD doi: 10.54234/CST.19968493.2022.19.1.71.18.87
  11. Чернов К.А. Анализ ведущих мировых баз данных о чрезвычайных ситуациях // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. 2023. № 4. С. 97–107. EDN: YHDPGM doi: 10.25016/2541-7487-2023-0-4-97-107
  12. Кузнеченко И.М. Большие данные и искусственный интеллект, как факторы трансформации системы государственного управления // Экономическое развитие России. 2024. Т. 31. № 2. С. 113–128. EDN: EMNJAV
  13. Кабанов Ю.А., Романов Б.А., Карягин М.Е., и др. Пандемия коронавируса, «децентрализация» и (не)одобрение глав регионов в социальных сетях: что имеет значение? // Политическая наука. 2022. № 2. С. 164–183. EDN: SAWXQC doi: 10.31249/poln/2022.02.08
  14. Красюкова Н.Л. Эффекты от цифровизации государственного управления на региональном уровне // Вопросы российского и международного права. 2024. Т. 14, № 1А. С. 342–351. doi: 10.34670/AR.2024.63.74.041
  15. Парфёнов А.В., Кудин И.С. Совершенствование системы анализа данных Национального статистического комитета Республики Беларусь на основе технологии Big Data. В кн.: Актуальные вопросы экономики и информационных технологий: сборник тезисов и статей докладов 60-ой юбилейной научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов. Минск, 2024. С. 355–357.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2024


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС77-76621 от 06.09.2019