Art. 01 – Vol.26 – Nr. 1 – 2016

ABORDĂRI ȘI SOLUȚII SPECIFICE ÎN MANAGEMENTUL,
GUVERNANȚA ȘI ANALIZA DATELOR DE MARI DIMENSIUNI (BIG DATA)

Vladimir FLORIAN
vladimir@ici.ro

Gabriel NEAGU
gneagu@ici.ro

Institutul Naţional de Cercetare-Dezvoltare în Informatică – ICI Bucureşti

Rezumat: Conform documentelor cu caracter strategic la nivel naţional pentru perioada 2014-2020, domeniul TIC (Tehnologia Informaţiei şi Comunicaţiilor) se remarcă prin dinamica sa competitivă în rândul sectoarelor de specializare inteligentă (SI) din economie şi reprezintă în acelaşi timp o prioritate în cercetare-dezvoltare-inovare (CDI), datorită suportului pe care îl asigură pentru competitivitatea celorlalte sectoare SI. Lucrarea prezintă rezultatele analizei tematicii CDI privind managementul, guvernanţa şi analiza datelor de mari dimensiuni (Big Data), selectată prin prisma relevanţei soluţiilor pe care le poate oferi pentru cele 10 sectoare SI. Principalele aspecte prezentate se referă la: explicitarea conceptelor de bază ale tematicii, evidenţiarea potenţialului de impact pentru competititvitate şi identificarea unor soluţii care să ilustreze acest potenţial.

Cuvinte cheie: Big Data, guvernanţă, ştiinţa datelor, date deschise, Analytics, Cloud, arhitectura de referinţă, specializare inteligentă.

Vizualizează articolul complet

Introducere

Strategia Naţională privind Agenda Digitală pentru România 2020 [1] evidenţiază rolul cercetării-dezvoltării-inovării (CDI) în tehnologiei informaţiei şi comunicaţiilor (TIC) pentru susţinerea dezvoltării economiei şi societăţii, cu accent pe mediul de afaceri, prin identificarea „eCommerce, cercetare-dezvoltare şi inovare în TIC” ca una din cele 4 priorităţi ale acestei strategii. In concordanţă cu această prioritate, Programul “Agenda Digitală pentru România”, Secţiunea “Servicii electronice”, include proiectul „Cercetare-Dezvoltare şi Inovare în TIC : Dezvoltarea de produse şi servicii inovative care să deservească cele 10 sectoare identificate în domeniul Smart Specialization” (TIC-SI), având ca obiectiv investigarea şi concretizarea acestui rol.

Cele 10 sectoare de specializare inteligentă (SI) sunt nominalizate în Strategia Naţională pentru Competitivitate 2014 – 2020 [2], structurate în trei categorii: după rolul economic şi influenţa asupra ocupării forţei de muncă,  dinamica competitivă şi, respectiv,  potenţialul de inovare, dezvoltare tehnologică şi valoare adăugată. In cea de a doua grupă este inclus şi sectorul TIC. Ca instrument de operaţionalizare al acestei strategii,  Programul Operaţional Competitivitate 2014-2020 [3] stabileşte două axe prioritare: “CDI în sprijinul competitivităţii economice şi dezvoltării afacerilor” şi „TIC pentru o economie digitală competitivă”.

In ceea ce priveşte CDI, trebuie subliniat faptul  că Strategia Naţională de Cercetare-Inovare 2014-2020 [4] are la bază tot principiul specializării inteligente, între cele 4 domenii SI pentru CDI fiind inclus şi TIC, detaliat în 4 subdomenii şi 21 de arii tematice.

REFERENCES

  1. SN-ADR: Strategia Naţională privind Agenda Digitală pentru România 2020. Ministerul pentru Societatea Informaţională, Februarie 2015. https://www.google.ro/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0ahUKEwitjO2SrqHJAhVFOxoKHXERBcQQFggcMAA&url=http%3A%2F%2Fwww.mcsi.ro%2FCMSPages%2FGetFile.aspx%3Fnodeguid%3D0617c1d7-182f-44c0-a978-4d8653e2c31d&usg=AFQjCNGvMiD0UUKjm5Jr4Wgj0HpNUbXUXQ
  2. SNC: Strategia Naţională pentru Competitivitate 2014 – 2020. Ministerul Economiei, iunie 2014. http://www.minind.ro/PROPUNERI_LEGISLATIVE/2014/SNC_2014_2020.pdf
  3. POC: Programul Operaţional Competitivitate 2014-2020. Ministerul Fondurilor Europene, 2014. http://http://www.fonduri-ue.ro/files/programe/COMPETITIVITAT/POC/VO.POC.2014-2020.18.12.2014.pdf
  4. SN-CDI 2020. Strategia Naţională de Cercetare-Inovare 2014-2020 – versiunea tehnică. Ministerul Educaţiei şi Cercetării Ştiinţifice, februarie 2014. http://www.cdi2020.ro/wpcontent/
    uploads/2014/02/STRATEGIA_Versiunea-tehnica_Februarie-2014.pdf
  5. DIMITRIU, R.: Ce înseamnă guvernanţă? Ce sens are termenul în legătură cu dezvoltarea de proiecte? Biroul Virtual de Consultanţă Antreprenorială (site cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Investeşte în oameni!). http://www.e-birouvirtual.ro/node/3726#comment-3731
  6. OTTO, B.: A Morphology of the Organisation of Data Governance. In: Proceedings of the 19th European Conference on Information Systems (ECIS 2011). Paper 272. Helsinki, Finland, 2011. http://aisel.aisnet.org/ecis2011/272
  1. KORHONEN, J.J.; MELLERI, I.; HIEKKANEN, K.; HELENIUS, M.: Designing Data Governance Structure: An Organizational Perspective. În: GSTF Journal of Computing (JoC), 2(4), 2013. http://dl6.globalstf.org/index.php/joc/article/viewFile/576/592
  2. TALLON, P. P.; RAMIREZ, R. V.; SHORT, J. E.: The information artifact in IT governance: Toward a theory of information governance. In: Journal of management information systems-JMIS, 30(3), 2013, pp. 141-177. ISSN 0742-1222. http://www.researchgate.net/profile/Paul_Tallon/publication/269500452_The_Information_Artifact_in_IT_Governance_Toward_a_Theory_of_Information_Governance/links/5547ce510cf2e2031b3849d7.pdf
  3. DAVENPORT, T. H.; BARTH P.; BEAN, R.: How ‘Big Data’ Is Different. In: MIT Sloan Management Review 54(1), 2012. http://sloanreview.mit.edu/article/how-big-data-is-different/
  4. BANERJEE, A.; BANDYOPADHYAY, T.; ACHARYA, P.: Data analytics: Hyped up aspirations or true potential. În: Vikalpa, 38(4), 2013, pp. 1-11. http://www.vikalpa.com/pdf/articles/2013/04-Perspectives.pdf
  5. CHUI, M.; MANYIKA, J.; KUIKEN, S. V.: What executives should know about open data. In: McKinsey Quarterly, January, 2014. https://digitalstrategy.nl/files/2014.01-H-Whatexecutives-should-know-about-open-data.pdf
  6. PROVOST, F.; FAWCETT, T.: Data science and its relationship to big data and data-driven decision making. In: Big Data, 1(1), 2013, pp. 51-59. http://www.researchgate.net/profile/Tom_Fawcett/publication/256439081_Data_Science_and_its_relationship_to_Big_Data_and_datadriven_decision_making/links/02e7e5228cce561fd4000000.pdf
  7. O’NEIL, C.; SCHUTT R.: Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline, O’Reilly Media,Inc.2013.http://cdn.oreillystatic.com/oreilly/booksamplers/9781449358655_sampler.pdf
  8. DAVENPORT, T. H.; PATIL, D. J.: Data scientist: The sexiest job of the 21st century. În: Harvard Business Review, oct. 2012. https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-ofthe-
    21st-century/
  9. MEIJER, E.; KAPOOR, V.: The responsive enterprise: Embracing the hacker way. In: Communications of the ACM, 57(12), 2014, pp. 38-43.
  10. EUROPEAN COMMISSION: Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions – Towards a thriving data-driven economy. COM(2014) 442, 2.7.2014. http://ec.europa.eu/information_society/newsroom/cf/dae/document.cfm?doc_id=6210
  11. TERADATA: The virtuous circle of data – Engaging employees in data and transforming your business. Teradata White Paper, 2014.
  12. BRYNJOLFSSON, E.; HITT, L. M.; KIM, H. H.: Strength in numbers: How does datadriven decision making affect firm performance? MIT – Sloan School of Management and University of Pennsylvania – Operations & Information Management Dept, 22.04.2011. http://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID1968725_code1376648.pdf?abstractid=1819486&mirid=1
  13. LOSHIN, D.: Data Governance for Big Data Analytics: Considerations for Data Policies and Processes. Data Informed, 12.02.2013. http://data-informed.com/data-governance-for-bigdataanalytics-considerations-for-data-policies-and-processes/
  14. WLADAWSKY-BERGER, I.: Data-Driven Decision Making: Promises and Limits, 27.09.2013. http://blogs.wsj.com/cio/2013/09/27/data-driven-decision-making-promises-andlimits/
  15. CORRIGAN, D.: Integrating and governing big data, IBM White Paper, 2013. https://www.950.ibm.com/events/wwe/grp/grp037.nsf/vLookupPDFs/Integrating_Governing_BigData/$file/
    Integrating_Governing_BigData.pdf
  16. GANDOMI, A.; HAIDER, M.: Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics.
    In: International Journal of Information Management, 35(2), 2015, pp. 137-144. http://ac.elscom/S0268401214001066/1-s2.0-S0268401214001066-main.pdf?_tid=f28bfe04-7bc1-11e5a2a4-00000aacb35e&acdnat=1445851043_78a530da1a1bc187fa3c2f31bf7ffa5e
  17. DEMCHENKO, Y.; DE LAAT, C.; MEMBREY, P.: Defining architecture components of the Big Data Ecosystem. In Proceedings of the International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS), mai 2014, IEEE, pp. 104-112.
    http://uazone.org/demch/papers/bddac2014-bd-ecosystem-archi-v05.pdf
  18. PÄÄKKÖNEN, P.; PAKKALA, D.: Reference Architecture and Classification of Technologies, Products and Services for Big Data Systems. În: Big Data Research, 2015. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214579615000027
  19. HASHEM, I. A. T.; YAQOOB, I.; ANUAR, N. B.; MOKHTAR, S.; GANI, A.; KHAN, S. U.: The rise of “big data” on cloud computing: review and open research issues. In: Information Systems, 47, 2015, pp. 98-115. http://umexpert.um.edu.my/file/publication/00001293_117865.pdf
  20. SULLIVAN, J.; ESCARAVAGE, J.; GUERRA, P.: The Cloud Analytics Reference Architecture: Harnessing Big Data to Solve Complex Problems, Booz Allen Hamilton White paper. McLean, VA, SUA, 2014. http://www.boozallen.com/media/file/the-cloud-analyticsreference-architecture-vp.pdf

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

| Designed by ICI București
© Copyright 2008-2023, All Rights Reserved