«Школа Науки» • № 7 (32) • Июль 2020
Технические науки
9
Литературы: 1. Указ Президента Республики Узбекистан о Государственной программе по реализации Стратегии действий по пяти приоритетным направлениям развития Республики Узбекистан на 2017-2021 годы в рамках «Года активного предпринимательства, поддержки иннова-ционных идей и технологий». QHMMB: 18.06.5308/0610. 23.01.2018 г. 2. Зайнидинов Х.Н., Якубов М.С., Корабоев Ж. Электронное правительство // Завершено 2-е издание. Академия государственного управления при Президенте Республики Узбекистан, Координацион-ный комитет по развитию науки и технологий при Кабинете Министров Республики Узбекистан. –Т.: Академия, 2014.273 с. 3. Постановление Кабинета Министров Республики Узбекистан от 6 июня 2002 года № 200 «О мерах по дальнейшему развитию компьютеризации и внедрению информационно-коммуникационных технологий» // Собрание законодательства Республики Узбекистан. - 2002. –№11–12.-б. 10-13. 4. Якубов М.С. Информационно-коммуникационные технологии в формировании систем управления электронным правительством. Республиканская научно-практическая конференция «Перспективные направления применения инновационных технологий в национальной экономике». Сборник научных статей. Часть I. 25 декабря. Ташкент. 2014. С. 95-102. 5. Абдураксмонова У.Р. Методы интеллектуальной обработки данных при принятии решений Республиканская научно-техническая конференция // Сбор лекций 5-6 марта 2020 г. Часть 1 с. 36.
Усовершенствование эффективности государственного управления путем внедрения информационных систем на основе Big Data Султанов Руслан Рустамович, научный исследователь Ташкент, Узбекистан Аннотация. В статье приведён анализ текущего состояния IT-инфраструктуры государственных органов с точки зрения Big Data. Перечислены основные факторы, которые препятствуют совершенствованию деятельности государственных органов. По результатам изучения предлагается рассмотреть применение информационных систем на основе алгоритмов нейронных сетей, искусственного интеллекта и машинного обучения для эффективного государственного управления. В связи с этим разработана концептуальная модель внедрения информационных систем на основе Big Data. Ключевые слова: Государственное управление, автоматизация, цифровизация, BIG DATA, модели, инструменты, машинное обучение, искусственный интеллект, нейронные сети. DOI: 10.5281/zenodo.3961587 Широкое применение автоматизированных информационных систем в государственном управлении приводит к росту объем информационных данных и усложняет процесс их обработки. По результатам исследования компании IDC DIGITAL UNIVERSE уже в 2021 году общий объем генерированных данных превысить 40 зета/байт. Это связано с ростом инновационных и интеллектуальных информационных систем, развитием технологии Internet of Things, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Подобные решения позволяют сократить финансовые и временные затраты и улучшить оперативность, надежность и качество. Огромный объем и высокая сложность данных требуют создания высоконадежных хранилищ данных, информационных систем на основе алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей и искусственного интеллекта, а также привлечения квалифицированных специалистов в области аналитики данных. Текущее состояние цифровизации государственных органов находиться на начальной стадии своего развития требует решения ряд важных задач. Боль-
шинство государственных ведомств имеют свою аппаратно-техническую инфраструктуру и программных продуктов для автоматизации свою деятельность. Например, особое внимание требуется уделить следующим вопросам: - разработка стандартов и регламентов в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения; внедрение аналитических систем, инструментов и BI систем для сбора и обработки данных; привлечение высококвалифицированных специалистов в области Big Data; разработка и утверждение нормативно-правовых актов в области регулирования больших данных. Вышеперечисленные вопросы требуют внедрения современных инструментов обработки данных, BI систем и современных алгоритмов обработки данных, таких как искусственный интеллект, нейронные сети машинное обучение и интернет вещей. Перед внедрением инновационных решений предлагается разработать концептуальная архитектура усовершенствования процесса сбора и обработки данных на основе BIG DATA-ориентированных
