ISSN (print) - 0131-7652

ISSN (online) - 2686-7605

Vol. 53 No. 9 (2023)
DIGITAL ECONOMY

Big Data as a Phenomenon: Causes and Consequences of the Emergence of Big Data

PDF (Русский)
  • A.I. Pestunov,
  • A.S. Gintoft,
  • O.V. Krivetchenko
A.I. Pestunov
Novosibirsk State University of Economics and Management
Bio
A.S. Gintoft
Novosibirsk State University of Economics and Management
O.V. Krivetchenko
Novosibirsk State University of Economics and Management
DOI: https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2023-9-137-154

Published 2023-08-30

Keywords

  • big data; data-based management; digital economy; digital competences; artificial intelligence; machine learning; neural network; Laplace’s demon; determinism; personal data; ethics; morality; social contradictions of digitalization

How to Cite

1.
Pestunov А, Gintoft А, Krivetchenko О. Big Data as a Phenomenon: Causes and Consequences of the Emergence of Big Data. ECO [Internet]. 2023 Aug. 30 [cited 2024 Nov. 23];53(9):137-54. Available from: https://ecotrends.ru/index.php/eco/article/view/4656

Abstract

The paper shows that many technologies, now called big data technologies, existed long before this term was introduced into mass use. The fundamental difference of the current situation is only in the scale of use and a certain synergetic effect resulting from the development of a number of initially loosely connected technologies. Alongside techno-economic problems, the paper considers humanitarian-ethical and social ones. The authors list professions that become relevant within the framework of big data technologies and the digital competencies demanded in this context. They also raise the problem of personal data protection in a novel way.
PDF (Русский)

References

  1. Абдулгалимов А.М. Государственный финансовый контроль в условиях развития цифровой экономики // Вестник Чеченского государственного университета им. А.А. Кадырова. 2021. № 3. С. 19–25.
  2. Булгаков С.В. Большие данные в интеллектуальных транспортных системах // Наука и технологии железных дорог. 2022. Т. 6. № 2. С. 45–52.
  3. Гвишиани А.Д., Добровольский М.Н., Дзеранов Б.В., Дзебоев БА. Большие данные в геофизике и других науках о земле // Физика Земли. 2022. № 1. С. 3–34.
  4. Засухина О.А., Ершов Е.В., Головатюков Л.К., Шитенков Г.А. Большие данные (big data) в области электроэнергетики // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2022. № 16. С. 16–20.
  5. Маркова В.Д., Марков А.А. Цифровизация, или управление на основе потока данных // Инновации. 2019. № 7 (249). С. 83–87.
  6. Мильман Б.Л., Журкович И.К. Большие данные в современном химическом анализе // Журнал аналитической химии. 2020. Т. 75. № 4. С. 316–326.
  7. Монарев В.А., Пестунов А.И. Эффективное обнаружение стеганографически скрытой информации посредством интегрального классификатора на основе сжатия данных // Прикладная дискретная математика. 2018. № 40. С. 59–71.
  8. Осипов А.Л., Криветченко О.В. Компьютерная оценка нижнего концентрационного предела воспламенения // В мире научных открытий. 2013. № 10–1. С. 34–45.
  9. Павлова А.И. Анализ методов интерполирования высот точек для создания цифровых моделей рельефа // Автометрия. 2017. № 2. С. 86–94.
  10. Перов А.А., Пестунов А.И. О возможности применения сверточных нейронных сетей к построению универсальных атак на итеративные блочные шифры // Прикладная дискретная математика. 2020. № 49. С. 46–56.
  11. Пестунов А.И. Криптовалюты и блокчейн: потенциальные применения в государстве и бизнесе // ЭКО. 2018. № 8. С. 78–92. DOI: 10.30680/ЕСО0131-7652-2018-8-78-92
  12. Половинченко М.И., Елисеев В.С. Большие данные и их применение в агробизнесе // Мехатроника, автоматика и робототехника. 2021. № 7. С. 46–49.
  13. Попазова О.А., Шихова Н.Н. Управление персоналом на основе анализа больших данных: риски и возможности // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2019. № 3. С. 110–115.
  14. Прошунин М.М. Государственный цифровой финансовый контроль: правовая сущность // Российское правосудие. 2022. № 7. С. 98–104.
  15. Рыльникова М.В., Макеев М.А., Кадочников М.В., Клебанов Д.А. Большие данные для оптимизации работы погрузочной техники и автотранспорта на горных работах // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2022. № 4. С. 343–354.
  16. Смирнов С.А. Наше бесчеловечное будущее или уловка трансгуманизма // Человек. 2022. № 1. С. 61–79.
  17. Терещенко С.Н., Осипов А.Л., Моисеева Е.Д. Определение количества колосьев на изображениях пшеничных полей методами компьютерного зрения // Автометрия. 2022. № 3. С. 72–78.
  18. Фиофанова О.А. Управление на основе больших данных в сфере образования// Государственная служба. 2021. Т. 23. № 3. С. 86–91.
  19. Чхутиашвили Л.В. Государственный аудит и внутренний контроль в условиях цифровой экономик // Аудит. 2022. № 3. С. 9–11.
  20. Andreotta A., Kirkham N., Rizzi M. (2022). AI, Big Data, and the future of consent. AI & Society. No. 37. Pp. 1715–1728. Springer
  21. Coghlan S, Miller T., Paterson J. (2021). Good proctor or “Big Brother”? Ethics of online exam supervision technologies. Philosophy & Technology. No. 34. Pp. 1581–1606. Springer.
  22. Floridi L. (2012). Big Data and Their Epistemological Challenge. Philosophy & Technology. No. 25. Pp. 435–437.
  23. Hoffmann A. (2018). Making data valuable: political, economic, and conceptual bases of Big Data. Philosophy & Technology. No. 31. Pp. 209–212. Springer.
  24. Mittelstadt B., Floridi L. (2016). The Ethics of Big Data: Current and Foreseeable Issues in Biomedical Contexts. Science and Engineering Ethics. No. 22. Pp. 303–341. Springer.