База данных

Ба́за да́нных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).

Многие специалисты указывают на распространённую ошибку, состоящую в некорректном использовании термина «база данных» вместо термина «система управления базами данных», и указывают на необходимость различения этих понятий.

Источник: Википедия

Упоминания в литературе

Миварный подход предназначен, прежде всего, для работы на втором уровне, который мы расширяем с логической обработки до обработки информации с учетом автоматического конструирования алгоритмов (это относилось ранее к области создания ИППП). Кроме того, наш опыт создания интеллектуальных систем показал, что на этом уровне необходимо учитывать и традиционные вычислительные процедуры или подпрограммы. Из наиболее известных формализмов, кроме миваров этому соответствует подход на основе сервисов или агентов. Есть некая задача; ее формулируют в виде сервиса или агента и затем формализуют в виде "черного ящика" – процедуры с описанием входных и выходных данных. Миварный подход основывается на представлении всей информации в виде "тройки": "вещь-свойство-отношение". Тогда все процедуры, подпрограммы, агенты, сервисы и т.п. могут быть представлены в виде неких отношений, которые хранятся в базе данных, а при необходимости запускаются на основе миварной сети. Миварный подход позволяет для одной предметной области хранить несколько разных процедур, решающих одинаковые задачи. Более того, если вычислительные ресурсы позволяют, то все эти процедуры могут запускаться одновременно, а потом на основе конкуренции из представленных ими результатов выбирается наиболее подходящий для каждого конкретного случая. Сразу отметим, что методы первого, рефлексного, уровня (в нашей трактовке) могут быть реализованы в виде точно таких же миварных процедур, включающих и нейронные сети, и генетические алгоритмы, и т.д.

Олег Варламов, Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта

Кроме того, есть много проблем в отношении техники измерений, связанных с количеством цитирований. В частности, проблемы связаны с конкуренцией между базами данных. Самыми признанными являются базы Thompson Reuters ISI Web of Science, Scopus и Google Scholar. Прозрачность информации баз данных и критериев, на основе которых материалы включаются и исключаются из подсчетов, находятся пока на недостаточном уровне. Из-за различий в степени покрытия базами данных поиски в различных системах часто дают разные результаты. Кроме того, базы данных могут быть склонны к ошибке, и степень покрытия меняется в зависимости от области исследований. Для получения, обработки и интерпретации информации о цитировании из баз данных от специалиста требуется владение комбинацией библиометрических и академических навыков в определенной области исследования.

Коллектив авторов, Совершенствование оценки эффективности деятельности подведомственных Правительству Российской Федерации образовательных и научных учреждений, 2014

Количество подобных вспомогательных документов, комментариев и интерпретаций значительно превысило объем первоначального документа, и в 1995 году Национальным центром компьютерной безопасности США был опубликован документ под названием «Пояснения к критериям безопасности компьютерных систем», объединяющий все дополнения и разъяснения. При его подготовке состав подлежащих рассмотрению и толкованию вопросов обсуждался на специальных конференциях разработчиков и пользователей защищенных систем обработки информации. В результате открытого обсуждения была создана база данных, включающая все спорные вопросы, которые затем в полном объеме были проработаны специально созданной рабочей группой. В итоге появился документ, объединивший все изменения и дополнения к «Оранжевой книге», сделанные с момента ее опубликования, что привело к обновлению стандарта и позволило применять его в современных условиях.

Александр Кришталюк, Правовые аспекты системы безопасности, 2014

В условиях «безбумажных» технологий документы с однотипной информацией, относящиеся к технологическому документообороту, могут трансформироваться в совокупность объектов в форме записей или технологических сообщений (например, как сейчас в банковских информационных технологиях). В составе баз данных, которые в доэлектронную эпоху существовали как массивы бумажных документов, в условиях электронной среды документальная информация может «сжиматься» до уровня записей. При этом такую базу данных можно рассматривать по-разному: как единый документ со сложной структурой либо как совокупность включенных в нее документов или записей. Понятие «запись» в сфере электронного документооборота, как и понятие «архив», может иметь несколько значений. В связи с упомянутым выше термином «запись» как синонимом официального документа каждая совокупность данных, характеризующая тот или иной объект, в «безбумажной информатике» также называется записью [118, с. 30].

М. П. Бобылева, Управленческий документооборот: от бумажного к электронному. Вопросы теории и практики, 2019

Проблема создания интеллектуальных систем остается актуальной и практически значимой. Создание экспертных систем нового поколения позволит автоматизировать решение различных сложных интеллектуальных задач и повысит конкурентоспособность своих пользователей. Миварный подход позволил предложить новые модели и методы обработки информации и управления [1-22]. Миварные технологии накопления и обработки информации разрабатываются в России достаточно давно. Первые статьи были посвящены исследованию некоторых задач теории графов и разработке линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил [1-3]. Затем были работы по созданию миварного информационного пространства и эволюционных баз данных и правил [4-5]. Наиболее строгое формализованное и теоретическое оформление мивары получили в работах [6-7]. Затем были рассмотрены вопросы развития миваров [8-10] и их применения для создания различных тренажеров и обучающих систем [11-22]. Наиболее полно обзор теории и последних достижений миваров приведен в работах [4, 6, 10, 15, 18].

Олег Варламов, Мивар: Линейный логический вывод

Появление смешанных архитектур затрудняет однозначную идентификацию распределенных систем. Впрочем, формулирование общего приемлемого определения распределенных систем выходит за рамки тематики данной книги. Но при изучении книги важно четко понимать, что такое распределенная система и чем она отличается от других программных систем. Если вы сомневаетесь, является ли рассматриваемая конкретная система распределенной, то найдите в ней отдельный компонент (например, базу данных, имя или пользовательскую запись в реестре, компонент регистрации в системе или выхода из нее, кнопку аварийного выключения, наконец), который может завершить работу всей системы в целом. Если такой компонент найден, то рассматриваемая система не является распределенной.

Даниэль Дрешер, Основы блокчейна: вводный курс для начинающих в 25 небольших главах, 2017

В состав структурного капитала Стюарт включает технологии, изобретения, базы данных, публикации, процессы и т. д., которые могут быть документально оформлены и юридически защищены; также сюда относятся стратегия и культура организации, структуры и системы, организационные процедуры и т. п. Все перечисленные и иные элементы структурного капитала делятся на две группы: объективированные на материальных носителях, в том числе компьютерные сети и программные продукты, позволяющие создавать базы знаний компании и эффективно управлять ими, и социальные, которые вырастают из личного общения людей (культура, нормы отношений, взаимообогащение жизненным опытом). Стюарт особо отмечает, что структурный капитал может принимать разные формы в зависимости от конкретной компании. Основная задача управления структурным капиталом – сделать знания сотрудников собственностью компании и сохранить их в этом качестве.

Т. Я. Лебедева, Инновационное развитие компании. Управление интеллектуальными ресурсами, 2014

Эти простые примеры иллюстрируют специфические международные задачи по изучению рынков, разрешение которых требует проведения исследований. Особенность каждого из приведенных выше примеров состоит в том, что компании не могут воспользоваться своим предшествующим опытом. Именно поэтому в двух примерах присутствуют Россия и СНГ, информация о быстроизменяющейся ситуации в которых вряд ли существует в должном объеме и качестве в базах данных иностранных компаний. Аналогична ситуация и для уральского производителя каменных ночников.

М. Ю. Бердина, Рыночные исследования и информационные системы во внешнеэкономической деятельности. Учебное пособие, 2013

Одна из особенностей нынешнего этапа взаимовлияния науки и образования проявляется в том, что за счет современных IT-технологий, зачастую, формируется новое отношение и к науке, и к образованию. В то же время субъекты образовательных процессов, включая школьников и студентов, часто ориентируются не столько на самостоятельный анализ текста, сколько на получение информации из различных форм электронных баз данных, но это в лучшем случае. Очень часто они оказываются ориентированными на другие ресурсы сети интернет, включая социальные сети. При этом источник получения информации в любой точке пространства, в любой отрезок времени столь миниатюрен, что просто лежит в кармане, сумочке, рюкзаке и т. д. Легкое получение информации, ее вседоступность очень часто приводит к элементарному «недуманию», потребительскому мировосприятию, самоуверенности, «легкости необыкновенной в мыслях», как сказал бессмертный герой Н. В. Гоголя в «Ревизоре» и т. д. Исчезают командные принципы организации образовательного процесса и научной деятельности.

Г. В. Сорина, Методология экспертного анализа текста (МЭАТ) в образовательном процессе, 2017

Обострение конкурентных войн и глобальные изменения рынка требуют скорейшего достижения «технологичности» анализа, т. е. перевода его на научные рельсы, создания мониторинга как системы постоянного отслеживания ранних и поздних индикаторов деятельности персонала, создания обширной базы данных и грамотно структурированного электронного хранилища информации (включая корпоративную базу знаний). Управленческие решения должны основываться на анализе глубинных (большей частью скрытых) закономерностей, генерироваться на основе имитационного математического моделирования и представляться в виде мультиальтернативных сценариев, должны обеспечивать высокую точность оптимизации и прогноза. Естественно, что такой высокий уровень анализа нуждается в правильной постановке управленческой задачи (на основе новой – системной – управленческой методологии) и инструментов нового поколения.

Ю. А. Лунев, HR-инжиниринг, 2007

Одним из наиболее болезненных вызовов, возникающих в связи с хранением данных, является применимость к распределенным технологиям законодательства о локализации персональных данных. Так, в соответствии с законодательством о локализации персональных данных операторы связи обязаны обеспечивать запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение и извлечение персональных данных россиян с использованием баз данных, находящихся на территории России[120]. До 1 сентября 2015 г. компании должны были уведомить Роскомнадзор о категории персональных данных, перечне действий с ними, целях их обработки, обеспечении безопасности и др. Кроме того, с указанной даты у них появилась обязанность сообщать о месте нахождения базы данных информации, содержащей персональные данные россиян. Таким образом, теперь любой оператор персональных данных должен знать, какие именно информационные системы, содержащие базы данных, он использует и где они расположены[121]. В случае распределенных реестров установить расположение баз данных проблематично.

М. Л. Башкатов, Блокчейн на пике хайпа. Правовые риски и возможности, 2017

3) создать компьютерную систему учета и анализа данных о деятельности предприятия. В процессе внедрения управленческого учета важно привлекать квалифицированных специалистов, которые смогут наладить эффективную систему учета. Не в каждой компании есть специалисты, которые могут выполнить весь сложный комплекс работ, связанных с постановкой управленческого учета. При изучении деятельности подразделений, в которых будет внедряться управленческий учет, как правило, выявляется немало проблем. Выясняется, что одни отделы дублируют другие, а многие важные направления работы остаются в стороне. Поэтому, возможно, придется менять организационную структуру предприятия. Она должна стать более рациональной, экономичной. Возможно, появятся новые подразделения (например, отдел маркетинга), а некоторые отделы решено будет объединить. После введения всех новшеств на предприятии разрабатывается механизм сбора информации и проводится обучение сотрудников, ведущих учет хозяйственной деятельности. Так создается база данных, которая позволяет регулярно делать расчеты. Управленческие отчеты, в которых отражается деятельность предприятия, первое время можно составлять раз в месяц. Далее по мере совершенствования системы управленческого учета руководитель предприятия в любой момент сможет видеть текущее состояние всей организации. Поэтому в дальнейшем нужно стремиться к тому, чтобы информация обновлялась так часто, как это определяется особенностями деятельности предприятия… При этом неважно, как она будут выглядеть отчеты. Это каждое предприятие решает для себя в соответствии с внутрифирменными стандартами. Главное, чтобы полученные данные было удобно использовать для принятия управленческих решений.

Н. Г. Шредер, Анализ типичных ошибок в управленческом учете, 2006

В повседневной жизни нередко информационная безопасность традиционно понимается лишь как необходимость борьбы с утечкой закрытой (секретной) информации, а также с распространением ложных и враждебных сведений. Однако проблема значительно шире; весьма специфические особенности добавляются в связи с массовым применением и интенсивным развитием автоматизированных информационных технологий. Переложение на автоматизированные системы все более ответственных функций; формирование в электронном виде разнообразных баз данных с весьма ценной информацией, поддержание аналогов которой в ином виде невозможно; ускорение процессов переработки и обмена информацией сделали чрезвычайно актуальной проблему безопасности безбумажных информационных технологий.

В. С. Гусев, Информатика: введение в информационную безопасность, 2004

По мере развития вычислительной техники и появления новых носителей информации развивалась и система информационного сопровождения науки. В середине 1980-х гг. для этих целей стали использоваться диски CD-ROM и сетевой доступ к удаленным базам данных по телефонным каналам. В 1986 г. в БЕН начала действовать автоматизированная информационная система на основе БД Science Citation Index на CD-ROM (диски с обновленной БД поступали в БЕН ежеквартально и обрабатывались на новейшей по тем временам рабочей станции, включавшей персональный компьютер типа IBM-PC и устройство для чтения CD-ROM). С этой БД работали ученые при консультативной помощи сотрудников библиотеки [Глушановский, Каленов, Лексикова, 1993]. Система пользовалась большой популярностью у ученых в течение многих лет, пока они не получили возможность работы с этой БД в сетевом режиме со своих рабочих мест (в настоящее время эта БД входит в состав сетевых ресурсов WEB of Science и WEB of Knowledge).

Сборник статей, Роль музеев в информационном обеспечении исторической науки, 2015

Методы и процессы сильно подвержены действию времени, постоянные изменении провоцируются объективными и субъективными причинами. То, что еще несколько лет назад было в новинку или наилучшим достижением, сегодня теряет свою важность, в лучшем случае становится стандартом или даже опускается ниже этого. Поэтому надо регулярно проверять, актуальны ли до сих пор найденные наилучшие показатели. Таким образом, анализ превосходства – это не единовременный метод. При постоянном его использовании затраты на анализ превосходства после его внедрения существенно падают, а их окупаемость постоянно растет. Такой эффект достигается за счет того, что не нужно больше тратить время и деньги на обучение персонала, сотрудники уже познакомились с таким инструментом, как анализ превосходства; налажены связи и контакты со сравниваемыми фирмами, их несложно поддерживать посредством регулярного обмена; открыт доступ к важным источникам информации, уже функционирует база данных, которую нужно только обновлять.

А. В. Кулагина, Бенчмаркинг – инструмент развития конкурентных преимуществ, -1

Конечно, уровень автоматизации конструкторских и проектных отделов на различных предприятиях, равно как и уровень подготовки специалистов, сильно отличается. На одних предприятиях может существовать полностью внедренный и хорошо отлаженный механизм автоматизации, затрагивающий практически все этапы подготовки производства: конструирование, технологию изготовления, учет и контроль выполнения проектов. Для каждой сферы деятельности существует своя специализированная компьютерная система (программа). При этом, как правило, работа такого комплекса программ строится на основе единой базы данных документов и стандартов предприятия (архива), связь с которой обеспечивается посредством использования PLM-системы (Product Lifecycle Management – система управления жизненным циклом изделия). В этом архиве упорядоченно в цифровом виде хранятся все чертежи и модели, разработанные на предприятии, а также необходимая сопутствующая документация и информация. С другой стороны, существует еще очень много предприятий, использующих при проектировании лишь какую-то одну специализированную систему (например, только для промышленно-строительного проектирования (ПСП) или же только для инженерных расчетов). Отдача от такой «частичной» автоматизации, конечно, намного меньше, однако выгода все равно есть. Причиной использования таких отдельных систем чаще всего является недостаточное финансирование IT-сектора или же недостаточное внимание к новым технологиям и подходам в проектировании со стороны руководителей. Иногда, особенно для небольших предприятий, одной узкопрофильной системы может быть вполне достаточно для удовлетворения запросов проектировщиков.

Максим Кидрук, ArCon. Дизайн интерьеров и архитектурное моделирование для всех, 2008

Техника и изобретения способствуют общему благосостоянию, играют важную роль в производстве услуг. В большинстве отраслей права на интеллектуальную собственность, особенно патенты и их использование, имеют ключевое значение в разработке и организации производства новых продуктов. В настоящее время в России права на результаты интеллектуальной деятельности и средства индивидуализации регулируются IV частью Гражданского Кодекса РФ (ГК). ГК приводит перечень результатов интеллектуальной деятельности (РИД), которые являются объектами интеллектуальной собственности. Это исчерпывающий (закрытый) список, который включает в себя следующие объекты: 1) произведения науки, литературы и искусства; 2) программы для ЭВМ; 3) базы данных; 4) исполнения; 5) фонограммы; 6) сообщения в эфир или по кабелю радио– или телепередач (вещание организаций эфирного или кабельного вещания); 7) изобретения; 8) полезные модели; 9) промышленные образцы; 10) селекционные достижения; 11) топологии интегральных микросхем; 12) секреты производства (ноу-хау); 13) фирменные наименования; 14) товарные знаки и знаки обслуживания; 15) наименования мест происхождения товаров; 16) коммерческие обозначения.

Сборник статей, Инновационная деятельность: проблемы, практика коммерциализации (сборник), 2012

Вот и искомая формулировка: «Блокчейн – распределенная база данных, которая содержит информацию обо всех транзакциях (более обобщенно – коммуникациях), проведенных участниками системы. Информация хранится в виде «цепочки блоков», в каждом из которых записано определенное число коммуникаций. В случае биткоина (исторически первого и наиболее известного применения блокчейн-технологии) транзакциями являются денежные переводы между кошельками пользователей. Каждый обладатель счета имеет доступ к информации о любой из… транзакций, которые когда-либо происходили в блокчейне, начиная с первого перевода, сделанного в 2009 году. Пользователи выступают в качестве коллективного нотариуса, который подтверждает истинность информации в базе данных»{79}.

А. С. Генкин, Блокчейн: Как это работает и что ждет нас завтра, 2018

В зависимости от параметров представленной в базе данных информации для последующего анализа и выбора решения должен применяться тот или иной метод восприятия и перенесения информации с целью формирования прогноза и анализируемой среды. Выбор показателей зависит от целей анализа и имеющейся экономической базы. Обязательным условием и одновременно элементом творчества на данном этапе можно считать подготовку дополнительных данных для проведения сравнительного анализа на последующем этапе.

Н. Б. Ермасова, Риск-менеджмент организации, -1

Каждый производственный объект можно разбить на более мелкие составные части. Анализ может показать, что такая детализация объекта необходима вследствие его критической важности. Примером подобного объекта может выступить информационная технология, которая делится на обширный список системных компонентов – аппаратной части, операционных систем, прикладного программного обеспечения, систем управления базами данных, каналов связи и системной документации.

А. Н. Кришталюк, Управление безопасностью бизнеса, 2014

Разнообразие этих показателей и различные модели использования заставляют сделать вывод, что не существует единой наилучшей технологии позиционирования, обеспечивающей конечному пользователю оптимальный результат во всех возможных средах и ситуациях. Однако во многих случаях «единая наилучшая технология» и не требуется. В качестве альтернативного решения можно объединить или агрегировать информацию о местоположении, собранную с помощью всех этих технологий, и дать единую, наилучшую оценку местоположения на базе данных, полученных от всех технологий позиционирования, существующих на данный момент. Именно для этого и предназначена среда Universal Location Framework.

А. П. Барсуков, Кто есть кто в робототехнике. Выпуск I. Компоненты и решения для создания роботов и робототехнических систем, -1

Наука как область человеческой деятельности имеет индивидуальное, институциональное и социальное измерения. Наука и технология нашего времени предстает в виде сложной социальной деятельности, которая требует значительных человеческих, материальных и финансовых ресурсов[47]. Так, по данным Института статистики ЮНЕСКО (2010 г.), лидирующими странами мира по расходам на исследования и развитие инноваций (в % от ВВП) являются: Израиль – 4,8, Япония – 3,4, США – 2,7 и Германия – 2,5. Важную роль в развитии науки играет распространение информации о новых знаниях в научном сообществе. Для этой цели служат тысячи научных журналов, организация дисциплинарных конгрессов, конференций и симпозиумов, публикация монографий и учебников. Эта работа дает возможность информировать научное сообщество о получении новых знаний, подвергать критике выдвигаемые идеи и теории, дает возможность быть в курсе, в каком направлении движется вся мировая наука. Развитие информатики и информационных технологий затрагивает всю науку и ускоряет научный прогресс, сокращает время от получения новой информации до ее использования в практической деятельности. Компьютерные технологии облегчают и ускоряют создание общедоступных баз данных, их анализ и компиляцию результатов. Эта работа повышает социальный статус науки как одной из важнейших производительных сил нашего времени.

Коллектив авторов, Философские проблемы междисциплинарного синтеза, 2015

Во-первых, П. Аккерман с соавт. (Ackerman et al., 2002) не поддерживал эквивалентность конструктов рабочей памяти и контроля внимания. Для верификации модели контроля внимания анализировались последовательности отображений стимул-ответ и изменяющейся связи между ментальной скоростью и рабочей памятью при выполнении скоростных тестов. Во-вторых, Колом с соавт. (Colom et al., 2006), проведя повторный анализ пяти основных баз данных, включающих показатели интеллекта, рабочую и кратковременную память, обнаружили, что кратковременная память является лучшим предиктором интеллекта, нежели рабочая память (с ее частично исключенным компонентом хранения).

Н. Б. Горюнова, Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие, 2016

Ситуация начала меняться с появлением первых программ, предназначенных для контроля знаний и обучения гуманитарным дисциплинам. Другой важный аспект «компьютерной революции» был связан с возрастанием интереса к созданию баз данных.

А. В. Гуслякова, Информационные технологии и лингвистика XXI века, 2016

В университете действуют информационные технологии и в управлении кадрового состава. Реализованы три взаимоувязанные виды оценки персонала, где процедуры оценки полностью автоматизированы на базе платформы 1С Предприятие. В рамках рейтинговой оценки осуществляется формирование базы данных о результатах работы ППС, при этом обеспечивая преемственность от года к году. Максимально возможная автоматизация позволяет свести к минимуму человеческий фактор в расчетах и сократить время обработки данных и формирования отчетов об оценке. Также в рамках рейтинговой оценки задействован банк данных личных творческих планов ППС. Метод 360 градусов позволяет определять потребности в повышении квалификации сотрудников, компетенции, которые необходимо развить, создавать планы индивидуального развития, осуществлять подбор проектной команды и выявлять сотрудников, способных работать над сложными проектами.

Коллектив авторов, Разработка и применение электронных образовательных ресурсов при подготовке специалистов агроинженерного профиля. Сборник материалов семинара деканов агроинженерных факультетов и заседания Совета УМО по агроинженерному образованию, 2012

Экспертные системы имеют очень сложную структуру, которая в упрощенном варианте состоит из следующих элементов: пользователя (человека, для которого создается экспертная система), аналитика (буфера обмена информацией между экспертом и базой знаний), интерфейса пользователя (совокупности программ, осуществляющих общение пользователя с экспертной системой), базы знаний (совокупности знаний определенной области, которая понятна и пользователю, и эксперту), блока логического вывода, или решателя (особой программы, которая создает модель хода рассуждений эксперта на основе знаний), интеллектуального редактора базы знаний (программы, создающей базу данных при участии инженера), подсистемы объяснений (программы, которая дает пользователю ответы на его вопросы).

И. В. Воронина, Информатика. Шпаргалка, 2009

Контроллинг связан с управленческой деятельностью. Это подразумевает его мышление и все принимаемые решения, ориентированные на достижение целевых показателей. При этом центральная роль отводится деятельности по сценарному прогнозированию и планированию (международный термин «calculative practices»), а также контролю и регулированию. Это справедливо как в отношении каждого отдельного управленческого решения, так и процесса управления экономического субъекта в целом. При этом учет является неотъемлемым элементом процесса управления. Управление без учета невозможно. Основным поставщиком информации в современном контроллинге является стратегический управленческий учет, охватывающий все стороны бизнеса, адаптированный к меняющейся стоимости товаров, работ, услуг и новым бизнес-моделям. Полномасштабный стратегический управленческий учет предусматривает не только учет на уровне экономического субъекта в целом, но и на уровне отдельных функциональных и структурных подразделений в рамках системы контроллинга. Главное внимание в нем уделяется информации, связанной с внешними по отношению к фирме факторами, а также нефинансовой информации и информации из внутренних источников. Следовательно, система стратегического управленческого учета предполагает формирование базы данных, на основании которых происходит оценка и отбор параметров для характеристики количественного и качественного состояния исследуемых объектов, а также планирование направлений развития.

Е. А. Жидкова, Развитие учетно-аналитической концепции контроллинга. Теория и методология, 2017

Аналогичным образом, если в процессе появления новых рынков и расширения межрыночных связей могут возникнуть бреши в системе регулирующих режимов и сформироваться подпольные экономики, то одновременное углубление понимания этого процесса поможет созданию особых возможностей для мер противодействия. Так, например, Международные руководящие принципы принятия мер в области предупреждения преступности и уголовного правосудия в отношении незаконного оборота культурных ценностей и других, связанных с ним преступлений считают важной борьбу с незаконной торговлей культурными ценностями с помощью рыночных мер, таких как введение или улучшение статистического учета ввоза и вывоза культурных ценностей, создание механизмов, позволяющих сообщать о подозрительных сделках или торговых операциях в сети Интернет; введения или разработки инвентарных описей и баз данных по культурным ценностям и поощрение учреждений культуры и частного сектора в отношении сообщений о подозрительном обороте культурных ценностей. Такие инициативы, как разработанная УНП ООН/Всемирной таможенной организацией (ВТО) Программа по контролю за контейнерными перевозками, дополнительно призваны минимизировать использование морских контейнеров для незаконного оборота с помощью анализа рисков и характеристики контейнеров, направленного на противодействие незаконному обороту в условиях крупносерийного, высокоинтенсивного грузооборота.

В. С. Овчинский, Мафия. Новые мировые тенденции, 2016

Вместе с тем всё большую актуальность приобретает вопрос о создании национального индекса цитирования, который мог бы стать альтернативой зарубежным базам данных. Мировой опыт свидетельствует о том, что развитие национальных библиографических баз способствует повышению уровня национальных научных изданий, а также позволяет наиболее полно и достоверно подойти к оценке результативности научных коллективов на основе опубликованных ими трудов. Созданные во многих странах реферативные базы данных, такие как China Scientific and Technical Papers and Citations[5]и Chinese Science Citation Database[6](Китай), Citation Database for Japanese Papers[7](Япония), Brazil’s National Database of Research and Science Résumés (Бразилия), достигли значительных успехов в популяризации и демонстрации научных достижений своих государств.

О. В. Третьякова, Индексы научного цитирования. Возможности и перспективы в оценке результатов научной деятельности, 2014

– плагиат – тип мошенничества, когда исследователь крадет идеи, методику, инструментарий, иные документы у других или использует их без указания источника. Этот тип мошенничества также распространен в российском профессиональном сообществе исследователей общественного мнения, что обусловливает «закрытость» методик, баз данных и результатов для пользования другими исследователями.

Н. Н. Маликова, Дизайн и методы социологического исследования, 2014

Данные, зарегистрированные в МПГ-Инфо в 2008/09 г., перечислены в Каталоге данных. Каталог создан в среде реляционных баз данных и содержит информацию, позволяющую идентифицировать данные и связанные метаданные, источник и время их поступления и облегчающую поиск и извлечение данных. Массивы сохраняются и предоставляются пользователям в форматах, предусмотренных Планом управления данными МПГ.

Коллектив авторов, Итоги МПГ 2007/08 и перспективы российских полярных исследований, 2013

В российской научной традиции понятие «знание» определяется как «проверенный практикой и удостоверенный логикой результат процесса познания действительности, адекватное ее отражение в сознании человека в виде представлений, понятий, суждений, теорий»[10]. «По своему генезису и способу функционирования знание является социальным феноменом. Оно фиксируется в форме знаков естественных и искусственных языков»[11]. Итак, приведенное определение подчеркивает двойственную природу знания: с одной стороны, знание субъективно и связано с его носителем – человеком, с другой – становится в некоторой степени объективным при формализации и существует в форме языковых знаков, то есть в документах, книгах, аудио и видеозаписях, базах данных и др.[12] Первичное знание необходимо основано на человеческом опыте, но далее знание может быть передано от его носителя другим людям в непосредственном общении или посредством формализации, поэтому следует учитывать, что не всегда легко установить связь знания с его первоисточником (первичным опытом конкретного человека), знание может передаваться в виде информации, до некоторой степени объективной. В таком контексте знание может быть индивидуальным, групповым, а также общественным или, в частном случае, организационным.

Е. Ю. Горохова, Социальная технология управления знаниями в многонациональной организации, 2013

Аналитически обработанные сведения вносятся в электронную базу данных. Аналитические отчеты по каждому направлению представляются с определенной периодичностью. В любой момент времени по требованию руководства ИАС должна быть в состоянии представить сводный обзор по всем направлениям. При выявлении каких-либо подозрений, угроз, пробелов в защите и т. п. сразу же ставятся в известность руководители, а аналитический отчет готовится в кратчайшие сроки.

А. В. Артемов, Информационная безопасность, 2014

Метод полипозиционного наблюдения обеспечивает количественную интерпретацию данных, получаемых от разных источников, в том числе данных субъективной экспертизы наблюдаемых событий. Результаты наблюдения группируются в единой базе данных, позволяющей устанавливать связи между разными единицами анализа (например, между типами наблюдаемого поведения и вербальными проявлениями). При ее анализе может применяться стратегия «обратной реконструкции» эмпирического материала, т. е. возврат к тем ситуациям, которые связаны с вновь возникающими вопросами.

Коллектив авторов, Технологии сохранения и воспроизведения когнитивного опыта, 2016

1. Охват всех сторон информационного, программного, технического обеспечения, проявляющихся в процессе эксплуатации системы, возможность обработки массивов неоднородной пространственно-координированной информации и способность поддерживать базы данных для широкого класса географических объектов.

В. Ю. Орлов, Информационные технологии в экологии и природопользовании, 2013

Понятие «информационная технология» в электронном документообороте. Классификация информационных технологий, используемых для решения задач ДОУ. База данных. Понятие базы данных. Структура базы данных. Понятие шаблона базы данных. Типы полей и данных.

Коллектив авторов, Сборник учебно-методической документации кафедры автоматизированных систем документационного обеспечения управления ИАИ РГГУ по направлению подготовки бакалавров «Документоведение и архивоведение». Дисциплины вариативной части, профиль «Организация управления электронными документами», 2014