специализированных изданий с целью вовлечения их в малый бизнес. Также представителям учащейся молодежи, начинающим молодым предпринимателям предоставляются индивидуальные консультации путем подготовки и проведения консультационных семинаров и тренингов. Консультации предоставляются по вопросам получения государственной поддержки, участия в конкурсных процедурах на предоставление субсидий субъектам малого молодежного предпринимательства, подготовки молодежных предпринимательских проектов. Также ежегодно организуются и проводятся различные форумы, конференции по вопросам развития и поддержки молодежного предпринимательства.
Содействие молодым предпринимателям в разработке, продвижении и коммерциализации проектов в инновационной сфере, создании малых предприятий в инновационной сфере осуществляется через центры коммерциализации в вузах и колледжах. Основная цель - оказание организационных, информационных, методических и консультационных услуг молодым людям при формировании проектных коллективов, создании и регистрации малых предприятий, а также при государственной регистрации результатов интеллектуальной деятельности, созданных молодежными проектными коллективами и молодежными субъектами малого предпринимательства. Задачи центров: продвижение молодежных инновационных проектов через специализированные выставочно-ярмарочные мероприятия, развитие межрегионального сотрудничества в сфере молодежного предпринимательства.
Содействие трудоустройству учащейся молодежи в сфере малого и среднего бизнеса осуществляется во взаимодействии с центрами занятости населения. Выявляются потребности реального сектора экономики города, в том числе малых предприятий, в молодежных трудовых ресурсах и профессиональных кадрах выпускников вузов и колледжей, проводится мониторинг создаваемых постоянных и временных рабочих мест для учащейся молодежи и выпускников в сфере малого и среднего бизнеса.
Список использованной литературы:
1. Асаул, А.Н. Организация предпринимательской деятельности / А.Н. Асаул. - М.: Питер, 2016. - 232 с
2. Бабина, Н.В. Предпринимательская деятельность. Трастовые услуги населению. Учебное пособие / Н.В. Бабина. - М.: Альфа-М, Инфра-М, 2019. - 240 с
3. Бабошин, А. В. Конкурентное позиционирование. Как нейтрализовать или использовать конкурента / А.В. Бабошин. - М.: Проспект, 2017. - 120 с
© Ашырова О., Амангулыева М. М., 2023
УДК 338.48
Байджанова Г.Н.
преподаватель
Туркменского государственного университета им. Махтумкули. УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ ОБЪЕМАМИ ДАННЫХ Аннотация
В статье рассматривается управление большими объемами данных и анализируются ее особенности.
Ключевые слова:
управление, большие объемы данных.
Термин «большие данные» ввёл редактор журнала Nature Клиффорд Линч ещё в 2008 году в спецвыпуске, посвящённом взрывному росту мировых объёмов информации. Хотя, конечно, сами большие данные существовали и ранее. К категории Big Data относится большинство потоков данных свыше 100 Гб в день. Сегодня под этим простым термином скрывается всего два слова — хранение и обработка данных.
В современном мире Big Data — социально-экономический феномен, который связан с тем, что появились новые технологические возможности для анализа огромного количества данных.
Для простоты понимания представьте супермаркет, в котором все товары лежат не в привычном вам порядке. Хлеб рядом с фруктами, томатная паста около замороженной пиццы, жидкость для розжига напротив стеллажа с тампонами, на котором помимо прочих стоит авокадо, тофу или грибы шиитаке. Big Data расставляют всё по своим местам и помогают вам найти ореховое молоко, узнать стоимость и срок годности, а еще — кто, кроме вас, покупает такое молоко и чем оно лучше молока коровьего.
Огромные объёмы данных обрабатываются для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения. Фактически, Big Data — это решение проблем и альтернатива традиционным системам управления данными.
Техники и методы анализа, применимые к Big Data по McKinsey:
Data Mining;
Краудсорсинг;
Смешение и интеграция данных;
Машинное обучение;
Искусственные нейронные сети;
Распознавание образов;
Прогнозная аналитика;
Имитационное моделирование;
Пространственный анализ;
Статистический анализ;
Визуализация аналитических данных
Горизонтальная масштабируемость, которая обеспечивает обработку данных — базовый принцип обработки больших данных. Данные распределены на вычислительные узлы, а обработка происходит без деградации производительности. McKinsey включил в контекст применимости также реляционные системы управления и Business Intelligence.
Технологии:
NoSQL;
MapReduce;
Hadoop;
R;
Аппаратные решения
Для больших данных выделяют традиционные определяющие характеристики, выработанные Meta Group ещё в 2001 году, которые называются «Три V»:
Volume — величина физического объёма.
Velocity — скорость прироста и необходимости быстрой обработки данных для получения результатов.
Variety — возможность одновременно обрабатывать различные типы данных.
Big Data: применение и возможности
Объёмы неоднородной и быстро поступающей цифровой информации обработать традиционными инструментами невозможно. Сам анализ данных позволяет увидеть определённые и незаметные
закономерности, которые не может увидеть человек. Это позволяет оптимизировать все сферы нашей жизни — от государственного управления до производства и телекоммуникаций.
Например, некоторые компании ещё несколько лет назад защищали своих клиентов от мошенничества, а забота о деньгах клиента — забота о своих собственных деньгах.
Список использованной литературы:
1. Array Банковские информационные системы и технологии. Часть 1. Технология банковского учета; Финансы и статистика - М., 2021. - 384 c.
2. Беленькая М. Н., Малиновский С. Т., Яковенко Н. В. Администрирование в информационных системах; Горячая линия - Телеком - М., 2021. - 400 c.
3. Васильков А. В., Васильков И. А. Безопасность и управление доступом в информационных системах; Форум - М., 2015. - 368 c.
© Байджанова Г.Н., 2023
УДК 338.48
Баллыева О.К.
Доцент
Туркменского государственного института экономики и управления МЕРЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ОКРУЖАЮЩУЮ СРЕДУ
Аннотация
В статье рассматривается меры экономического воздействия на окружающую среду и анализируются ее особенности.
Ключевые слова:
экономика, окружающую среда.
Экономические механизмы защиты окружающей среды включает в себя проведение следующих мероприятий:
1) планирования и финансирования природоохранительных мероприятий;
2) установления лимитов использования природных ресурсов, выбросов и сбросов загрязняющих веществ в окружающую среду и размещения
отходов;
3) установления нормативов платы и размеров платежей за использование природных ресурсов, выбросы и сбросы загрязняющих веществ в окружающую среду, размещение отходов и другие виды вредного воздействия;
4) предоставления предприятиям, учреждениям и организациям, а также гражданам налоговых, кредитных и иных льгот при внедрении ими малоотходных и ресурсосберегающих технологий и нетрадиционных видов энергии, осуществлении
других эффективных мер по охране окружающей природной среды;
5)возмещения в установленном порядке вреда, причиненного окружающей природной среде и