Классификация информации: комплексный анализ в информатике, менеджменте и праве

В эпоху стремительной цифровой трансформации, когда объемы данных удваиваются каждые два года, а информационные потоки пронизывают все сферы человеческой деятельности, проблема эффективной классификации информации приобретает беспрецедентную актуальность. Информация перестала быть просто набором сведений; она стала ключевым активом, движущей силой экономики, фундаментом для принятия решений и объектом правового регулирования. От того, насколько точно, системно и глубоко мы способны классифицировать эту информацию, напрямую зависит наша способность эффективно управлять ею, извлекать ценные знания, обеспечивать ее защиту и соблюдать законодательные требования.

Данная курсовая работа посвящена всестороннему анализу классификации информации, охватывающему ее сущность, виды, свойства и применение в трех ключевых междисциплинарных областях: информатике, менеджменте и праве. В рамках исследования будут рассмотрены многообразные подходы к определению информации, раскрыты общепринятые критерии и методы ее классификации, а также изучена специфика управленческой и правовой категоризации данных. Особое внимание будет уделено влиянию классификации на каждый этап жизненного цикла информации в современных информационных системах и вызовам, возникающим в условиях экспоненциального роста Big Data и неструктурированной информации. Цель работы — предоставить исчерпывающий и структурированный материал, который позволит глубже понять роль классификации как фундаментального инструмента для эффективного использования и защиты информационных ресурсов в условиях современного цифрового общества.

Теоретические основы информации и ее сущность

Понятие «информация» является одним из наиболее фундаментальных и в то же время многозначных в современной науке, его трактовка существенно меняется в зависимости от научного контекста, будь то философия, информатика, кибернетика или право. Эта многогранность отражает глубину и сложность самого феномена информации, который пронизывает все уровни бытия – от микромира до социальных систем.

Определение понятия «информация» в различных научных парадигмах

Исторически, в бытовом смысле, информация воспринималась как любые данные или сведения, способные снять неопределенность или сообщить нечто, ранее неизвестное. Однако с развитием науки и технологий, это понятие стало наполняться более глубоким и строго научным содержанием.

В философии информация часто рассматривается как отраженное разнообразие, возникающее в результате взаимодействия объектов. Известный философ Аркадий Дмитриевич Урсул, доктор философских наук, профессор, активно исследовал философские проблемы кибернетики и информатики. В своих работах, в частности в монографии «Природа информации: философский очерк» (1968), он определил информацию как разнообразие, которое один объект содержит о другом объекте в процессе их взаимодействия. Это определение акцентирует внимание на аспекте различия, а не на всем содержании отражения. Философские концепции информации подразделяются на:

• Субстанциональную, которая рассматривает информацию как особую самостоятельную сущность, существующую наряду с материей и независимо от нее, подобно тому, как Демокрит и И. Ньютон понимали пространство и время.
• Атрибутивную, согласно которой информация является неотъемлемым свойством (атрибутом) всей материи, присущим всем ее элементам и системам, существуя независимо от сознания.
• Функциональную, которая изначально связывала информацию с функцией человека, но в процессе развития техносферы потребовала расширения до объективного подхода, признающего информационные процессы и вне человеческого сознания.

В информатике информация чаще всего понимается как абстрактное понятие, характеризующееся набором данных, представленных в цифровой форме. Это продукт взаимодействия зарегистрированных сигналов (данных) и адекватных методов их обработки. Согласно ГОСТ 7.0-99 «Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Информационно-библиотечная деятельность, библиография. Термины и определения», информация — это сведения, воспринимаемые человеком и (или) специальными устройствами как отражение фактов материального или духовного мира в процессе коммуникации. В этом контексте информация — это знания и сведения, необходимые для ориентирования и взаимодействия с окружающей средой, а предметом изучения информатики являются методы создания, хранения, обработки и передачи именно данных.

Основоположник кибернетики Норберт Винер определял информацию как «обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему наших органов чувств», подчеркивая ее феноменальную природу: «информация – это не материя и не энергия, это информация». В кибернетике информация понимается как часть знаний, используемая для ориентирования, активного действия, управления, то есть для сохранения, совершенствования и развития системы. Клод Шеннон, заложивший основы теории информации в своей статье «Математическая теория коммуникации» (1948), рассматривал информацию как снятую неопределенность. Чем вероятнее сообщение, тем меньше информации оно несет. Другие кибернетические определения включают:

• Отрицание энтропии (Леон Бриллюэн): информация как негэнтропия, уменьшающая неопределенность системы.
• Мера сложности структур (Моль): информация как мера сложности перестройки математической модели, вызванной сообщением.
• Ограничение разнообразия (Уильям Росс Эшби): согласно его «закону необходимого разнообразия», управление заключается в снижении энтропии системы, то есть уменьшении неопределенности. Кибернетическая концепция утверждает, что информационные процессы существуют во всех самоуправляемых системах — технических, биологических, социальных.

В праве, согласно Федеральному закону РФ от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», информация — это сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления. Информация признается объектом публичных, гражданских и иных правовых отношений. Правовое регулирование в этой сфере основано на принципах свободы поиска, получения, передачи, производства и распространения информации любым законным способом; установления ограничений доступа только федеральными законами; открытости информации о деятельности госорганов; равноправия языков народов РФ при создании информационных систем.

Основные свойства информации

Информация, независимо от контекста ее определения, обладает рядом фундаментальных свойств, которые определяют ее ценность и применимость:

• Достоверность: Свойство, отражающее точность и истинность информации. Достоверная информация не содержит искажений, ошибок и адекватно отражает реальное положение дел.
• Актуальность: Информация актуальна, если она сохраняет свою значимость для потребителя в текущий момент времени. Устаревшая информация может привести к неверным решениям.
• Полнота: Это свойство характеризует достаточность информации для принятия решения или формирования всестороннего представления об объекте. Неполная информация увеличивает риск ошибочных выводов.
• Объективность: Информация объективна, если она не зависит от чьего-либо мнения, суждения или предвзятости. Субъективная информация, напротив, отражает чью-то точку зрения.
• Доступность: Информация доступна, если ее можно получить без чрезмерных усилий или затрат, а также если отсутствуют правовые, технические или организационные барьеры для ее получения.
• Ценность: Это свойство определяет степень важности информации для пользователя и влияние, которое она оказывает на достижение целей. Ценность часто измеряется способностью информации снижать неопределенность и повышать эффективность решений.
• Релевантность (уместность): Информация релевантна, если она соответствует целям и задачам пользователя, его запросу или конкретной ситуации.
• Своевременность: Информация своевременна, если она поступает к пользователю до момента потери своей актуальности и может быть использована для принятия решения.
• Защищенность: Это свойство отражает уровень обеспечения конфиденциальности, целостности и доступности информации, то есть ее способность противостоять несанкционированному доступу, изменению или уничтожению.
• Точность: Степень приближения к истинному значению или отсутствие ошибок.
• Понятность: Информация должна быть представлена в форме, удобной и понятной для ее потребителя, без двусмысленности.

Комплексное понимание этих свойств критически важно для эффективного управления информационными ресурсами, будь то в научных исследованиях, бизнес-процессах или правоприменительной практике, поскольку без этого невозможно построить по-настоящему надежную и полезную информационную систему.

Критерии и методы классификации информации в информатике

В современном мире, перегруженном данными, классификация информации является не просто удобством, а жизненной необходимостью, которая позволяет систематизировать огромные потоки сведений, выделить значимое из шума и обеспечить рациональное использование информационных ресурсов. В информатике, как дисциплине, сфокусированной на обработке данных, классификация играет центральную роль, определяя эффективность работы с информацией.

Общепринятые критерии классификации информации

Классификация информации в информатике осуществляется по множеству критериев, каждый из которых отражает определенный аспект ее сущности и применения. Понимание этих критериев позволяет построить многомерную систему категоризации, адаптированную под конкретные задачи:

• По способу восприятия: Этот критерий делит информацию по каналам ее поступления к человеку:
  • Визуальная: воспринимается органами зрения (тексты, изображения, графики).
  • Аудиальная: воспринимается органами слуха (речь, музыка, звуковые сигналы).
  • Тактильная: воспринимается через осязание (брайлевский шрифт, вибрации).
  • Обонятельная: связана с запахами.
  • Вкусовая: связана со вкусовыми ощущениями.
• По форме представления: Этот критерий описывает, как информация кодируется и отображается:
  • Текстовая: последовательность символов.
  • Числовая: числовые значения, используемые для расчетов.
  • Графическая: изображения, диаграммы, чертежи.
  • Звуковая: аудиозаписи.
  • Видеоинформация: последовательность изображений, формирующая движущуюся картинку.

  Также выделяют:

  • Дискретная: представляется в виде последовательности отдельных, прерывистых символов или значений (например, текст, цифровые данные).
  • Аналоговая: характеризуется непрерывным изменением величины, отражая процесс без перерывов (например, аналоговый звуковой сигнал).
• По общественному назначению (или назначению): Определяет, для кого предназначена информация и какую функцию она выполняет в обществе:
  • Массовая: для широкого круга потребителей (новости, развлекательный контент).
  • Специальная: для узкого круга специалистов (научные статьи, отраслевые отчеты).
  • Личная: сведения, касающиеся конкретного индивида.
  • Секретная: информация, доступ к которой ограничен в силу ее конфиденциальности или государственной важности.
• По происхождению: Различает, является ли информация первичной или уже обработанной:
  • Первичная (сырые данные): непосредственно от источника (результаты измерений, опросов, показания датчиков).
  • Вторичная: результат обработки, анализа или интерпретации первичной информации (научные статьи, аналитические отчеты, статистические сводки).
• По содержанию: Характеризует тип данных:
  • Количественная: может быть измерена и выражена числами (статистика, финансовые показатели).
  • Качественная: описывает свойства, характеристики или признаки объекта без использования чисел (описания, мнения, оценки).
• По надежности/достоверности: Отражает степень истинности информации:
  • Достоверная: подтверждена фактами, проверенными данными.
  • Недостоверная: вызывает сомнения, не подтверждена, может быть ложной или дезинформацией.
• По месту возникновения: Указывает на источник информации относительно системы:
  • Входная: поступает в систему извне.
  • Выходная: генерируется системой и передается вовне.
  • Внутренняя: создается и используется внутри системы.
  • Внешняя: поступает из внешних источников и используется внутри системы.
• По стабильности: Различает информацию по частоте ее изменений:
  • Переменная (текущая): часто изменяется (оперативные данные).
  • Постоянная (условно-постоянная): не меняется или меняется редко, используется регулярно (справочники, нормативы).
• По области возникновения:
  • Элементарная (механическая): отражает процессы неживой природы.
  • Биологическая: отражает процессы живого мира.
  • Социальная: отражает процессы человеческого общества.

Методы классификации информации

Для эффективного структурирования и организации информации применяются различные методы классификации, каждый из которых имеет свои особенности, преимущества и недостатки:

• Иерархический метод: Это наиболее распространенный подход, при котором объекты классификации организуются в иерархическую структуру, напоминающую дерево. Здесь между классификационными группировками устанавливаются отношения подчинения с последовательной детализацией: класс, подкласс, группа. Главное правило — объект на любом уровне может быть причислен только к одному классу.
  • Достоинства: Строгая структурированность, простота понимания и навигации по классификации, если структура заранее хорошо продумана.
  • Недостатки: Жесткость структуры, что делает ее негибкой к изменениям; невозможность группировки объекта по признакам, не предусмотренным заранее; трудности с включением новых классов без перестройки всей системы.
• Фасетный метод: Основан на анализе характерных признаков объектов и выявлении основных, независимых друг от друга категорий (фасетов). Каждый объект описывается комбинацией значений из различных фасетов. Например, книга может быть классифицирована по фасетам: «автор», «жанр», «год издания», «язык».
  • Достоинства: Высокая гибкость, возможность создания большой емкости классификации; простая модификация системы путем добавления или изменения фасетов без перестройки всей структуры; возможность группировать объекты по множеству признаков.
  • Недостатки: Сложность построения на начальном этапе, так как необходимо учитывать все многообразие классификационных признаков и их взаимосвязей; потенциальная избыточность или неполнота описания, если фасеты выбраны неоптимально.
• Дескрипторный метод: Применяется, когда классификация объектов осуществляется на естественном языке, особенно в библиотечном деле и информационном поиске. Суть метода заключается в сборе ключевых слов или словосочетаний (дескрипторов), которые описывают содержание конкретной области или документа. Эти дескрипторы затем используются для индексации и поиска информации.
  • Достоинства: Гибкость и адаптивность к меняющемуся языку и тематике; естественность для пользователя; возможность описания объектов без жесткой иерархии.
  • Недостатки: Зависимость от субъективности при выборе дескрипторов; потенциальная неоднозначность трактовки; необходимость формирования контролируемого словаря (тезауруса) для обеспечения единообразия.

Применение классификации в информатике и стандарты

В информатике классификация данных является фундаментальным инструментом, который пронизывает все аспекты работы с информацией:

• Формализованное представление и обработка: В информатике данные представляют собой информацию в формализованном виде (в цифровой форме), что позволяет автоматизировать их сбор, хранение и дальнейшую обработку в ЭВМ. Классификация определяет структуру этих данных, делая их пригодными для алгоритмической обработки.
• Информационная безопасность: Классификация данных является основой для построения полноценной системы информационной безопасности. Она обеспечивает разграничение прав доступа, позволяя определить, кто, к каким данным и в какой степени имеет доступ. Без четкой классификации невозможно эффективно назначить права пользователям, что создает серьезные уязвимости.
• Управление качеством данных: Международные стандарты, такие как ISO 8000-110:2009, регулируют качество данных, включая синтаксис, семантическое кодирование и соответствие спецификации данных. Классификация помогает оценить и поддерживать это качество, определяя требования к точности и полноте для различных категорий информации.
• Стандартизация документов и систем: ГОСТ Р 58545-2019 «Менеджмент знаний. Руководящие указания по сбору, классификации, маркировке и обработке информации» определяет требования к системам сбора, классификации, маркировки и обработки информации (ICMH-систем). Кроме того, ГОСТ 34.201-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Виды, комплектность и обозначение документов при создании автоматизированных систем» устанавливает виды, наименование, комплектность и обозначения документов при создании автоматизированных систем, что включает и описание массивов информации.
• Типология информационных систем: Информационные системы могут классифицироваться по признаку структурированности задач (структурированные, неструктурированные, частично структурированные) и по характеру представления и логической организации хранимой информации (фактографические, документальные). Эта классификация напрямую зависит от типов данных, с которыми работает система, и определяет архитектуру, функциональность и методы обработки информации.

Таким образом, классификация информации в информатике — это не просто теоретическое упражнение, а краеугольный камень для создания эффективных, безопасных и масштабируемых информационных систем, способных работать с разнообразными и постоянно растущими объемами данных.

Классификация информации в управленческой деятельности и ее значение для принятия решений

В стремительно меняющемся мире бизнеса и государственного управления, где скорость и точность решений определяют успех, управленческая информация выступает в роли нервной системы организации. Это не просто набор фактов, а топливо, питающее каждый управленческий процесс, предмет и продукт труда менеджеров всех уровней. Эффективность классификации этой информации прямо пропорциональна качеству и обоснованности принимаемых решений.

Виды управленческой информации и критерии классификации

Управленческая информация настолько разнообразна, насколько разнообразны функции и задачи менеджмента. Для ее систематизации используются различные критерии, позволяющие взглянуть на информационный ресурс с разных сторон:

• По роли в процессе управления: Этот критерий делит информацию по ее назначению и функции в управленческом цикле:
  • Аналитическая: данные, предназначенные для глубокого изучения причинно-следственных связей, выявления тенденций и закономерностей.
  • Прогнозная: сведения, позволяющие предвидеть будущие события и состояния системы, необходимые для стратегического планирования.
  • Отчетная: информация о фактическом состоянии дел, достигнутых результатах и отклонениях от плановых показателей.
  • Научная: результаты исследований и разработок, необходимые для инновационного развития.
  • Нормативная: установленные правила, стандарты, регламенты, определяющие порядок действий и параметры процессов.
• По качеству: Отражает степень пригодности информации для использования:
  • Достоверная: подтвержденная, истинная информация.
  • Вероятностно достоверная: информация, истинность которой не гарантирована, но имеет высокую вероятность подтверждения.
  • Недостоверная: информация, истинность которой сомнительна.
  • Ложная: преднамеренно искаженная или ошибочная информация.
• По времени поступления/использования: Этот критерий характеризует динамику информационных потоков:
  • Периодическая: поступает через определенные, регулярные интервалы (ежедневные, еженедельные отчеты).
  • Постоянная: статичная, долгосрочная информация (справочники, нормативы), которая подразделяется на:
    • Справочную: общие сведения об объектах.
    • Нормативную: правила и стандарты.
    • Плановую: целевые показатели и стратегии.
  • Эпизодическая: поступает по мере возникновения специфических событий или запросов.
  • Случайная: нерегулярная, непредсказуемая информация.
• По сфере принятия (или функциям): Связана с конкретными управленческими функциями:
  • Функциональная: ориентирована на выполнение конкретных задач (например, информация для отдела маркетинга, производства).
  • Координационная: необходима для согласования действий различных подразделений или исполнителей.
  • Оценочная: связана с анализом результатов, производительности, эффективности.
• По характеру содержания: Классификация по предметной области:
  • Организационно-экономическая: сведения о структуре, ресурсах, финансах, рынках.
  • Собственно управленческая: данные о ходе выполнения планов, контроле, отклонениях.
  • Технико-технологическая: информация о производственных процессах, оборудовании, технологиях.
  • Социально-психологическая: данные о персонале, мотивации, климате в коллективе.
  • Идейно-воспитательная: информация, связанная с корпоративной культурой, ценностями.
• По отношению к системе:
  • Входная: поступает в управляющую систему.
  • Выходная: генерируется управляющей системой.
• По порядку предоставления:
  • По разовому предписанию или запросу: информация, запрашиваемая по мере необходимости.
  • В установленные сроки: регулярные отчеты и сводки.
  • По инициативе отправителя: информация, предоставляемая без предварительного запроса.
• По способам распространения:
  • Устная: переговоры, совещания.
  • Письменная: документы, отчеты, электронные письма.
  • Комбинированная: сочетание устной и письменной форм.
• По способам воспроизведения:
  • Визуальная: графики, диаграммы, текстовые документы.
  • Аудиовизуальная: презентации с видео и звуком.
  • Аудиоинформация: голосовые сообщения, записи.

Значение информации для принятия управленческих решений

Информация является абсолютной основой любого управленческого процесса, а ее значение для принятия решений трудно переоценить.

1. Снижение неопределенности: В условиях, когда будущее всегда неясно, а ресурсы ограничены, информация выступает в роли маяка. Она уменьшает степень неопределенности и неполноту знаний, позволяя руководителям принимать более обоснованные и взвешенные решения. Качественная информация дает возможность оценить риски и возможности, предвидеть последствия различных вариантов действий.

2. Фундамент для описания, объяснения, прогнозирования и оценки:

• Описание: Информация позволяет точно описать текущее состояние дел в организации и окружающей среде.
• Объяснение: Она помогает понять причины тех или иных явлений, выявить скрытые закономерности.
• Прогнозирование: На основе анализа прошлых данных и текущих тенденций информация дает возможность строить прогнозы развития событий.
• Оценка: Информация используется для оценки эффективности деятельности, достигнутых результатов и соответствия плановым показателям.

3. Экономическая ценность информации: Ценность информации для организации может быть измерена в денежном выражении. Это разница между решениями, принимаемыми при наличии полной, достоверной и актуальной информации, и решениями, которые были бы приняты при ее отсутствии или при наличии некачественной информации. Например, инвестиция в аналитическую систему, которая предоставляет более точные данные о рынке, может предотвратить убытки или увеличить прибыль на миллионы рублей. Эта разница и составляет экономическую ценность информации. Эффективность принятого решения во многом определяется качеством различных видов информации: достоверная, своевременная и прогнозируемая информация позволяет выбрать оптимальный вариант действий, исходя из конкретной ситуации.

4. Систематизация информационных источников: Для управленческого анализа используются различные источники:

• Официальные документы и нормативно-плановые акты.
• Учетные источники: бухгалтерская, налоговая, статистическая, управленческая отчетность.
• Внеучетные источники: результаты маркетинговых исследований, данные о конкурентах.
• Деловая итоговая информация, агрегированная для выбора управленческого решения.

Систематизация этих источников и их классификация не только облегчает доступ к данным, но и позволяет проводить комплексный анализ, выявлять закономерности и тенденции, что, в свою очередь, является основой для разработки эффективной стратегии и контроля за исполнением принятых решений. Таким образом, качественная управленческая информация — это не просто ресурс, а стратегическое преимущество, позволяющее организации выживать и процветать в условиях постоянно меняющегося рынка.

Правовая классификация информации и регулирование доступа в Российской Федерации

В современном правовом поле информация является не только объектом регулирования, но и самостоятельной ценностью, обладающей различными режимами доступа и защиты. От того, как информация классифицируется с юридической точки зрения, зависит возможность ее получения, распространения, использования и, что не менее важно, правовая ответственность за ее неправомерное обращение.

Правовой режим информации и категории доступа

Правовой режим информации – это комплекс нормативно установленных правил, которые определяют степень открытости, порядок документирования, доступа, хранения, распространения и защиты информации. Эти правила закреплены в федеральных законах и подзаконных актах, образуя систему регулирования, направленную на соблюдение баланса между правом на информацию и необходимостью ее защиты.

Ключевым нормативным актом, регулирующим эти вопросы в Российской Федерации, является Федеральный закон РФ от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Согласно ему, информация в зависимости от категории доступа подразделяется на две основные группы:

• Общедоступная информация
• Информация, доступ к которой ограничен федеральными законами (информация ограниченного доступа)

Общедоступная информация:
Это сведения, доступ к которым не ограничен. К ним относятся общеизвестные сведения и иная информация, которая может использоваться любыми лицами по их усмотрению при соблюдении установленных федеральными законами ограничений в отношении ее распространения (например, запрет на распространение экстремистских материалов).

Важно отметить, что федеральными законами категорически запрещено ограничивать доступ к следующим видам информации:

• Нормативные правовые акты, устанавливающие правовой статус органов государственной власти и органов местного самоуправления, юридических лиц, а также права, свободы и обязанности граждан, порядок их реализации.
• Информация о чрезвычайных ситуациях, о природных и техногенных катастрофах, о погодных, санитарно-эпидемиологических и иных условиях, необходимая для обеспечения безопасности граждан, населенных пунктов и производственных объектов.
• Официальная информация о деятельности органов государственной власти и органов местного самоуправления.
• Информация, в том числе документированная, накапливаемая в открытых фондах библиотек и архивов, а также в информационных системах, созданных для информационного обслуживания граждан.

Информация ограниченного доступа: государственная и конфиденциальная тайна

Доступ к информации ограниченного доступа устанавливается федеральными законами в целях защиты основ конституционного строя, нравственности, здоровья, прав и законных интересов других лиц, обеспечения обороны страны и безопасности государства. Эта категория включает в себя два основных подвида: сведения, составляющие государственную тайну, и конфиденциальную информацию.

Государственная тайна:
Понятие государственной тайны определено Законом РФ от 21.07.1993 № 5485-1 «О государственной тайне». Это защищаемые государством сведения в области его военной, внешнеполитической, экономической, разведывательной, контрразведывательной и оперативно-розыскной деятельности, распространение которых может нанести ущерб безопасности Российской Федерации.

К государственной тайне относятся сведения в следующих областях:

• Военной области.
• Области экономики, науки и техники.
• Внешней политики и экономики.
• Разведывательной, контрразведывательной и оперативно-розыскной деятельности.
• Области противодействия терроризму и обеспечения безопасности лиц, в отношении которых принято решение о применении мер государственной защиты.

Устанавливаются три степени секретности сведений и соответствующие им грифы секретности:

• «особой важности» (сведения, ущерб от разглашения которых может нанести ущерб интересам РФ в одной или нескольких областях).
• «совершенно секретно» (сведения, ущерб от разглашения которых может нанести ущерб военному, внешнеполитическому, экономическому, научно-техническому потенциалу РФ).
• «секретно» (все иные сведения, отнесенные к государственной тайне).

Важно подчеркнуть, что к государственной тайне ЗАПРЕЩАЕТСЯ относить сведения о:

• Чрезвычайных происшествиях и катастрофах, угрожающих безопасности и здоровью людей.
• Фактах нарушения прав и свобод человека и гражданина.
• Состоянии здоровья высших должностных лиц Российской Федерации.
• Фактах нарушения законности органами госвласти и их должностными лицами.
• Составляющие информацию о состоянии окружающей среды (экологическую информацию).

Конфиденциальная информация:
Это сведения, доступ к которым ограничен ее обладателем или законом. Перечень сведений конфиденциального характера утвержден Указом Президента РФ от 06.03.1997 № 188.

К конфиденциальной информации относятся:

• Персональные данные: любые сведения, относящиеся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных), регулируемые Федеральным законом от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных».
• Коммерческая тайна: сведения любого характера (производственные, технические, экономические, организационные и другие), имеющие действительную или потенциальную коммерческую ценность, регулируемые Федеральным законом от 29.07.2004 № 98-ФЗ «О коммерческой тайне».
• Служебная тайна: сведения, ставшие известными в связи с исполнением должностных обязанностей и ограниченные к распространению.
• Профессиональная тайна: сведения, полученные в рамках профессиональной деятельности, такие как врачебная, нотариальная, адвокатская тайна, тайна связи и другие.

Конфиденциальность информации предусматривает обязательное требование не передавать и не публиковать ее без согласия обладателя.

Правовая информация также имеет свою классификацию, разделяясь на:

• Официальную: информация от полномочных госорганов, имеющая юридическое значение (нормативные акты, судебные решения).
• Информацию индивидуально-правового характера: от различных субъектов права, направлена на создание/изменение/прекращение конкретных правоотношений (договоры, заявления).
• Неофициальную: материалы о законодательстве и практике его применения, не влекущие правовых последствий (комментарии юристов, научные статьи).

Формы представления правовой информации

ФЗ № 149-ФЗ определяет информацию как сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления. Это означает, что правовой режим применяется к информации, независимо от того, как она зафиксирована.

Основные формы представления включают:

• Материальные объекты (носители): Носители сведений, составляющих государственную тайну, — это материальные объекты (включая физические поля), в которых сведения находят свое отображение в виде символов, образов, сигналов, технических решений и процессов.
• Письменные официальные документы: Большинство правовых актов, таких как законы, постановления, судебные решения, договоры, представлены в письменной форме.
• Электронные документы: С развитием цифровых технологий, все больше правовой информации существует в электронном виде, обладая той же юридической силой при соблюдении требований к электронной подписи и форматам.
• Заверенные копии документов, доклады, отчеты.

Четкое понимание правовой классификации информации и ее форм представления является краеугольным камнем для обеспечения законности, защиты прав и свобод граждан, а также национальной безопасности в условиях цифрового общества.

Влияние классификации на жизненный цикл информации в информационных системах

В современных условиях, когда информация является одним из ключевых активов любой организации, ее эффективное управление от момента создания до утилизации приобретает стратегическое значение. Концепция управления жизненным циклом информации (Information Lifecycle Management, ILM) призвана обеспечить такую эффективность, и центральное место в ней занимает именно классификация. Классификация выступает как системообразующий элемент, определяющий подходы и методы на каждом этапе работы с информацией в информационных системах.

Управление жизненным циклом информации (ILM)

Управление жизненным циклом информации (ILM) — это стратегический подход к управлению данными, который охватывает весь их путь от момента создания (или поступления в систему) до окончательной утилизации. Его цель — оптимизировать хранение, использование, безопасность и доступность информации, обеспечивая при этом соблюдение нормативных требований и сокращение затрат.

ILM включает в себя следующие ключевые этапы и процессы:

• Создание/Сбор: Идентификация и ввод информации.
• Классификация: Определение ценности, чувствительности и правового статуса информации. Это отправная точка всего процесса ILM.
• Хранение: Выбор оптимальных носителей и систем хранения.
• Использование/Обработка: Анализ, изменение, агрегирование информации.
• Передача/Распространение: Обмен информацией между пользователями и системами.
• Защита: Обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности.
• Архивирование: Перемещение редко используемой, но ценной информации в долговременное хранилище.
• Утилизация/Уничтожение: Удаление информации по истечении срока хранения или потере актуальности.

Центральная роль классификации в ILM: Управление жизненным циклом информации начинается с оценки и классификации имеющейся информации и ресурсов для ее хранения с точки зрения их бизнес-ценности, чувствительности и требований к соответствию законодательству. Именно классификация обеспечивает распределение ресурсов на основе этих параметров, позволяя организациям расставлять приоритеты в усилиях по защите, выбирать адекватные методы хранения и эффективно соблюдать нормативные требования на протяжении всего жизненного цикла данных. Без четкой классификации ILM становится неэффективным и хаотичным.

Классификация как основа для сбора, хранения и обработки информации

Классификация оказывает прямое и глубокое влияние на первые и наиболее критичные этапы жизненного цикла информации:

• Влияние на сбор информации:
  • Классификация определяет, какие именно данные должны быть собраны, из каких источников и с какой детализацией. Например, для решения строго структурированных задач требуется сбор данных, полностью поддающихся математическому описанию и алгоритмическому решению, что исключает избыточную или нерелевантную информацию.
  • При сборе информации для информационных систем персональных данных (ИСПДн) или государственных информационных систем (ГИС) классификация влияет на определение видов собираемых данных, необходимых для обеспечения соответствующего класса защищенности системы и уровня защищенности персональных данных. Это позволяет избежать избыточного сбора данных и минимизировать риски.
• Влияние на хранение информации:
  • Классификация напрямую влияет на выбор носителей информации (физические, электронные, облачные) и методов доступа (локальное, распределенное, облачное хранение). Например, для высокочувствительной информации могут потребоваться локальные, изолированные системы, тогда как для общедоступной — облачные хранилища.
  • Согласно концепции ILM, наиболее важная, чувствительная и критически ценная информация должна храниться в самых быстрых, надежных и защищенных системах хранения данных (например, на высокопроизводительных СХД с многократным резервированием), тогда как менее важная, но требующая сохранения — в более экономичных и менее скоростных системах (например, на ленточных накопителях или в холодных облачных хранилищах).
  • В информационных системах данные могут храниться в различных модулях базы данных, разделенных по степени конфиденциальности или тематике, что также является результатом их предварительной классификации.
  • ГОСТ Р 58545-2019 «Менеджмент знаний. Руководящие указания по сбору, классификации, маркировке и обработке информации» устанавливает требования к системам сбора, классификации, маркировки и обработки информации (ICMH-систем), подчеркивая важность классификации для эффективного хранения.
• Влияние на обработку информации:
  • Классификация по характеру обработки данных делит информационные системы на:
    • Информационно-справочные: ориентированы на поиск и выдачу заранее классифицированной информации.
    • ИС обработки данных: предназначены для выполнения сложных алгоритмических операций над классифицированными данными.
  • Чем точнее математическое описание задачи (структурированная задача), тем выше возможности компьютерной обработки данных и меньше участие человека. Неструктурированные задачи, наоборот, требуют большего участия человека в процессе интерпретации и принятия решений. Классификация позволяет определить степень структурированности данных и выбрать адекватные методы обработки.
  • Системы поддержки принятия решений (СППР) используют тщательно классифицированную информацию для аналитической обработки, выявления закономерностей и формирования стратегических целей, предоставляя руководителям обоснованные варианты действий.

Классификация в обеспечении передачи и защиты информации

Эффективная передача и надежная защита информации невозможны без глубокой классификации.

• Влияние на передачу информации:
  • Классификация по степени конфиденциальности напрямую определяет каналы и методы передачи данных. Для конфиденциальной информации требуются защищенные, шифрованные каналы связи (например, VPN, каналы с криптографической защитой), тогда как для общедоступной информации могут использоваться стандартные протоколы.
  • Управление передачей информации в рамках ILM предполагает перемещение данных с учетом их ценности, актуальности и требований к защищенности, что исключает несанкционированную передачу чувствительных данных по незащищенным каналам.
  • Системы предотвращения утечек конфиденциальной информации (DLP-системы) активно используют классификацию данных. Они контролируют все известные каналы коммуникации (электронная почта, мессенджеры, USB-накопители, облачные хранилища) и могут блокировать передачу данных, классифицированных как конфиденциальные, если это нарушает установленные политики.
• Классификация как фундамент для построения системы информационной безопасности:
  • Классификация данных является основой для построения полноценной системы безопасности, обеспечивая разграничение прав доступа и определение адекватных мер защиты. Без нее невозможно определить, к каким данным следует применять усиленные меры безопасности.
  • Международные стандарты:
    • ISO/IEC 27001: Этот стандарт устанавливает требования к системам менеджмента информационной безопасности (СМИБ), которые включают контроль доступа, безопасность, аудит и корректирующие меры, исходя из классификации информационных активов.
    • «Оранжевая книга» (стандарт Министерства обороны США) и ISO/IEC 15408 (Common Criteria): Эти документы описывают уровни и классы безопасности информационных систем. Например, уровень B («мандатная защита») в «Оранжевой книге» подразумевает принудительное управление доступом на основе классификации информации, где каждый объект и субъект имеют метки безопасности, а доступ регулируется строгими правилами.
  • Российская система защиты информации:
    • Классы защищенности ГИС: В России классы защищенности государственных информационных систем (ГИС) (К1, К2, К3) определяются в зависимости от уровня значимости содержащейся в них информации и масштаба системы в соответствии с Приказом ФСТЭК России от 11 февраля 2013 г. № 17. С 1 марта 2026 года вступает в силу новый Приказ ФСТЭК России № 117 от 11 апреля 2025 г., который обновляет и расширяет эти требования. Уровень значимости информации для ГИС определяется степенью возможного ущерба от нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации.
    • Уровни защищенности ИСПДн: Уровни защищенности информационных систем персональных данных (ИСПДн) (УЗ1, УЗ2, УЗ3, УЗ4) устанавливаются согласно Постановлению Правительства РФ от 01.11.2012 № 1119 и Приказу ФСТЭК России от 18.02.2013 № 21. Уровень защищенности ИСПДн зависит от категории персональных данных, количества субъектов ПДн и вида угроз безопасности.
    • Уровни доверия к СЗИ: Для средств защиты информации (СЗИ) и средств вычислительной техники ФСТЭК России устанавливает 6 уровней доверия (УД1-УД6), где самый низкий уровень — шестой, а самый высокий — первый. Средства, соответствующие этим уровням доверия, применяются в системах различных классов защищенности, например, СЗИ 6 уровня доверия могут использоваться в ГИС 3 класса защищенности.

Таким образом, классификация информации является не просто этапом, а сквозным механизмом, который определяет архитектуру, функциональность, безопасность и соответствие информационных систем на протяжении всего их жизненного цикла.

Вызовы и тенденции в классификации больших данных (Big Data) и неструктурированной информации

Эра цифровизации привела к взрывному росту объемов данных, формируя феномен, известный как Big Data. Однако помимо колоссального объема, эти данные отличаются поразительным разнообразием и скоростью генерации, что ставит перед традиционными методами классификации беспрецедентные вызовы. Особенно остро проблема проявляется в отношении неструктурированной информации, которая составляет львиную долю современного информационного потока.

Характеристики и вызовы классификации Big Data и неструктурированной информации

Определение и характеристики Big Data:
Big Data — это огромные объемы структурированной, полуструктурированной и неструктурированной информации, которые из-за своих характеристик не могут быть эффективно обработаны и проанализированы традиционными методами и инструментами управления базами данных. Для описания Big Data часто используется модель «3V» (Volume, Variety, Velocity), к которой нередко добавляют четвертую «V» — Veracity.

• Volume (Объем): Массивы данных измеряются терабайтами, петабайтами, эксабайтами, и эта планка постоянно повышается. Масштабы таковы, что хранение и управление ими требуют распределенных систем и инновационных подходов.
• Variety (Разнообразие): Это, пожалуй, наиболее значимая характеристика для классификации. Big Data включает:
  • Структурированные данные: Легко вписываются в таблицы реляционных баз данных (например, данные из CRM-систем, ERP-систем).
  • Полуструктурированные данные: Имеют некоторую организационную структуру, но не соответствуют строгой реляционной модели (например, XML- или JSON-файлы, логи веб-серверов).
  • Неструктурированные данные: Не имеют заранее определенной модели данных, составляют подавляющее большинство информации (текстовые документы, электронные письма, посты в социальных сетях, изображения, аудио, видео, данные GPS).
• Velocity (Скорость): Описывает, как быстро накапливаются и обрабатываются данные. Часто речь идет о потоковой обработке данных в реальном времени.
• Veracity (Достоверность/Истинность): Отражает качество, точность и надежность информации. В Big Data часто встречаются неполные, противоречивые или ошибочные данные, что усложняет их анализ.

Вызовы классификации неструктурированной информации:
Неструктурированные данные представляют собой наиболее сложный вызов для классификации, поскольку они не соответствуют заранее определенной модели и их семантика зачастую неявна.

• Отсутствие предопределенной модели: Основная проблема заключается в том, что компьютерам очень трудно автоматически присваивать категории, анализировать и далее обрабатывать эти данные без явных правил.
• Преобладание в деловой информации: По оценкам, от 80% до 90% всей потенциально полезной деловой информации представлено в неструктурированной форме (документы, корреспонденция, записи разговоров), и ее объем растет в три раза быстрее, чем структурированных данных. Это означает, что огромное количество ценных инсайтов остается неиспользованным.
• Сложность обработки: Обусловлена различиями не только в формате (текст, аудио, видео), но и в структуре самих данных внутри этих форматов.
• Риски и проблемы:
  • Неорганизованное хранение и отсутствие четких регламентов работы.
  • Отсутствие категоризации и разграничения доступа, что затрудняет управление и защиту.
  • Избыточные права доступа и отсутствие контроля за использованием, что увеличивает риски утечек и неправомерного использования.
  • Необходимость специализированных методик обработки и большой вычислительной мощности для анализа и извлечения данных из неструктурированных массивов.

Современные тенденции и методы классификации больших и неструктурированных данных

Для преодоления этих вызовов современная информатика активно разрабатывает и внедряет новые подходы, опирающиеся на передовые технологии:

• Использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО):
  • МО и ИИ являются ключевыми технологиями для обработки и анализа различных типов неструктурированных данных (текста, аудио, изображений), позволяя выявлять скрытую информацию, закономерности и смысловые связи.
  • Алгоритмы МО способны самостоятельно находить закономерности в больших массивах размеченных документов, распознавать тип документа, находить и извлекать нужные поля даже в неструктурированных текстах, становясь более устойчивыми к изменениям.
  • Использование МО включает такие методы, как классификация (назначение предопределенных категорий), кластеризация (объединение схожих данных в группы без предварительных категорий), регрессионный анализ, поиск корреляций и ассоциативных правил для извлечения знаний из Big Data.
  • Для обучения эффективных МО-моделей требуются большие наборы данных, что подчеркивает взаимосвязь между Big Data и ИИ.
  • Большие языковые модели (LLM) по технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation): Это одна из наиболее перспективных тенденций. RAG позволяет LLM мгновенно получать релевантную информацию из документов (даже неструктурированных) для генерации ответов, минуя длительную и сложную предварительную подготовку данных. Это значительно ускоряет доступ к знаниям и их классификацию «на лету».
• Автоматизация: Общая цель — частичная или полная автоматизация задач кластеризации и классификации больших текстовых данных с помощью машинного обучения, что снижает ручной труд и повышает скорость обработки.
• Централизация данных: Объединение информации из различных источников (как структурированных, так и неструктурированных) в одном центральном хранилище (база данных, облачное хранилище данных или озеро данных) является ключевой тенденцией. Это создает единую точку доступа для анализа и классификации.
• Повышенное внимание к точности, целостности и безопасности данных: В условиях Big Data растет спрос на обработку и классификацию данных, включая проверку на соответствие стандартам (верификация), устранение дубликатов и ошибок (дедупликация и очистка). Безопасность также становится критически важной из-за масштабов и чувствительности данных.
• Расширенное управление данными: Метаданные (данные о данных) становятся «новым хитом» в управлении данными. Они позволяют описывать неструктурированную информацию, присваивать ей теги, атрибуты и контекст, делая ее более доступной для поиска и классификации.
• Облачные технологии (Cloud First): Компании все чаще используют облачные платформы для хранения и обработки больших данных. Это обеспечивает оперативность, масштабируемость, гибкость и снижает затраты на инфраструктурную экспертизу, позволяя использовать облачные сервисы ИИ/МО для классификации.
• Data Mining и прогнозная аналитика: Методы Data Mining (классификация, кластеризация, ассоциации, регрессионный анализ, анализ отклонений) и прогнозная аналитика широко применяются для извлечения ценных знаний и инсайтов из Big Data. Классификация здесь играет роль подготовительного этапа и инструмента для формирования предикторов.

Таким образом, классификация Big Data и неструктурированной информации — это сложная, но динамично развивающаяся область, где сочетание человеческого интеллекта, передовых алгоритмов ИИ/МО и масштабируемых облачных решений позволяет превращать хаотичные потоки данных в ценные, управляемые и защищенные информационные активы.

Заключение

Классификация информации, на первый взгляд кажущаяся рутинной задачей, представляет собой краеугольный камень эффективного взаимодействия человека и информационных систем в современном мире. Проведенный комплексный анализ показал многоаспектность этого феномена, охватывающего философские основы, технические аспекты информатики, практические задачи менеджмента и строгие рамки правового регулирования.

Мы выяснили, что понятие «информация» претерпевает существенные трансформации в зависимости от научной парадигмы: от «отраженного разнообразия» в философии А. Д. Урсула до «снятой неопределенности» в кибернетике К. Шеннона и строгого правового определения в Федеральном законе РФ № 149-ФЗ. Эти различия подчеркивают универсальность и одновременно специфичность информации как объекта изучения.

В информатике классификация выступает как фундамент для организации данных, выбора оптимальных методов их обработки, хранения и обеспечения безопасности. Общепринятые критерии, такие как способ восприятия, форма представления, происхождение и надежность, в сочетании с иерархическим, фасетным и дескрипторным методами, позволяют строить гибкие и масштабируемые информационные системы, соответствующие национальным (ГОСТ) и международным (ISO) стандартам.

В управленческой деятельности классификация информации имеет критическое значение для принятия обоснованных решений. Она позволяет структурировать информационные потоки по роли, качеству, времени поступления и функциям, существенно снижая степень неопределенности. Было показано, что экономическая ценность информации напрямую зависит от ее качества и эффективности классификации, что делает этот процесс стратегически важным для любой организации.

Правовая классификация четко разграничивает общедоступную информацию и информацию ограниченного доступа, включая государственную и конфиденциальную тайну. Детальное изучение законодательной базы РФ (ФЗ № 149-ФЗ, Закон РФ № 5485-1, Указ Президента РФ № 188, ФЗ № 152-ФЗ, ФЗ № 98-ФЗ) продемонстрировало сложную систему регулирования, направленную на защиту интересов государства, общества и личности, а также различные формы представления правовой информации.

Особое внимание было уделено влиянию классификации на каждый этап жизненного цикла информации (ILM) в информационных системах – от сбора и хранения до обработки, передачи и защиты. Классификация является краеугольным камнем для обеспечения информационной безопасности, определяя классы защищенности ГИС, уровни защищенности ИСПДн и уровни доверия к средствам защиты информации в соответствии с требованиями ФСТЭК России и международными стандартами (ISO/IEC 27001, «Оранжевая книга», Common Criteria).

Наконец, мы проанализировали вызовы, связанные с экспоненциальным ростом Big Data и неструктурированной информации. Характеристики «3V/4V» и сложность извлечения смысла из неструктурированных массивов требуют применения передовых технологий. Современные тенденции указывают на решающую роль искусственного интеллекта и машинного обучения, включая большие языковые модели с технологией RAG, а также на важность централизации данных, метаданных и облачных решений для эффективной классификации и анализа в этой области.

В заключение, комплексный подход к классификации информации не просто облегчает работу с данными, но и является необходимым условием для обеспечения национальной безопасности, экономического роста и защиты прав граждан в условиях продолжающейся цифровой трансформации. Перспективы дальнейших исследований в этой области связаны с разработкой адаптивных и самообучающихся систем классификации, способных работать с гетерогенными и динамично меняющимися информационными потоками, а также с гармонизацией национальных и международных правовых норм в сфере регулирования доступа и защиты информации.

Список использованной литературы

1. Закон РФ «О средствах массовой информации» от 27.12.1991 № 2124-1 (в ред. от 24.11.2014) // СПС «Гарант».
2. Закон РФ от 21.07.1993 № 5485-I «О государственной тайне» (в ред. от 08.08.2024).
3. Федеральный закон «О коммерческой тайне» от 29.07.2004 № 98-ФЗ (в ред. от 12.03.2014) // СПС «Гарант».
4. Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 26.04.2007 № 14 «О практике рассмотрения судами уголовных дел о нарушении авторских, смежных, изобретательских и патентных прав, а также о незаконном использовании товарного знака» // Бюллетень Верховного Суда РФ. 2007. № 7.
5. Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (в ред. от 30.12.2021).
6. Постановление Пленума Верховного Суда Российской Федерации от 15.06.2010 № 16 «О практике применения судами Закона Российской Федерации «О средствах массовой информации» // СПС «Гарант».
7. ГОСТ Р ИСО 8000-1 IQ-2011 Качество данных.
8. ГОСТ Р 58545-2019 Менеджмент знаний. Руководящие указания по сбору, классификации, маркировке и обработке информации.
9. Информация как общенаучное и философское понятие: основные подходы к определению // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsiya-kak-obschenauchnoe-i-filosofskoe-ponyatie-osnovnye-podhody-k-opredeleniyu (дата обращения: 31.10.2025).
10. Теория информации: Учебно-методическое пособие // Elib.itmo.ru. URL: https://elib.itmo.ru/ru/view/monographs/990/teoriia_informacii_uchebno-metodicheskoe_posobie.htm (дата обращения: 31.10.2025).
11. Информация ограниченного доступа. Классификация // Infosb.ru. URL: https://infosb.ru/blog/informacija-ogranichennogo-dostupa-klassifikacija/ (дата обращения: 31.10.2025).
12. Управленческая информация: ее виды и свойства // Bstudy.net. URL: https://bstudy.net/605581/menedzhment/upravlencheskaya_informatsiya_vidy_svoystva (дата обращения: 31.10.2025).
13. РОЛЬ ИНФОРМАЦИИ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ // Scienceforum.ru. URL: https://scienceforum.ru/2015/article/2014013149 (дата обращения: 31.10.2025).
14. РОЛЬ ИНФОРМАЦИИ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ // Bsu.ru. URL: https://www.bsu.ru/upload/iblock/c34/26.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
15. Значение информации при принятии решений // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/znachenie-informatsii-pri-prinyatii-resheniy (дата обращения: 31.10.2025).
16. Информационные источники управленческого анализа // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-istochniki-upravlencheskogo-analiza (дата обращения: 31.10.2025).
17. Понятие и структура правовой информации // Nlr.ru. URL: https://www.nlr.ru/prof/publ/bibl/2005/inf_p2_2.php (дата обращения: 31.10.2025).
18. Основания классификации правовой информации // Consultant.ru. URL: https://www.consultant.ru/edu/student/download/uchebnik-informacionnoe-pravo/informacionnoe-pravo_glava6/ (дата обращения: 31.10.2025).
19. Стандарты управления информационной безопасностью ISO/IEC 27001:2013 // Learn.microsoft.com. URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/compliance/regulatory/offering-iso-27001 (дата обращения: 31.10.2025).
20. Кластеризация и классификация больших Текстовых данных с помощью машинного обучения на Java. Статья #1 — Теория // Habr.com. URL: https://habr.com/ru/articles/526714/ (дата обращения: 31.10.2025).
21. 7 ключевых тенденций в области больших данных // Osp.ru. 2024. 16 мая. URL: https://www.osp.ru/articles/2024/0516/13042459/ (дата обращения: 31.10.2025).
22. 7 трендов в аналитике больших данных // Tadviser.ru. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:7_трендов_в_аналитике_больших_данных (дата обращения: 31.10.2025).
23. Как ИИ помогает автоматизировать работу с документами // Cnews.ru. 2025. 24 октября. URL: https://www.cnews.ru/articles/2025-10-24_kak_ii_pomogaet_avtomatizirovat (дата обращения: 31.10.2025).
24. КЛАССИФИКАЦИЯ ТИПОВ ДАННЫХ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В АНАЛИТИКЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-tipov-dannyh-ispolzuemyh-v-analitike-bolshih-dannyh (дата обращения: 31.10.2025).
25. Способы обработки неструктурированных данных // Mirea.ru. URL: https://www.mirea.ru/upload/iblock/88b/88b50f757270d1020059f138e6b1853d.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
26. Управленческий анализ // Finoko.ru. URL: https://finoko.ru/library/upravlencheskiy-analiz/ (дата обращения: 31.10.2025).