<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Economic security</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Economic security</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Экономическая безопасность</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">2658-7548</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">122001</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/ecsec.7.10.122001</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">ZMZVWF</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Big Data: new horizons and challenges for central banks</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Big Data: новые горизонты и вызовы для центральных банков</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-8803-048X</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">9029-7028</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Aliev</surname>
<given-names>Magsud Murad</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Алиев  </surname>
<given-names>Магсуд Мурад</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>аспирант кафедры «Международные финансы»</p>
</bio>
<email>maku.aliyev@gmail.com</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">MGIMO University</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">МГИМО</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2024-10-31" publication-format="print">
<day>31</day>
<month>10</month>
<year>2024</year>
</pub-date>
<volume>7</volume>
<issue>10</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 7, NO10 (2024)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 7, №10 (2024)</issue-title>
<fpage>2585</fpage>
<lpage>2600</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2024-10-29">
<day>29</day>
<month>10</month>
<year>2024</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-10-30">
<day>30</day>
<month>10</month>
<year>2024</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2024, Aliev M.M.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2024, Алиев М.М.</copyright-statement>
<copyright-year>2024</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Aliev M.M.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Алиев М.М.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2024-10-31"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/122001">https://1economic.ru/lib/122001</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The article presents a study of Big Data in the context of new horizons and challenges for central banks. Timely information sources based on detailed data are considered. New economic indicators based on Big Data, which are generated by digitization and expanded use of traditional information sets, such as administrative registers and textual content, through improved technologies and methodological innovations, are clarified. The prospects of Big Data in terms of eliminating risks and developing adequate measures to mitigate them are analyzed. They are as follows: issues of data security and confidentiality, aspects of data quality and rational data exchange.
It is concluded that the key point is the recognition that new methods of working with Big Data must be properly managed. One of the many solutions is the development of a dedicated data and analytics risk management structure at the central bank. More generally, it will be necessary to use new data available in modern society, taking care in their creation and distribution to government agencies.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>В работе представлено исследование Big Data в контексте новых горизонтов и вызовов для центральных банков. Рассмотрены своевременные источники информации в основе детализированных данных. Уточнены новые экономические показатели на базе Big Data, которые генерируются благодаря цифровизации и расширенному использованию традиционных наборов информации, таких как административные регистры и текстовый контент, за счет усовершенствования технологий и методологических инноваций. Проанализированы перспективы Big Data в аспекте устранения рисков и разработки адекватных мер по их смягчению: вопросы безопасности и конфиденциальности данных; аспекты качества данных и рациональный обмен данными.
Сделан вывод, что ключевым моментом является признание того, что новые методы работы с Big Data должны быть надлежащим образом управляемыми. Одно из многих решений, заключается в разработке специальной структуры управления рисками данных и аналитики в центральном банке. В более общем плане потребуется использование новых данных, доступных в современном обществе, проявляя осторожность при их создании и распространении среди государственных органов.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>Big Data</kwd>
<kwd>granular data</kwd>
<kwd>central bank</kwd>
<kwd>technology</kwd>
<kwd>Big Data management and standardization</kwd>
<kwd>artificial intelligence</kwd>
<kwd>machine learning</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>большие данные (Big Data)</kwd>
<kwd>детализированные данные</kwd>
<kwd>центральные банки</kwd>
<kwd>технологии</kwd>
<kwd>управление и стандартизация Big Data</kwd>
<kwd>искусственный интеллект (ИИ)</kwd>
<kwd>машинное обучение (МО)</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Алиев М.М. Международный опыт использования стандартов данных и идентификаторов для анализа Big Data // Экономическая безопасность. – 2024. – № 9. – c. 2291-2304. – doi: 10.18334/ecsec.7.9.121766.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Болонин А.И., Болонина С.Е., Лещенко Ю.Г. Мониторинг финансовых инноваций в статистике центральных банков // Информатизация в цифровой экономике. – 2023. – № 2. – c. 119-138. – doi: 10.18334/ide.4.2.118424.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Болонин А.И., Алиев М.М. Использование аналитики больших данных и искусственного интеллекта в центральных банках // Банковские услуги. – 2024. – № 5. – c. 12-17.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Болонин А.И., Алиев М.М., Исмаилов К.М. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты // Экономическая безопасность. – 2024. – № 5. – c. 1093-1114. – doi: 10.18334/ecsec.7.5.121032.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Исмаилов К.М. Финансовые инновации в банковском секторе // Экономическая безопасность. – 2024. – № 6. – c. 1411-1428. – doi: 10.18334/ecsec.7.6.121198.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Лев М.Ю. Теоретические аспекты когнитивной экономики в контексте институциональных преобразований социально-экономической безопасности // Экономическая безопасность. – 2024. – № 2. – c. 265-296. – doi: 10.18334/ecsec.7.2.120630.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Лев М.Ю., Болонин А.И., Ермоловская О.Ю., Лещенко Ю.Г. Институционально-технологические аспекты CBDC: конфиденциальность, безопасность, масштабируемость // Экономическая безопасность. – 2024. – № 5. – c. 1207-1224. – doi: 10.18334/ecsec.7.5.121077.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. Лев М.Ю., Болонин А.И., Туруев И.Б., Лещенко Ю.Г. Концепция искусственного интеллекта в деятельности центральных банков: институциональные возможности // Экономическая безопасность. – 2024. – № 4. – c. 781-808. – doi: 10.18334/ecsec.7.4.120831.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Лев М.Ю., Казанцев С.В. Цены, инфляция и безопасность общества. / Монография. - Москва: ООО «Первое экономическое издательство», 2024. – 230 c.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Лев М.Ю., Лещенко Ю.Г., Медведева М.Б. Регулирование искусственного интеллекта международными организациями как фактор обеспечения технологической безопасности в национальных юрисдикциях // Экономическая безопасность. – 2024. – № 8. – c. 1999-2026. – doi: 10.18334/ecsec.7.8.121608.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Лещенко Ю.Г. Институциональные ориентиры группы 20 (G-20) в аспекте российской экономики и интересах российского предпринимательства // Российское предпринимательство. – 2017. – № 17. – c. 2417-2450. – doi: 10.18334/rp.18.17.38255.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Лещенко Ю.Г., Медведева М.Б., Лев М.Ю. Управление финансовыми рисками в процессе изменения климата в контексте экономической безопасности // Экономическая безопасность. – 2023. – № 3. – c. 1013-1040. – doi: 10.18334/ecsec.6.3.118578.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Лещенко Ю.Г. Квантовая верификация финансовой системы в целях безопасности // Экономическая безопасность. – 2024. – № 3. – c. 535-558. – doi: 10.18334/ecsec.7.3.120696.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Мамедов М.А.О., Алиев М.М.О. Анализ влияния финансовых технологий на банковский сектор экономики России // Финансы и управление. – 2022. – № 4. – c. 1-15. – doi: 10.25136/2409-7802.2022.4.38887.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Мельников Б.А. Продовольственная самообеспеченность регионов Российской Федерации // Экономическая безопасность. – 2024. – № 7. – c. 1923-1946. – doi: 10.18334/ecsec.7.7.121450.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16.</label>
<mixed-citation>16. Панова Г.С., Ларионова И.В. Финансы в России и мире: концептуальные аспекты // Финансы: теория и прктика. – 2023. – № 3. – c. 105-114. – doi: 10.26794/2587-5671-2023-27-3-105-114.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<label>17.</label>
<mixed-citation>17. Bogdanova B., Buffet B. Towards a full integration of SDMX in the data value chain – the present and the future of SDMX tools // 2023 SDMX Global Conference. 2023.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<label>18.</label>
<mixed-citation>18. Dilip A., Tissot B. «Development and maintenance of a security-by-security Database», IFC Guidance Note. - 2024. - № 5</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B19">
<label>19.</label>
<mixed-citation>19. Garrett A.D. The devil, the detail, and the data // Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society). – 2024. – doi: 10.1093/jrsssa/qnae063.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B20">
<label>20.</label>
<mixed-citation>20. International Monetary Fund (IMF), Inter-Agency Group on Economic and Financial Statistics and Financial Stability Board Secretariat: G20 Data Gaps Initiative 3 workplan: people, planet, economy – delivering insights for action. - 2023</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B21">
<label>21.</label>
<mixed-citation>21. Irving Fisher Committee on Central Bank Statistics: «Micro data for the macro world», IFC Bulletin. - 2021. - № 53</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B22">
<label>22.</label>
<mixed-citation>22. Irving Fisher Committee on Central Bank Statistics: «Use of big data sources and applications at central banks», IFC Report. - 2021. - № 13</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B23">
<label>23.</label>
<mixed-citation>23. J-M L., Tissot B. Incorporating microdata into macro policy decision making // Journal of Digital Banking. – 2021. – № 3. – p. 233-250.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B24">
<label>24.</label>
<mixed-citation>24. Križman I., Tissot B. Data governance frameworks for official statistics and the integration of alternative sources // Statistical Journal of the IAOS. – 2022. – № 3. – p. 947-955. – doi: 10.3233/sji-220025.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B25">
<label>25.</label>
<mixed-citation>25. Nikoloutsos S., Sirello O. SDMX, an international standard for micro data // 2023 SDMX Global Conference. 2023.</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>