Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63596
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЕвдокимов, В. Г.-
dc.contributor.authorНавроцкий, А. А.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2026-05-07T06:20:09Z-
dc.date.available2026-05-07T06:20:09Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationЕвдокимов, В. Г. Динамические цифровые двойники как инструмент снижения социальных рисков больших данных в условиях Индустрии 4.0 = Dynamic digital twins as a tool for reducing the social risks of Big Data in the context of Industry 4.0 / В. Г. Евдокимов, А. А. Навроцкий // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 304–310.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63596-
dc.description.abstractВ статье развивается концепция применения динамических цифровых двойников как инструмента согласования решений в сложных социально-экономических системах, функционирующих в условиях интенсивной цифровизации. Обосновывается, что основные риски Big Data в государственном и корпоративном управлении связаны не только с объёмом и скоростью обработки данных, но прежде всего с усредняющим характером алгоритмических моделей, фрагментарностью цифровизации и слабой согласованностью микро- и макроуровней принятия решений. Предлагается подход, при котором государство, предприятия, домохозяйства, индивиды и инфраструктурные контуры рассматриваются как взаимосвязанные источники уникальных и динамически изменяющихся данных. Их интеграция в систему многоуровневых цифровых двойников позволяет перейти от статического профилирования к адаптивному управлению, учитывающему реальные потребности, ограничения, траектории состояний и структуру межузловых связей. Показано, что наибольший эффект такой подход даёт не при локальном, а при сквозном внедрении, охватывающем жизненный цикл производства, распределения, потребления и государственного регулирования. Сделан вывод, что динамический цифровой двойник может быть интерпретирован не только как технологическая модель объекта, но и как инструмент объективизации распределения ресурсов и поддержания социально-экономического равновесия.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectBig Dataen_US
dc.subjectинформационные системыen_US
dc.subjectцифровые двойникиen_US
dc.subjectдинамические цифровые двойникиen_US
dc.subjectИндустрия 4.0en_US
dc.subjectИндустрия 5.0en_US
dc.subjectгосударственное управлениеen_US
dc.subjectуправление на основе данныхen_US
dc.subjectмикроэкономикаen_US
dc.subjectраспределение ресурсовen_US
dc.subjectалгоритмическая справедливостьen_US
dc.titleДинамические цифровые двойники как инструмент снижения социальных рисков больших данных в условиях Индустрии 4.0en_US
dc.title.alternativeDynamic digital twins as a tool for reducing the social risks of Big Data in the context of Industry 4.0en_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationThis article develops the concept of using dynamic digital twins as a tool for coordinating decisions in complex socio-economic systems operating under conditions of intensive digitalization. It is argued that the main risks of Big Data in public and corporate governance are associated not only with the volume and speed of data processing, but above all with the averaging nature of algorithmic models, the fragmented character of digitalization, and the weak coordination between micro- and macro-level decision-making. The article proposes an approach in which the state, enterprises, households, individuals, and infrastructure systems are viewed as interconnected sources of unique and dynamically changing data. Their integration into a system of multilevel digital twins makes it possible to move from static profiling to adaptive governance that takes into account actual needs, constraints, state trajectories, and the structure of inter-node relationships. It is shown that this approach yields the greatest effect not when implemented locally, but when deployed end-to-end across the entire lifecycle of production, distribution, consumption, and public regulation. It is concluded that a dynamic digital twin can be interpreted not only as a technological model of an object, but also as a tool for objectifying resource allocation and maintaining socioeconomic balance.en_US
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Evdokimov_Dinamicheskie.pdf2.23 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.