
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

СТРАТЕГИЧЕСКОЕ И ТЕРРИТОРИАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ В ГОРОДСКОМ УПРАВЛЕНИИ НА ОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Работа №	136208
Тип работы	Дипломные работы, ВКР
Предмет	политология
Объем работы	71
Год сдачи	2017
Стоимость	4300 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	37

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. СТРАТЕГИЧЕСКОЕ ГОРОДСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КАК ОБЪЕКТ ПОЛИТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 11
1.1 Теории Нового государственного менеджмента и Governance как методологическая база стратегического планирования 11
1.2 Современная нормативная документальная база городского стратегического планирования в Российской Федерации 15
1.3 Использование технологии больших данных как механизм оптимизации современной политики городского стратегического планирования 22
ГЛАВА 2ТЕХНОЛОГИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СОВРЕМЕННОМ ГОРОДСКОМ СТРАТЕГИЧЕСКОМ ПЛАНИРОВАНИИ: АКТУАЛЬНЫЙ ОПЫТ И ПЕРСПЕКТИВЫ 28
2.1 Актуальные примеры использования технологии больших данных в городском управлении: современные практики 28
2.2 Перспективы применения технологии больших данных в стратегическом планировании Санкт-Петербурга (на примере Красногвардейского района) 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 52
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 54
ПРИЛОЖЕНИЕ А 62
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 63
ПРИЛОЖЕНИЕ В 64
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 65
ПРИЛОЖЕНИЕ Д 66
ПРИЛОЖЕНИЕ Е 67
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж 68
ПРИЛОЖЕНИЕ И 69
ПРИЛОЖЕНИЕ К 70

Введение

Способность принимать правильные решения и обеспечивать их выполнение, на сегодняшний день, является одной из важнейших задач эффективного с точки зрения проводимой политики государства. Однако невозможно оценивать то или иное решение, не имея изначальной стратегии, в рамках которой оно принимается, а также четких критериев оценки. Для решения этой проблемы и было создано стратегическое планирование и управление. Появление же территориального планирования принято связывать с зарождением институтов публичной сферы в городской среде.
Одной из важных тенденций является активная работа по оптимизации информационных потоков и управлению информационным пространством на всех уровнях исполнительной власти, в том числе, и на уровне управления городским пространством. Дополнительно преследуется цель повышения обоснованности, оперативности принятия решений, а также повышения их эффективности.
Помимо этого, посредством глобальной сети происходит повсеместно накопление больших объемов данных: потоки сообщений в социальных сетях, информация, получаемая из приложений, показывающих транспорт в онлайн-режиме, фотографии с геотегами, характеризующие местоположение пользователя – о каждом человеке или группе людей собрана статистика по очень большому количеству критериев. Начинает формироваться новая реальность, которая требует нового политического управления, становится актуальным вопрос о мобилизации людей для решения каких-то задач, например, помощь в составлении «карты убитых дорог в Санкт-Петербурге» или построения диалога с администрацией города и урбанистами для решения насущных проблем (Атлас идей московского района ). Таким образом, мы имеем мощный ресурс, который требует определенных инструментов и методов, с чем нам могут помочь так называемые «большие данные» (bigdata).
Принимая во внимание закон Мура о том, что производительность современных параллельных вычислительных систем стабильно возрастает, а вместе с тем растут и скорости сетей передачи данных, мы должны осознать непосредственную необходимость модернизировать современную систему стратегического и территориального планирования и управления городской средой для повышения ее результативности и эффективности таким образом, чтобы учитывались огромные массивы непрерывно генерируемых данных.
Исследовательские намерения состоят в выработке рекомендаций по улучшению системы стратегического и территориального планирования, которая на настоящий момент характеризуется фрагментарностью посредством воздействия на управленческие структуры различных уровней и аналитики больших объемов городских данных.
Актуальность данного исследования, с одной стороны, обусловлена необходимостью оптимизации управления развитием городов на основе взаимосвязанной системы документов стратегического планирования, что, в свою очередь, требует широкого использования в управленческой практике новых методов организации деятельности госструктур в условиях растущей непредсказуемости и сложности внешней среды.
С другой стороны, недостаточная разработанность вопросов системного стратегического анализа в российской политической практике и слабо выраженное использование технологий больших данных, их анализа, для решения насущных вопросов вместе с ростом их значения по мере изменения уровней политической, экономической и социальной нестабильности в мире.
Актуальность работы можно подчеркнуть ещё тем, что в современном мире в передовых городах активно внедряются технологии использования больших данных .
Целью работы является выявление ключевых аспектов модернизации системы стратегического и территориального управления.
В соответствии с целью работы необходимо решить следующие основные задачи исследования:
1. Провести исследование теоретических подходов к сущности стратегического и территориального планирования;
2. Изучить специфику взаимосвязи больших данных и стратегического и территориального планирования;
3. Проанализировать современные примеры использовании технологии больших данных в городском управлении;
4. Провести анализ точек притяжения людей Красногвардейского района Санкт-Петербурга;
5. Разработать рекомендации по совершенствованию стратегических программ на основе анализа больших данных.
Объектом исследования является стратегическое и территориальное планирование в городском управлении.
Предмет анализа представляет собой механизмы использования больших данных для стратегического и территориального планирования в городском управлении на примере Красногвардейского района Санкт-Петербурга.
Гипотезы:
Исходя из цели и задач работы, мы предположили, что реализация технологии больших данных с точки зрения концепций Нового государственного менеджмента и Governanceможет стать новым основанием для анализа стратегических аспектов городской политики.
Также, по нашим предположениям, сегодня в Санкт-Петербурге можно собирать большие данные и их использование делает более результативным и эффективным систему стратегического планирования.
В качестве источников информации нами были использованы, нормативные акты, а также монографии, статьи и электронные ресурсы.
Наиболее значимыми для исследования оказались работы политологов: Курочкина А.В. и Шерстобитова А.С. «Роль социальных сетей в становлении нового пространства коммуникаций современной России», Кулик А.Н. «Governance 2.0 как ответ на системный кризис правления» и Федякина И.В. «Политика формирования и развития мегаполисов в системе мероприятий государственной политики: политический анализ отечественного и зарубежного опыта».
ИспользованиетехнологийбольшихданныхвгородскомуправлениибылорассмотреноранеевработахFrias-MartinezV., SotoV. etc. «CharacterizingUrbanLandscapesusingGeolocatedTweets» иNoulasA., ScellatoS. etc.«Exploitingsemanticannotationsforclusteringgeographicareasandusersinlocation-basedsocialnetworks» и Булгаковой Е.В. «Использование «больших данных» в системе государственного управления: условия, возможности, перспективы».
Также немаловажную роль для исследования сыграли работы Смирновой О.О. «Основы стратегического планирования Российской Федерации»,Manyika J., Chui M., Brown B. etc. «Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity» и Шацкой И.В. «От государственного стратегического планирования к стратегическому управлению».
Основные понятия, используемые в работе:
Стратегическое планирование – это набор действий, решений, предпринятых руководством, которые ведут к разработке специфических стратегий, предназначенных для достижения поставленных целей .
Стратегическое управление – это такое управление, которое опирается на человеческий потенциал как основу организации, ориентирует производственную деятельность на запросы потребителей, гибко реагирует и проводит своевременные изменения в организации, отвечающие вызову со стороны окружения и позволяющие добиваться конкурентных преимуществ, что в совокупности дает возможность субъекту выживать в долгосрочной перспективе, достигая при этом своих целей .
Территориальное планирование – планирование развития территорий, в том числе для установления функциональных зон, зон планируемого размещения объектов капитального строительства для государственных или муниципальных нужд, зон с особыми условиями использования территорий .
Городское управление – деятельность органов государственной власти по управлению городом.
Большие данные (bigdata) – это совокупность технологий, которые призваны совершать три операции. Во-первых, обрабатывать бо́льшие по сравнению со «стандартными» сценариями объемы данных. Во-вторых, уметь работать с быстро поступающими данными в очень больших объемах. То есть данных не просто много, а их постоянно становится все больше и больше. В-третьих, они должны уметь работать со структурированными и плохо структурированными данными параллельно в разных аспектах. Большие данные предполагают, что на вход алгоритмы получают поток не всегда структурированной информации и что из него можно извлечь больше чем одну идею .
Открытые данные – концепция, отражающая идею о том, что определённые данные должны быть свободно доступны для машиночитаемого использования и дальнейшей републикации без ограничений авторского права, патентов и других механизмов контроля.
Интернет вещей – методология вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой.
Умный город – концепция интеграции нескольких информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) и Интернета вещей (IoT решения) для управления городским имуществом; активы города включают, но не ограничиваются, местные отделы информационных систем, школы, библиотеки, транспорт, больницы, электростанции, системы водоснабжения и управления отходами, правоохранительные органы и другие общественные службы.
Характер исследования предполагает использование метода сетевого анализа возникающих отношений субъектов в процессе управления. В связи с этим возникает проблема концептуализации использования больших данных в городском управлении с точки зрения различных подходов.
Теоретической базой исследования служат работы отечественных и зарубежных специалистов по вопросам стратегического и территориального планирования и технологиям больших данных; методологической основой является сетевая теория, однако некоторые исследователи полагают, что несмотря на то, что в рамках теории политических сетей уже развилось довольно много направлений исследований, сама она еще не обладает достаточно самостоятельной концептуальной основой, с помощью которой можно было бы связывать теорию и эмпирику. Для того, чтобы преодолеть данную проблему, мы будем использовать в качестве методологического основания также концепцию Нового государственного менеджмента и теорию Governance.
Программа исследования включает совокупность теоретических (изучение и анализ научной литературы по проблеме исследования) и эмпирических (разработка рекомендаций по использованию технологии больших данных в современном городском управлении) методов.
Теоретическая значимость исследования заключается в разработке теоретических положений относительно перспективности использования технологии больших данных в управлении городской средой.
Практическая ценность работы заключается в возможности использования положений и выводов для:
1. Получения представления о технологии больших данных и их значимости в современных условиях;
2. Разработки новых способов для использования больших данных в политическом управлении.
Научная новизна исследования состоит в том, что:
1. Уточнено и конкретизировано понятие «больших данных»;
2. Получили дальнейшее развитие научные знания о таких политологических концепциях как теория Нового государственного менеджмента и Governance;
3. На конкретном примере Красногвардейского района Санкт-Петербурга рассмотрено применение технологий больших данных для стратегического и территориального планирования городской среды.
Цели и задачи исследования обуславливают его структуру, которая состоит из введения, двух глав основной части, заключения, списка источников и литературы и приложений. Объем работы составляет 61страницу. Текст исследования иллюстрирован 7 рисунками и2 таблицами. Библиографический список включает в себя 73 наименования. В работе 9 приложений.
Апробация научного исследования: статья авторов Суслова С.И., Гавриковой К.В. под названием «Места притяжения граждан в городском пространстве на примере Красногвардейского района Санкт-Петербурга» в журнале Международный научный журнал «Общество: политика, экономика, право» (входит в перечень ВАК) принята к публикации редактором Издательского дома «ХОРС» Калерией Сергеевной Тальчук в рубрику «Политология» от 24.05.2017. Выход данного журнала под номером 5 запланирован на 30.05.2017.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

На основе проделанного исследования о стратегическом и территориальном планировании в городском управлении на основе больших данных можно сделать следующие выводы:
Во-первых, необходимо развитие нормативно-правовой базы документов стратегического и территориального планирования в нашей стране.
Во-вторых, концепции Нового государственного менеджмента 2.0 и Governance 2.0 могут стать хорошим обоснованием для связи технологии больших данных с системой стратегического и территориального планирования.
В-третьих, необходимым условием является публикация данных в открытом доступе, так как это станет стимулом для частных компаний и отдельных энтузиастов на пути разработки новых проектов на их основе.
В-четвертых, использование технологий больших данных позволит сформировать в России развитое гражданское общество за счет активной вовлеченности в процессы их накопления и аналитики большого числа людей;
В-пятых, концепция «умного города» - одно из перспективных направлений стратегического планирования, которое следует активно развивать.
В-шестых, накопленные объемы больших данных позволяют уже на сегодняшний день проводить различные исследования, опираясь на результаты которых можно давать рекомендации относительно корректировки стратегии развития той или иной территории.
В-седьмых, зарубежный и отечественный опыт использования больших данных для улучшения городской среды в рамках проводимого политического курса может стать хорошим образцом для субъектов политического процесса, только начавших свой путь развития в данном направлении.
В-восьмых, в ходе проделанной работы мы выяснили, что, действительно, реализация технологии больших данных с точки зрения концепций Нового государственного менеджмента и Governance может стать новым основанием для анализа стратегических оснований городской политики, а также, на примере Красногвардейского района доказали возможность собирать и анализировать большие объемы данных, и что их использование делает более результативным и эффективным систему стратегического планирования, поэтому наши гипотезы подтвердились.
И, в-девятых, мы пришли к выводу, что использование технологии больших данных должно быть изначально заложено в стратегию развития субъекта или территории, а значительным преимуществом их аналитики выступает учет интересов людей.
Таким образом, нами были решены все поставленный задачи, а именно проведено исследование теоретических подходов к сущности стратегического и территориального планирования, изучена специфика взаимосвязи больших данных и стратегического и территориального планирования, проанализированы современные примеры использовании технологии больших данных в городском управлении, проведен анализ точек притяжения Красногвардейского района Санкт-Петербурга и разработаны рекомендации по совершенствованию стратегических программ на основе анализа больших данных.
Ввиду чего мы можем говорить о достижении поставленной цели - выявление ключевых аспектов модернизации системы стратегического и территориального управления.
Говоря о будущих направлениях исследования, мы можем отметить возможность проведения исследований, посвященных выявлению мест притяжения людей, в различных районах Санкт-Петербурга и в других городах.
Данное исследование требует дальнейшей проработки и может быть значительно дополнено, так как, по мнению автора, подобная практика получения и анализа данных из открытых источников полезна для широкой дискуссии о будущем и перспективах территориального и стратегического планирования, которая должна основываться на большом объеме и разнообразном множестве данных.

Литература

1. Градостроительный кодекс Российской Федерации от 29.12.2004 N 190-ФЗ (ред. от 07.03.2017);
2. Европейская хартия регионального/пространственного планирования Принята 20 мая 1983 года Резолюцией № 2;
3. Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года (утв. распоряжением Правительства РФ от 17 ноября 2008 г. N 1662-р);
4. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации (утв. Указом Президента Российской Федерации от 31 декабря 2015 г. N 683);
5. Федеральный закон от 28 июня 2014 г. N 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации»; (с изменениями и дополнениями);
Монографии, учебники, учебные пособия
6. Смирнова О.О. Основы стратегического планирования Российской Федерации, монография // М. – «Наука». – 2013. – 302 с.;
Авторефераты и диссертации
7. Сивинцева О.В. Новый государственный менеджмент в институциональной среде современного Китая // Нижний Новгород. – 2015.;
8. Федякин И.В. Политика формирования и развития мегаполисов в системе мероприятий государственной политики: политический анализ отечественного и зарубежного опыта // Москва. – 2015.;
Статьи в журналах и других периодических изданиях
9. Mintzberg, H. The fall and rise of strategic planning // Harvard Business Review. – 1994. –January–February. – p. 107–114;
10. Булгакова Е.В., Булгаков В.Г., Акимов В.С. Использование «больших данных» в системе государственного управления: условия, возможности, перспективы // Вестник Нижегородской академии МВД России. - №3. – 2015. – с. 10-14;
11. Воронова К.А. Причины появления и сущность концепции «Новый государственный менеджмент» // Государственное и муниципальное управления в XXI веке: теория, методология, практика. – 2016. – №23. – с. 7-12.;
12. Джурабоев Г.Д., Гафуров М.Х., Вазиров Х.З. Сущность и место стратегического планирования в государственном управлении // Труды академии МВД республики Таджикистан. - №2. – 2013. – с. 40-47;
13. Игнатова А.М. Открытые данные как способ взаимодействия государства и общества // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. – Тамбов. – Грамота. – 2015. – № 1 – Ч. II. – с. 78-80.;
14. Кулик А.Н. Governance 2.0 как ответ на системный кризис правления// ИНИОН РАН. – Санкт-Петербург. – 2014. – с.239-246;
15. Курочкин А.В., Шерстобитов А.С. Роль социальных сетей в становлении нового пространства коммуникаций современной России // Проблемы современной науки и образования. – Санкт-Петербург. – №35. – 2016. – с. 111-115.;
16. Лурье Л.Я., Элькина М. «Охота на Охту» Городское путешествие // Спб. – 2016. – 47 с.;
17. Назаров В. П. Стратегическое планирование как важнейший фактор повышения эффективности государственного управления // Власть. – 2013. – № 12. – с. 4-11.;
18. Сморгунов Л.В. Сравнительный анализ политико-административных реформ: от нового государственного менеджмента к концепции «governance» // Полис. Политические исследования. – 2003. – №4 – с. 50-58.;
19. Сморгунов Л.В. Управляемость и сетевое политическое управление. // Власть. - №6. – 2014. – с. 5-14.;
20. Шацкая И. В. От государственного стратегического планирования к стратегическому управлению // Российское предпринимательство. – 2014. – №1 – с. 50-57.;
21. Шерстобитов А.С. Координация как механизм коллективного действия в городских политических сетях (на примере Санкт-Петербурга) // Среднерусский вестник общественных наук. – М. – №5. – 2014. – с. 148-153.;
Электронные ресурсы и документы
22. A First Look At Soofa Data [Электронныйресурс]. URL: http://www.soofa.co/soofatalks/2017/2/7/a-first-look-at-soofa-data?goal=0_3a9da04ccf-b3e516ff98-432144897 (дата обращения: 26.05.2017);
23. Big Data решат проблемы ЖКХ [Электронный ресурс]. URL: http://www.cnews.ru/news/top/big_data_reshat_problemy_zhkh (дата обращения: 27.05.2017);
24. Cadastre.ru Ассоциация кадастровых инженеров [Электронный ресурс]. URL: http://wiki.cadastre.ru/doku.php?id=territorialnoe (дата обращения: 26.03.2017);
25. Crandall D. J., Backstrom L., Huttenlocher D., Kleinberg J. 2009. «Mapping the world’s photos» [Электронный ресурс]. URL: https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/www09-photos.pdf (дата обращения: 27.05.2017);
26. Frias-Martinez V., Soto V., Hohwald H., Frias-Martinez E. 2012. «Characterizing Urban Landscapes using Geolocated Tweets» [Электронныйресурс]. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/5062/feceb81c8f8e250bfbe67224dde2e434bfd1.pdf (дата обращения: 27.05.2017);
27. ManyikaJ., ChuiM., BrownB. etc. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity // McKinsey Global Institute. – May 2011.;
28. MapInfo Pro географическая информационная система (ГИС) [Электронный ресурс]. URL: http://mapinfo.ru/product/mapinfo-professional (дата обращения 24.05.2017);
29. Noulas A., Scellato S., Mascolo C. etc Exploiting Semantic Annotations for Clustering Geographic Areas and Users in Location-based Social Networks» [Электронныйресурс]. URL: https://www.cl.cam.ac.uk/~cm542/papers/SMW11.pdf (дата обращения: 27.05.2017);
30. OpenStreetMap [Электронный ресурс]. URL: https://www.openstreetmap.org/#map=5/51.500/-0.100 (дата обращения 24.05.2017);
31. Stplan.ru Стратегическое управление и планирование [Электронный ресурс]. URL: http://www.stplan.ru/articles/theory/strman.htm (дата обращения: 26.03.2017);
32. Weereratne J. Improving the resilience of cities using open data [Электронный ресурс]. URL: http://theodi.org/blog/improving-the-resilience-of-cities-using-open-data (дата обращения: 26.05.2017);
33. Аналитический обзор рынка Big Data [Электронный ресурс]. URL: https://habrahabr.ru/company/moex/blog/256747/ (дата обращения: 27.05.2017);
34. Ананина И. Где в Петербурге строится самое ужасное жилье [Электронный ресурс]. URL: http://news.nb.dp.ru/a/2016/07/18/Gde_v_Peterburge_stroitsja (дата обращения: 24.04.2017);
35. Аппаратно-программный комплекс «ПОТОК». [Электронный ресурс]. URL: http://www.rossi-potok.ru/ru/ (дата обращения: 25.03.2017);
36. Асфаганова Э., Бут А. Большие данные VS Государство. Эхо Москвы [Электронный ресурс]. URL: http://echo.msk.ru/blog/rusbase/1624826-echo/ (дата обращения: 25.03.2017);
37. Вендина О.И. «Роль стратегии в городском развитии» // Постнаука. [Электронный ресурс]. URL: https://postnauka.ru/video/34427 (дата обращения: 26.03.2017);
38. ВКонтакте Документация [Электронный ресурс]. URL: https://vk.com/dev/photos.search (дата обращения 14.05.2017);
39. Где в Питере жить хорошо: рейтинг районов Санкт-Петербурга [Электронный ресурс]. URL: https://spbhomes.ru/science/rejting-rajonov-sankt-peterburga/(дата обращения: 24.05.2017);
40. Генеральный план Санкт-Петербурга 2015-2025. Карта границ функциональных зон [Электронный ресурс]. URL: https://www.zemvopros.ru/genplan.php (дата обращения: 05.04.2017);
41. Геоинформационная система Санкт-Петербурга. [Электронный ресурс]. URL: http://www.rgis.spb.ru/map/Main.aspx (дата обращения: 25.03.2017);
42. Городские проекты Санкт-Петербурга Атлас идей Московского района [Электронный ресурс]. URL: http://spbidea.ru/ (дата обращения: 26.03.2017);
43. Измерение эффективности функционирования общественного транспорта с использованием спонтанных данных [Электронный ресурс]. URL: http://habidatum.com/wp-content/uploads/2016/12/transport_pdf-rus.pdf (дата обращения: 27.05.2017);
44. Как big data помогают реальному сектору. [Электронный ресурс]. URL: http://rb.ru/news/big-data-for-the-real-sector/ (дата обращения: 25.03.2017);
45. Как аналитика помогает создать безопасный и умный город [Электронный ресурс]. URL: http://bigdata.cnews.ru/articles/2016-12-22_kak_analitika_pomogaet_sozdat_bezopasnyj_i_umnyj_gorod (дата обращения: 28.05.2017);
46. Комитет по информатизации и связи. Электронное правительство. [Электронный ресурс]. URL: http://kis.gov.spb.ru/elektronnoe-pravitelstvo/ (дата обращения: 25.03.2017);
47. Ларина Е., Овчинский В. «Большие данные»; [Электронный ресурс]. URL: http://spkurdyumov.ru/networks/bolshie-dannye/ (дата обращения: 26.03.2017);
48. Линч К. «Как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими объёмами данных?» [Электронный ресурс]. URL: http://www.nature.com/nature/journal/v455/n7209/full/455028a.html (дата обращения: 31.03.2017);
49. Мэрия Нью-Йорка представила требования к IoT: данные можно собирать только открыто, с ясной и полезной целью [Электронный ресурс]. URL: http://d-russia.ru/meriya-nyu-jorka-predstavila-trebovaniya-k-iot-dannye-mozhno-sobirat-tolko-otkryto-s-yasnoj-i-poleznoj-tselyu.html (дата обращения: 30.03.2017);
50. Официальный сайт Администрации Санкт-Петербурга. Государственные услуги. [Электронный ресурс]. URL: http://gov.spb.ru/gosuslugi/ (дата обращения 25.03.2017);
51. Пакет «ggmap» [Электронный ресурс]. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/ggmap/ggmap.pdf (дата обращения 14.05.2017);
52. Портал общественного транспорта Санкт-Петербурга [Электронный ресурс]. URL: http://transport.orgp.spb.ru/Portal/transport/main;jsessionid=BE3193B2198E8743CA9DD9876C16C2AA (дата обращения: 27.03.2017);
53. Портал Открытые данные Санкт-Петербурга [Электронный ресурс]. URL: http://data.gov.spb.ru/ (дата обращения: 30.03.2017);
54. Портал открытых данных правительства Москвы [Электронный ресурс]. URL: data.mos.ru (дата обращения: 30.03.2017);
55. Проект «Наш Санкт-Петербург». [Электронный ресурс]. URL: http://gorod.gov.spb.ru/ (дата обращения: 25.07.2017);
56. Проект Общероссийского народного фронта «Дорожная инспекция ОНФ/Карта убитых дорог» [Электронный ресурс]. URL: http://dorogi-onf.ru/ (дата обращения: 26.03.2017);
57. Проекты планировки территории [Электронный ресурс]. URL: http://xn--o1aaj.xn--80acei4alcndt.xn--p1ai/ (дата обращения: 27.05.2017)
58. Протасов С.С. Что такое Big Data? // - Постнаука. – 30 апреля 2015. [Электронный ресурс]. URL: https://postnauka.ru/faq/46974 (дата обращения: 26.03.2017);
59. Пять шагов для реализации «умного» города на примере Барселоны [Электронный ресурс]. URL: https://www.devex.com/news/5-lessons-for-cities-on-the-cusp-of-a-smart-revolution-89452 (дата обращения: 30.03.2017);
60. Реестр государственный информационных систем Санкт-Петербурга. [Электронный ресурс]. URL: https://reestr-gis.spb.ru/rgis/#gis (дата обращения: 25.03.2017);
61. Санкт-Петербург госуслуги. [Электронный ресурс]. URL: www.gu.spb.ru (дата обращения: 25.03.2017);
62. Стратегия экономического и социального развития Санкт-Петербурга на период до 2030 года [Электронный ресурс]. URL: http://spbstrategy2030.ru/ (дата обращения: 27.03.2017);
63. Схемы территориального планирований Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: http://fgis.economy.gov.ru/fgis/Strategis.FGISTestPageFGIS.aspx (дата обращения: 05.04.2017);
64. Теория и практика Больших данных в отраслях [Электронный ресурс]. URL: www.tadviser.ru/index.php/Статья%3AТеория_и_практика_Больших_данных_в_отраслях (дата обращения: 28.05.2017);
65. «Умные города» и Большие Данные [Электронный ресурс]. URL: https://habrahabr.ru/company/fujitsu/blog/258925/ (дата обращения: 27.03.2017);
66. Федеральная государственная информационная система территориального планирования; [Электронный ресурс]. URL: http://fgis.economy.gov.ru/fgis/Strategis.FGISTestPageFGIS.aspx (дата обращения: 04.04.2017);
67. Электронный регион. [Электронный ресурс]. URL: http://eregion.ru/ (дата обращения: 25.03.2017);
68. Энциклопедия Экономиста www.Grandars.ru [Электронный ресурс]. URL: http://www.grandars.ru/student/marketing/strategicheskoe-planirovanie.html (дата обращения: 26.03.2017);
69. Яндекс исследования «Москва для жизни и для развлечений» [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/company/researches/2017/moscow_districts (дата обращения: 27.04.2017);
70. Яндекс Исследования «Остановки наземного транспорта Москвы в будни и выходные» [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/company/researches/2017/public_transport_stops (дата обращения: 27.03.2017);
71. Яндекс Исследования «Остановки наземного транспорта Санкт-Петербурга в будни и выходные». [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/company/researches/2017/spb/public_transport_stops (дата обращения: 25.03.2017);
72. Яндекс исследования Санкт-Петербург для жизни и для развлечений [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/company/researches/2017/spb/districts (дата обращения: 13.05.2017);
73. Яндекс открывает Yandex Data Factory. [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/company/press_releases/2014/1209 (дата обращения: 25.03.2017).