HUQUQIY RISKLARNI BAHOLASHDA BIG DATA TEXNOLOGIYASIDAN FOYDALANISH

Sabina Usmonova; Javoxir Eshonqulov

ISSN:

2181-3906

2024

International scientific journal

«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»

VOLUME 3 / ISSUE 11 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ

464

HUQUQIY RISKLARNI BAHOLASHDA BIG DATA TEXNOLOGIYASIDAN

FOYDALANISH

Usmonova Sabina Voxidovna

usmonovasabina51@gmail.com

Toshkent davlat yuridik universiteti,

Jinoiy odil sudlov fakulteti 1-kurs V potok 1- guruh talabasi.

Javoxir Eshonqulov

Ilmiy rahbar,

Toshkent davlat yuridik universiteti Kiber huquq kafedrasi o‘qituvchisi.

https://doi.org/10.5281/zenodo.14214506

Annotatsiya.

Ushbu tadqiqot qonunlar va normalarga mos kelmaslik natijasida yuzaga

kelishi mumkin bo‘lgan yo‘qotishlarni baholashda katta hajmli ma’lumotlardan (Big data)
foydalanishni o‘rganadi. Ushbu tadqiqotda katta hajmli ma’lumotlarni amaldagi va yangi
yaratilayotgan texnologiyalar yordamida to‘plash, taqsimlash, o‘zgartirishlar kiritish, saqlash va
ulardan huquqiy risklarni baholashda foydalanish tahlil qilingan.

Kalit so’zlar:

huquqiy risk, big data, ma’lumotlar ko’llari, blokcheyn, sun’iy intellekt,

apache spark, Hadoop ekotizimlari, data lakes, kontraktual risklar, huquqiy nizolar.

USING BIG DATA TECHNOLOGY IN LEGAL RISKS ASSESSMENT

Abstract.

This study examines the use of big data in assessing potential losses resulting

from non-compliance with laws and regulations. This study analyzes the collection, distribution,
modification, analysis, storage and use of large-scale data in legal risk assessment using existing
and emerging technologies.

Key words:

legal risk, big data, data lakes, blockchain, artificial intelligence, apache

spark, Hadoop ecosystems, data lakes, contractual risks, legal disputes.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ОЦЕНКЕ

ПРАВОВЫХ РИСКОВ

Аннотация.

В данном исследовании рассматривается использование больших

данных для оценки потенциальных потерь в результате несоблюдения законов и правил. В
этом исследовании анализируется сбор, распространение, модификация, анализ, хранение
и использование крупномасштабных данных при оценке юридических рисков с
использованием существующих и новых технологий.

Ключевые слова:

юридический риск, большие данные, озера данных, блокчейн,

искусственный интеллект, Apache Spark, экосистемы Hadoop, озера данных, договорные
риски, юридические споры.

Kirish

So‘nggi yillarda Big Data texnologiyalari huquqiy risklarni boshqarishda keng

qo‘llanilmoqda. Big Data ko‘plab ma’lumotlarni tezkor tahlil qilish, turli huquqiy xavf-xatarlarni
aniqlash hamda tashkilotlarga huquqiy muammolarni hal qilishda yordam beradi. Katta hajmli
ma’lumotlar, odatda, terabayt, ekzabayt va petabayt kabi katta o‘lchov birliklarida namoyon
bo‘ladi.

ISSN:

2181-3906

2024

International scientific journal

«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»

VOLUME 3 / ISSUE 11 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ

465

Ularni to’plash, saqlash, tahlil qilish va vizualizatsiya qilish kabi jarayonlar zamonaviy

texnologiyalar yordamida amalga oshiriladi. Big Dataning muhim jihatlaridan biri – bu
ma’lumotlarning ishonchli va to’g’ri bo’lishi tahlil jarayonlarida muhim rol o’ynaydi.

Metodologiya

1.

Big Dataning vujudga kelish tarixi va rivojlanishini o’rganish:

Uning yaratilish va

rivojlanish bosqichlari ko’rib chiqildi.

2.

Big Dataning texnologiyalarini ko’rib chiqish va ularning afzalliklari:

Sun’iy intellekt,

blokcheyn, bashoratli tahlillar va boshqalar tahlil qilindi.

3.

Huquqiy risklar haqida umumiy ma’lumot berish:

Qonun hujjatlarga rioya etmaslik yoki

mos kelmaslik natijasida vujudga keladigan potensial salbiy oqibatlar o’rganildi.

4.

Huquqiy risklarni baholashda Big Dataning ahamiyatini tahlil qilish:

Bu risklarni

boshqarishda katta hajmli ma’lumotlardan foydalnish qanchalik foydali yoki zararli bo’lgani
o’rganildi.

Natija

Keyingi yillarda katta hajmdagi huquqiy ma’lumotlarni tezkor tahlil qilish orqali risklarni

aniqroq bashorat qilish va avtomatlashtirish orqali huquqiy xavflarni erta bosqichda aniqlash
imkoni paydo bo’ldi. Bu borada quyidagi asosiy holatlarni ko’rib chiqish mumkin:

1.

Big Dataning kelib chiqish tarixi:

Berilgan matnda "Big Data" (katta ma’lumotlar) tushunchasi va uning rivojlanishi,

ahamiyati hamda qo‘llanilishi haqida ma'lumotlar keltirilgan. Uning tahlili quyidagilarni o'z ichiga
oladi:

1. Tushunchaning Kelib chiqishi:
- "Big Data" tushunchasi 2008-yilda “NATURE” jurnalida Klifford Linch tomonidan

ishlatilgan va u axborot hajmlarining o'sishi, yangi texnologiyalar orqali bu ma’lumotlarni
boshqarish zarurligini ta’kidlagan.

- Bu tushunchaning kelib chiqishi 1960-1970-yillarga borib taqaladi, bu davrda birinchi

ma'lumotlar markazlari va relyasion bazalar ishlab chiqila boshlagan.

2. Ma'lumotlar Hajmining O'sishi:
- Dunyoda raqamlangan ma’lumotlar hajmining keskin oshishi haqida statistik ma’lumotlar

keltirilgan: 2003 yilda 5 eksabayt, 2015 yilda 6,5 zettabayt, 2020 yilda esa 40-44 zettabayt
ma’lumot hosil qilingan.

- Bu o'sish, internet va ijtimoiy tarmoqlarning faol rivojlanishi, onlayn xizmatlarning

ko'payishi bilan bog'liq.

3. Katta Ma'lumotlar:
- "Katta ma’lumotlar" - tizimli va tizimsiz ma’lumotlarning katta hajmdagi to‘plamini

anglatadi.

- Uzluksiz o'sish sur'atlari, biznes jarayonlarini optimallashtirish va automatlash,

shuningdek, qaror qabul qilish jarayonida katta ma'lumotlarni ishlatish zarurligini ko'rsatadi.

4. Amaliy Qo‘llanish:
- 2011-yildan boshlab katta ma’lumotlar tahlili faqat ilmiy tadqiqotlar, 2012-yildan esa

amaliy qo'llanmalar bilan bog‘liq bo'la boshladi.

ISSN:

2181-3906

2024

International scientific journal

«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»

VOLUME 3 / ISSUE 11 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ

466

- 2014-yildan boshlab, yirik oliy o‘quv yurtlari katta ma’lumotlar muhandisligi va IT

mutaxassislari tayyorlashga kirishdilar, bu sohada keyinchalik Microsoft, IBM, Google va boshqa
yirik kompaniyalar faoliyat ko‘rsatishga kirishgan.

5. Ijtimoiy va Xalqaro Ahmiyat:
- Katta ma’lumotlar nafaqat biznes, balki davlat idoralari va turli sohalarda ham

qo‘llanilmoqda.

- Ular korxonalar va davlatlar tomonidan ma’lumotlarni tahlil qilish va qaror qabul qilish

jarayonlarini samarali ravishda oshirish maqsadida ishlatiladi.

- "Big Data" tushunchasi nafaqat texnologik yangiliklarni, balki ijtimoiy va iqtisodiy

o'zgarishlarni kuchaytiruvchi omil bo‘lib, zamonaviy jamiyatda axborotlarni boshqarishning yangi
usullarini taqdim etadi. Katta ma’lumotlarni to‘plash va tahlil qilish, kelgusi kelajakda korxonalar
va davlatlar uchun katta afzalliklar taqdim etishi mumkin.

Umuman olganda, berilgan matn "Big Data" evolyutsiyasini, uning muhimligini va amaliy

dasturlarini aniq tasvirlab beradi, shuningdek, ushbu sohada kelgusi imkoniyatlar hamda
chaqiriqlarni belgilaydi.

2.

Big Data turlarini va ularning afzalliklari:

Quyidagilar top 10 Big Data texnologiyalari hisoblanadi
1. Ma'lumotlar ko'llari
2. Hadoop ekotizimlari
3. NoSQL ma'lumotlar bazalari
4. Apache Spark
5. Sun'iy intellekt
6. Blokcheyn
7. Xotiradagi ma'lumotlar bazalari
8. Tahlil
9. R
10. Reseptiv tahlil
Big Data shunchaki atama emas. Bu mashinani o'rganish, sun'iy intellekt, blokcheyn,

narsalar interneti, kengaytirilgan haqiqat va boshqa ko'p narsalar kabi boshqa texnologiyalar bilan
bog'liq. Shu sababli, ko'plab sohalar katta ma'lumotlar tahliliga, masalan, bank, diskret va
texnologik ishlab chiqarishga sarmoya kiritmoqda. Ushbu ma'lumotlar texnologiyasini yanada
chuqurroq tushunish uchun biz bilishimiz kerak bo'lgan 10 ta Big Data texnologiyalarini alohida
tartibda sanab o'tamiz.

Top 10 Big Data Texnologiyalari
1. Ma'lumotlar ko'llari
Data Lakes - bu turli manbalardan ma'lumotlarni to'playdigan va tabiiy holatda

saqlanadigan ulkan ma'lumotlar ombori. Uni Data Warehouse bilan aralashtirib yubormang, u
asosan bir xil ishni bajaradi, lekin uni Data Lakes kabi tabiiy holatda saqlash oʻrniga uni saqlash
uchun tuzadi. Ikkala o'rtasidagi farqni tushunish uchun Data Lakes filtrlanmagan tana suvidir, Data
Warehouse esa ko'proq shisha suv to'plamidir.

2. Hadoop ekotizimi

ISSN:

2181-3906

2024

International scientific journal

«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»

VOLUME 3 / ISSUE 11 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ

467

Apache Hadoop avvalgidek mashhur bo'lmasligi mumkin, ammo Big Data bu

texnologiyani eslatmasdan to'liq emas. Bu katta ma'lumotlar to'plamlarini taqsimlangan qayta
ishlash uchun ochiq manbali ramka. U tegishli dasturiy ta'minotning butun ekotizimini saqlash
uchun etarlicha kengaydi va ko'plab tijorat katta ma'lumotlar yechimlari Hadoopga asoslangan.

3. NoSQL ma'lumotlar bazalari
Ma'lumotlar bazasi ma'murlari relyatsion ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlarida

(RDMS) saqlangan tuzilgan ma'lumotlarni so'rash, boshqarish va boshqarish uchun. Boshqa
tomondan, NoSQL ma'lumotlar bazalari tuzilmagan ma'lumotlarni saqlaydi va tezkor ishlashni
ta'minlaydi. Bu shuni anglatadiki, u katta hajmdagi turli xil ma'lumotlar turlari bilan ishlashda
moslashuvchanlikni taklif qiladi. NoSQL ma'lumotlar bazalariga MongoDB, Redis va Cassandra
misollari kiradi.

4. Apache Spark
Spark Hadoop ichida katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash uchun vosita bo'lib,

Hadoopning standart dvigateli MapReduce bilan solishtirganda 100 baravar tezroq. Ushbu
texnologiyaga qiziqish tobora ommalashib bormoqda va doimiy ravishda o'sib bormoqda.

5. Sun'iy intellekt
Bu yangi texnologiya emas, lekin Sun'iy intellekt yillar davomida o'zining yaroqliligini

isbotladi. Katta ma'lumotlar ko'p jihatdan o'zining ikkita kichik intizomi orqali AI rivojlanishida
rol o'ynadi; mashinani o'rganish va chuqur o'rganish. Mashinani o'rganish - bu barchamiz
bilganimizdek, bu kompyuterlarning zerikarli dasturlashtirilmasdan o'rganish qobiliyatidir.

Buni Katta ma'lumotlar tahliliga qo'llash, mashinani o'rganish tizimlarga tarixiy

ma'lumotlarni ko'rib chiqish, naqshlarni tan olish, modellar yaratish, kelajakdagi natijalarni
bashorat qilish va asosan bashoratli tahlillar bilan bog'lanish imkonini beradi. Boshqa tomondan,
chuqur o'rganish - bu ma'lumotlarni tahlil qilish uchun bir necha qatlamli algoritmlardan
foydalanadigan sun'iy neyron tarmoqlarni yaratadigan inson miyasining ishlashiga taqlid qiluvchi
mashinani o'rganishning bir turi. Big Data texnologiyalarida u analitik vositalarga rasm va
videolardagi tarkibni tanib olish va keyin shunga mos ravishda ishlov berish imkonini beradi.

6. Blokcheyn
Blokcheyn asosan to'lov, eskrov kabi funktsiyalarda qo'llaniladi va tranzaktsiyalarni

tezlashtirishi, firibgarlikni kamaytirishi va moliyaviy xavfsizlikni oshirishi mumkin. Bu,
shuningdek, Bitcoin valyutasi ostida joylashgan taqsimlangan ma'lumotlar bazasi texnologiyasi.
Nozik sohalarda Big Data ilovalari uchun ajoyib tanlov, chunki u juda xavfsiz.

7. Xotiradagi ma'lumotlar bazalari
Agar Big Data tahliliy yechimi qattiq diskda saqlangan ma'lumotlardan ko'ra RAMdagi

ma'lumotlarni qayta ishlay olsa, u tobora keskin yaxshilanishi mumkin. Va bu jarayon xotiradagi
ma'lumotlar bazalari qanday ishlaydi. Ko'pgina etakchi dasturiy ta'minot korxonalari ushbu
texnologiyani o'zlashtirmoqda va bu, albatta, katta hit bo'ladi.

8.Tahlillar
Big Data Analytics, Bashoratli Analitikaning kichik to'plami tarixiy ma'lumotlar orqali

kelajakdagi voqealar yoki xatti-harakatlarni bashorat qilishga harakat qiladi. Keyinchalik nima
bo'lishini bashorat qilish uchun u ma'lumotlarni qazib olish, modellashtirish va mashinani
o'rganish usullari orqali ishlaydi.

ISSN:

2181-3906

2024

International scientific journal

«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»

VOLUME 3 / ISSUE 11 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ

468

So'nggi paytlarda sun'iy intellektdagi yutuqlar bashoratli tahliliy yechim imkoniyatlarini

keng yaxshilashga moslashtirdi. Shu sababli ko'proq sanoat korxonalari ushbu texnologiyaga
sarmoya kiritishni boshlaydilar.

Tahlil qilishning 4 ta asosiy usuli mavjud:
Tavsiflovchi tahlil (descriptive analytics) – eng keng tarqalgan usul bo‘lib, u “nima

bo‘ldi?” degan savolga javob beradi hamda real vaqtda kelayotgan va tarixiy ma’lumotlarni tahlil
qiladi. Asosiy maqsad ma’lum bir sohadagi muvaffaqiyat yoki muvaffaqiyatsizlik sabablari va
uning muntazamligini aniqlash hamda ushbu ma’lumotlardan samarali foydalanish

Bashoratli tahlil (predictive analytics) – mavjud ma’lumotlarga asoslanib, voqealarning

eng ehtimoliy rivojlanishini bashorat qilishga yordam beradi. Buning uchun shunga o‘xshash
xususiyatlar to‘plamiga ega bo‘lgan har qanday ob’yekt yoki hodisalarga asoslangan tayyor
shablonlardan foydalanadi.

Retseptiv tahlil (prescriptive analytics) – bashoratli tahlil bilan solishtirganda undan

keyingi daraja. Big Data va zamonaviy texnologiyalar yordamida biznesdagi yoki boshqa
faoliyatdagi muammoli nuqtalarni aniqlash va kelajakda qaysi yo‘l bilan ulardan qochish
mumkinligini hisoblash mumkin.

Tashxisli tahlil (diagnostic analytics) – sodir bo‘lgan voqea sabablarini tahlil qilish uchun

ma’lumotlardan foydalanadi. Bu hodisalar va harakatlar o‘rtasidagi anomaliyalar va tasodifiy
aloqalarni aniqlashga yordam beradi.

9. R
R - Hadoop ekotizimlari kabi ochiq manbali loyiha. Bu statistik ma'lumotlar bilan ishlash

uchun mo'ljallangan dasturlash tili va dasturiy ta'minot muhiti. Eclipse va Visual Studio kabi
integratsiyalashgan ishlab chiqish muhitlari ushbu tilni qo'llab-quvvatlaydi. Bir qancha
tashkilotlarning aytishicha, R dunyodagi eng mashhur tillardan biriga aylangan.

10. Reseptiv tahlil
Prescriptive analytics kompaniyalarga kerakli natijaga erishish uchun nima qilishlari

kerakligi haqida maslahatlar beradi. Bir nechta korxonalar ushbu Big Data texnologiyasiga
sarmoya kiritgan, ammo ko'plab tahlilchilar, ayniqsa, ushbu tahlil vositasining afzalliklarini his
qilganlarida, bu keyingi investitsiya sohasi deb hisoblashadi.

3.

Huquqiy risklar haqida:

Huquqiy risklar tashkilot yoki shaxslar uchun muhim xavflar bo‘lib, ularga duch kelish

moliyaviy, operatsion yoki reputatsion zararlarga olib kelishi mumkin. Ushbu risklar har xil
sabablarga ko‘ra yuzaga keladi, va ularni boshqarish samaradorligi tashkilotning uzoq muddatli
barqarorligiga ta'sir qiladi.

1. Huquqiy Nizolar va Nizolarni Hal etish
Huquqiy nizolar – bu jismoniy yoki yuridik shaxslarning o‘zaro huquqiy majburiyatlarida

kelib chiqadigan kelishmovchiliklar. Misol uchun, shartnoma bo‘yicha taraflardan biri o‘z
majburiyatlarini bajarmasa, ularning nizosi sud yoki arbitraj orqali hal qilinishi kerak bo‘ladi.
Nizolarni hal etishning samarali mexanizmlarini ishlab chiqish risklarni kamaytirishga yordam
beradi.

2. Normativ Buzilishlar va Regulyator Risklar

ISSN:

2181-3906

2024

International scientific journal

«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»

VOLUME 3 / ISSUE 11 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ

469

Qonunchilik talablariga rioya qilmaslik regulyator risklarga olib keladi. Bu risklar, ayniqsa,

moliyaviy muassasalar yoki tabiiy resurslardan foydalanadigan tashkilotlar uchun katta
ahamiyatga ega, chunki litsenziyalarning bekor qilinishi yoki jarimalar jiddiy moliyaviy zarar
keltirishi mumkin. Qonunchilik va me'yoriy o‘zgarishlarga e’tibor berish muhimdir.

3. Kontraktual Risklar
Shartnomalar bilan bog‘liq risklar biznes yuritishda juda muhim hisoblanadi. Agar

tomonlar o‘rtasida shartnoma bo‘yicha kelishmovchiliklar yuzaga kelsa, bu moliyaviy zarar va sud
xarajatlariga olib keladi. Shartnomalarni to‘g‘ri tayyorlash va har bir detalni ko‘zdan kechirish
orqali kontraktual risklarni kamaytirish mumkin.

4. Jinoyat va Mediatsiya Risklari
Tashkilot ichki yoki tashqi firibgarlik, korruptsiya kabi jinoyat risklariga duch kelishi

mumkin. Mediatsiya risklari esa kompaniyaning media orqali obro‘siga putur yetishi bilan bog‘liq
bo‘lib, ular ham moliyaviy zarar va jamoatchilikning ishonchini yo‘qotishga olib kelishi mumkin.

5. Huquqiy Risklarni Boshqarish
Huquqiy risklarni boshqarishning birinchi qadami risklarni aniqlash va ularning ehtimolini

baholashdir. Buning uchun tashkilot ichida ichki nazorat mexanizmlari va huquqiy
maslahatchilarni jalb qilish muhim. Shuningdek, xodimlarni huquqiy masalalar bo‘yicha o‘qitish
va ularning malakasini oshirish huquqiy risklarni kamaytiradi.

Kuchli yuridik jamoa huquqiy xavflarni tushunish va baholashdan boshlanadi. Buni

samarali amalga oshirish uchun jamoa ushbu xavflarni aniqlashi va ustuvorligini aniqlashi kerak.

Bu amalga oshirilgandan so'ng, ular ularni boshqarish uchun qanday resurslar kerakligini

aniqlashlari va ularni minimallashtirish uchun boshqaruv elementlarini yaratishlari mumkin.

Yuridik xavflarni baholash yuridik bo'limning strategik rejasini, korporativ muvofiqlik

sa'y-harakatlarini va inqirozni boshqarishni boshqarish uchun juda muhimdir. Bu nafaqat huquqiy
xavflar, balki kutilmagan hodisalar va operatsion xavflar kabi narsalar.Ushbu jarayon yuridik
bo'limning strategik rejasidan olingan ma'lumotlardan foydalangan holda kompaniyaga qisqa va
uzoq muddatli rejalarni ishlab chiqishga yordam beradi. Misol uchun, agar kompaniya qo'shilish
yoki yangi mahsulotlarni ishlab chiqarish yo'li bilan kengaytirishni rejalashtirayotgan bo'lsa,
huquqiy xavflarni dolzarb baholash yuridik guruhning ushbu maqsadlarni samarali qo'llab-
quvvatlashini ta'minlaydi. Oxir oqibat, kompaniyaning maqsadlari yuridik bo'limning rejalari va
harakatlarini shakllantiradi.

4.

Huquqiy risklarni baholashda Big Dataning ahamiyati:

Huquqiy risklar, tashkilot yoki shaxslar huquqiy qoidalarini buzish natijasida paydo

bo'lgan turli xavflardir. Bu xavflar, qonuniy oqibatlarga olib kelishdan tortib, moliyaviy
yo'qotishlar va obro'ga zarar yetkazishgacha bo'lishi mumkin.

Big Data Texnologiyalari
Big Data texnologiyalari, katta hajmdagi ma'lumotlarni tez va samarali tahlil qilish orqali

aniq qarorlar qabul qilish imkoniyatini beradi. Bu texnologiyalar tashkilotlarga barcha mavjud
ma'lumotlardan foydalangan holda optimal yechimlar topishga yordam beradi.

Huquqiy Risklarni Baholash Zarurati

ISSN:

2181-3906

2024

International scientific journal

«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»

VOLUME 3 / ISSUE 11 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ

470

An'anaviy baholash usullari, huquqiy xavflarni aniqlashda ko'pincha yetarli emas.

Qonunchilik va qoidalar tez-tez o'zgarishi sababli, yangi risklarni nazorat qilish va baholash
jarayonlari qiyinlashadi.

Big Data Texnologiyasining Ahamiyati
Big Data ning asosiy imkoniyatlari orasida ma'lumotlarni tezkor tahlil qilish, real vaqtda

bashorat qilish va xavflarni oldindan aniqlash mavjud. Katta hajmdagi ma'lumotlar asosida
huquqiy xavflarni baholash jarayonida katta afzalliklar taqdim etadi.

Big Data Yordamida Risklarni Bashorat Qilish
Tahlil jarayonlari, ma'lumotlarni yig'ish, tasniflash va tahlil qilishdan iborat. Xavfli

vaziyatlarni aniqlash uchun tahliliy modellarni ishlab chiqish muhimdir. Bunda, har xil
parametrlar va ko'rsatkichlar asosida ilmiy asoslangan bashoratlar qilish imkoniyatlari kengayadi.

Risklarni o’lchash va Bashorat qilish
Risklarni aniqlash va baholashda modellar va algoritmlar muhim rol o'ynaydi.

Ma'lumotlardan foydalangan holda huquqiy noaniqliklarni kamaytirish jarayonida zamonaviy
texnikalar qo'llaniladi.

Huquqiy Compliance (Moslik) uchun Big Data
Compliance, tashkilotlarning huquqiy talablarga muvofiqligini ta'minlash jarayonidir. Big

Data bu jarayonni kuchaytirish uchun samarali vosita bo'lib xizmat qiladi, chunki u mavjud
huquqiy ma'lumotlarni to'plab va tahlil qilib, muvofiqlikni tekshirish imkonini beradi.

Big Data Foydalanishining Afzalliklari
Big Data yordamida xavflarni aniqlash jarayonini tezlashtirish, xatolar va noaniqliklarni

kamaytirish, hamda qaror qabul qilish samaradorligini oshirish mumkin. Bu, tashkilotlar uchun
raqobat ustunligini ta'minlaydi.

Amaliy Misollar
Real hayotda Big Data texnologiyalari yordamida huquqiy risklarni bartaraf etgan

kompaniyalar ko'p. Misol uchun, banklar va moliyaviy tashkilotlar, fraud (firibgarlik) xavfini
aniqlashda Big Data tahlili metodologiyalaridan foydalanmoqda. Ushbu texnologiyaning
samaradorligi ko'plab tadqiqotlar bilan tasdiqlangan.

Muhokama

Tadqiqotimiz natijalaridan ko'rinib turibdiki, Big Data texnologiyalarining huquqiy risk

menejmentidagi o'rni tobora ortib bormoqda. Misol uchun quyida keltirilgan afzalliklarini tahlil
qilib oʻtishimiz mumkin:

1. Ma'lumotlarni tahlil qilish imkoniyatlari
- Katta hajmdagi huquqiy hujjatlarni avtomatik qayta ishlash va tahlil qilish imkoniyati

tashkilotlarga yangi darajadagi risk bashoratini taqdim etmoqda

- Machine learning algoritmlari yordamida sud qarorlari va huquqiy amaliyotning keng

qamrovli tahlili amalga oshirilmoqda

- Real vaqt rejimida yangi huquqiy o'zgarishlarni kuzatish va baholash samaradorligi

oshmoqda.

Risk prognozlash aniqligining oshishi
- Tarixiy ma'lumotlar asosida kelajakdagi huquqiy risklarni bashorat qilish aniqlik darajasi

sezilarli darajada ortgan

ISSN:

2181-3906

2024

International scientific journal

«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»

VOLUME 3 / ISSUE 11 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ

471

- Tizimli xatolarni aniqlash va oldini olish imkoniyatlari kengaygan
- Qaror qabul qilish jarayoni yanada ob'ektiv va dalillarga asoslangan bo'lib bormoqda
Biroq shu oʻrinda bu yoʻnalishda ham oʻziga yetarli darajada kamchliklar mavjud:
1.Ma'lumotlar sifati va standartlashtirilishi masalalari hali to'liq hal etilmagan
2.Maxfiylik va ma'lumotlarni himoya qilish bilan bog'liq huquqiy masalalar mavjud
3.Texnologik yechimlarni joriy etish va mutaxassislarni tayyorlash xarajatlari yuqori
Kelajakdagi tadqiqotlar uchun quyidagilarni taklif etish mumkin:
- Tashkilotlarga bosqichma-bosqich Big Data texnologiyalarini joriy etish tavsiya etiladi
- Mutaxassislarni muntazam ravishda malakasini oshirish zarur
- Ma'lumotlar sifatini nazorat qilish tizimlarini rivojlantirish lozim
- Xalqaro tajribani o'rganish va mahalliy sharoitlarga moslashtirish muhim

Ushbu tadqiqot natijalari ko'rsatadiki, Big Data texnologiyalari huquqiy risklarni

boshqarishda muhim vosita bo'lib xizmat qilmoqda. Biroq, ulardan samarali foydalanish uchun
mavjud muammolarni hal etish va tizimli yondashuvni shakllantirish talab etiladi.

Xulosa

Big Data texnologiyalarining huquqiy risklarni aniqlash va bartaraf etishda roli juda

muhim. Kelajakda bu texnologiyalarning qo'llanishi, huquqiy muvofiqlikni oshirish va xavflarni
kamaytirish orqali aniq va samarali natijalarga erishishda davom etadi.

REFERENCES

1.

Big Data muammolari va ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish masalalarini yechish
algoritmlari. T: “Fan ziyosi” nashriyoti, 2023, 340 bet.

2.

https://robotech.pages.dev/posts/top-10-big-data-technologies-you-must-know-today/

3.

https://ict.xabar.uz/uz/startap/big-data-texnologiyasi-va-undagi-malumotlarni-tahlil-etish

4.

https://www.hongfanglaw.com/en/practice/legal-risk-assessment/

5.

https://www.pw.live/exams/company-secretary/legal-risk-assessment/

6.