13
принимать неправильные решения о том, какие и как должны
предоставляться государственные программы и соответствующие услуги.
Эти потенциальные угрозы могут в некоторой степени объяснить,
почему правительственные организации не уверены в том, следует ли
внедрять «большие данные» и как. Тем не менее, литература о
преимуществах «больших данных» в государственном управлении также
содержит обещания, которые приводят доводы в пользу их использования.
Начнем с того, что исследователи предполагают, что «большие данные»
могут улучшить понимание правительства и граждан.
Обилие информации и идей, обеспечиваемых «большими данными»,
позволяет организациям государственного сектора согласовывать свои
услуги с потребностями граждан в целях предоставления услуг,
ориентированных на человека.
Более глубокое понимание потребностей граждан также позволяет
проводить более информированную государственную политику и повышать
оперативность государственных программ. Большие данные также дают
всестороннее представление о работе и эффективности государственных
организаций, способствуют процессам принятия обоснованных решений и
прокладывают путь для разработки политики на основе фактических данных
в государственных органах управления.
Исследователи, подчеркивающие положительные стороны,
подчеркивают множество сценариев применения «больших данных» в
государственном управлении, от общественного здравоохранения до
дорожного движения и общественного транспорта, образования.
Применение «больших данных» также предлагает новые возможности
для мониторинга и наблюдения для повышения общественной безопасности,
а также для противодействия серьезным проблемам в экономике или
стихийным бедствиям. Во всех этих исследованиях утверждается, что
данные, поступающие в режиме реального времени или почти в реальном
14
времени, приводят к более точной и всеобъемлющей политике, результат
которой можно даже предсказать заранее.
Эти два взгляда на «большие данные» отражают две противоположные
точки зрения в литературе. Есть причины за и против использования
больших данных в государственном управлении. В некоторой степени эти
две точки зрения объясняют существующие неопределенности и показывают
причины, по которым «большие данные» сталкиваются с трудностями в
государственном секторе. На наш взгляд, ожидания, предположения и
понимание государственных служащих, которые внедряют большие данные в
государственное управление, могут обеспечить гораздо более точное
понимание. Как мы покажем, их восприятие намного сложнее и
многослойнее, поэтому становится крайне важно внимательно изучить их
технологические рамки.
На рисунке 1 предсталвены направления использования Больших
Данных.
Рис. 1. Направления использования Больших Данных
В таблице 2 представлены примеры проектов, использующих большие
данные в Российской Федерации.
15
Таблица 2
Примеры проектов, использующих большие данные в Российской
Федерации
6
Уровень реализации
проектов больших
данны
Примеры проектов
Федеральный уровень
•Учет налоговых поступлений (Высокая скорость
получения информации);
•Сбор и первичный анализ детальных данных торговой
книги (Контроль процесса возмещения НДС); •Сбор и
анализ данных, собранных в Сети Интернет (новости,
социальные сети, форумы и т.д.) (Противодействие
экстремиз му и организованной преступности);
•Портал госуслуг, система ЕСИА (Высокий уровень
сервиса, идентификации, авторизации);
•Реализация концепции Инфраструктуры
пространственных данных Российской Федерации;
•Портал «Работа в России» (более 1,5 млн. вакансий)
(Высокая скорость получения информации,
консолидированной с разных источников (ЦЗН,
предприятия, кадровые агентства, граждане)
Региональный уровень
•Оптимизация транспортной сети (получены данные для
оценки реальной загрузки транспортной инфраструктуры);
•Региональные геоинформационные системы (получение
объективной информации о состоянии земель/выявлены
неиспользуемые сельскохозяйственные земли, получен
доход в региональный бюджет);
•Сотрудничество операторов подвижной связи с
Департаментом информационных технологий города
Москвы для анализа нагрузки на базовые станции (расчет
численности проживающего, работающего и не занятого
населения (на основе длительного поведения));
•Выявление мест избыточной концентрации работающего,
проживающего или незанятого населения. Изучение
предпосылок к развитию территорий (спальные или
рабочие районы, смешанные)
Муниципальный уровень
• Муниципальные геоинформационные системы
(Автоматическая обработка баз, данных гос. кадастра/до
40% увеличен бюджет муниципалитета);
•Оценка состояния древесно-кустарниковой
растительности города (заказчик использовал
сформированную базу гео- данных в качестве основы для
разработки территориальной схемы озеленения города
Москвы);
•Градостроительный атлас города Томска (Попытка
объеди- нить все доступные пространственные данные в
одном месте)
6
Зубец А.Ж. Внедрение технологии big data в государственном и муниципальном управлении:
отечественный и международный опыт// Научный журнал "управленческий учет" №10 2022. – с. 204
16
Большие данные обладают определенными свойствами, которые
представлены ниже.
Информационные свойства. В отличие от традиционных данных,
которые могут измениться в любой момент (например, банковские счета,
количество товаров на складе), «большие данные» представляют собой
журнал записей, каждая из которых описывает какое-то событие (например,
покупку в магазине, просмотр веб-страницы, показания датчика в данный
момент, комментарий в социальной сети). По самой своей природе данные
событий не изменяются.
Кроме того, «большие данные» могут содержать пропуски и ошибки,
что делает их плохим выбором для задач, где важна абсолютная точность.
Таким образом, нет особого смысла использовать «большие данные» для
бухгалтерского учета. Однако «большие данные» статистически корректны и
могут дать четкое представление об общей картине, тенденциях и
зависимостях. Другой пример из области финансов: «большие данные» могут
помочь выявить и измерить рыночные риски на основе анализа поведения
клиентов, отраслевых показателей, эффективности портфеля продуктов,
истории процентных ставок, изменений цен на товары и т. д.
Технические требования. Большие данные имеют объем, который
требует параллельной обработки и особого подхода к хранению: одного
компьютера (или одного узла, как его называют ИТ-гуру) недостаточно для
выполнения этих задач — нам нужно много, обычно от 10 до 100.
Кроме того, решение для работы с «большими данными» нуждается в
масштабируемости. Чтобы справиться с постоянно растущим объемом
данных, нам не нужно вносить какие-либо изменения в программное
обеспечение каждый раз, когда объем данных увеличивается. Если это
произойдет, мы просто задействуем больше узлов, и данные будут
автоматически перераспределяться между ними.
17
В Директиве 2003/98/EC (Европейский парламент и Совет
Европейского Союза, 2003 г.) о повторном использовании информации
государственного сектора информация государственного сектора (PSI)
определяется следующим образом: «Она охватывает любое представление
действий, факты или информация, а также любой сборник таких действий,
фактов или информации, на любом носителе (написанный на бумаге, или
сохраненный в электронной форме, или в виде звуковой, визуальной или
аудиовизуальной записи), находящийся в распоряжении государственных
органов. Документ, хранящийся в органе государственного сектора, — это
документ, в отношении которого орган государственного сектора имеет
право разрешать повторное использование»
7
.
Что касается доступности информации, подготовленной этими
государственными органами, и в отсутствие конкретных указаний,
производящий орган может сам решать, как сделать ее доступной:
непосредственно конечным пользователям, устанавливая общественное/
частное партнерство или передача коммерческого использования этой
информации на аутсорсинг частным операторам. Директива 2003/98/ЕС
уточняет, что деятельность, выходящая за рамки государственной задачи:
«как правило, включает предоставление документов, которые производятся и
оплачиваются исключительно на коммерческой основе и в условиях
конкуренции с другими на рынке».
По характеру имеющихся PSI существует несколько подходов. Зеленая
книга по PSI предлагает некоторые классификации, такие как:
1. Различие PSI между административным и неадминистративным.
2. Отличие PSI в отношении его значимости для общественности.
Дополнительно его можно различить по его потенциальной рыночной
стоимости, а в некоторых случаях по содержанию персональных данных:
1. Отличие PSI по анонимности.
7
Директива 2003/98/EC о повторном использовании информации государственного сектора информация
государственного сектора//[Электронный ресурс] - https://base.garant.ru/70471228/#friends
18
Наиболее важный объем данных, производимых государственным
сектором, является текстовым или числовым, в отличие от других секторов,
таких как здравоохранение, которые производят большое количество
электронных изображений. В результате инициатив электронного
правительства за последние 15 лет большая часть этих данных создается в
цифровой форме, 90%, по данным McKinsey.
Согласно опросу, проведенному для формулирования Европейского
партнерства по ценности больших данных среди представителей
государственного сектора, ключевым активом данных является вся система
государственного сектора, реестры, базы данных и информационные
системы, из которых наиболее значимы:
1. Граждане, бизнес и имущество (например, базовые реестры,
транзакции).
2. Фискальные данные.
3. Данные безопасности.
4. Управление документами, особенно по мере роста электронных
транзакций.
5. Государственные закупки и расходы.
6. Государственные органы и сотрудники.
7. Географические данные в основном относятся к кадастровым.
8. Контент, связанный с культурой, образованием и туризмом.
9. Законодательные документы.
10. Статистические данные (социально-экономические данные,
которые могут быть использованы частным сектором).
11. Геопространственные данные.
Требования государственного сектора были разбиты на нетехнические
и технические требования.
Агрегирование данных за пределами административных границ без
запроса является реальной проблемой, поскольку эта информация может
раскрывать очень конфиденциальную личную информацию и информацию о
19
безопасности в сочетании с различными другими источниками данных, не
только ставя под угрозу частную жизнь, но и гражданскую безопасность.
Права доступа к необходимым наборам данных для операции должны быть
обоснованы и получены. Когда новая операция выполняется над
существующими данными, необходимо получить уведомление или лицензию
от Агентства по защите данных. В этих случаях необходимо сохранять
анонимность, поэтому требуется разъединение данных. Прежде чем
правительства смогут убедить правительства делиться данными более
открыто, необходимо решить проблемы личной конфиденциальности и
общественной безопасности. не только публично, но и в ограниченном
порядке совместно с другими правительствами или международными
организациями. Еще одним аспектом является регулирование использования
облачных вычислений таким образом, чтобы государственный сектор мог
доверять поставщикам облачных услуг. Кроме того, отсутствие европейских
поставщиков облачных вычислений для больших данных на европейском
рынке также является препятствием для внедрения.
Не хватает квалифицированных специалистов по данным и технологов,
которые могли бы собирать и обрабатывать эти новые источники данных.
Когда технологии больших данных будут все более широко применяться в
бизнесе, будет труднее найти квалифицированных специалистов по большим
данным. Агентства государственных органов могут продвинуться далеко
вперед с навыками, которые у них уже есть, но затем им необходимо будет
убедиться, что эти навыки совершенствуются. Помимо людей с технической
ориентацией, не хватает знаний людям, ориентированным на бизнес, которые
знают, что большие данные могут сделать, чтобы помочь им решить
проблемы государственного сектора.
Другие нетехнические требования включают:
1. Готовность поставлять и внедрять технологии больших данных, а
также знать, как их использовать.
20
2. Потребность в общих национальных или европейских подходах
(политиках), таких как европейские политики в отношении функциональной
совместимости и открытых данных. Отсутствие лидерства в этой области.
3. Общее несоответствие между бизнес-аналитикой в целом и
большими данными в частности в государственном секторе.
Ниже приводится подробное описание каждого из восьми технических
требований, которые были взяты из четырех приложений для работы с
большими данными, отобранных для Форума государственного сектора.
Выявление закономерностей и сходств для выявления конкретных
преступных или незаконных действий в прикладном сценарии мониторинга и
надзора за операторами онлайн-гемблинга (а также для аналогичных
сценариев мониторинга в государственном секторе). Это требование также
применимо к сценарию повышения оперативной эффективности агентства по
трудоустройству и к сценарию предиктивной полицейской деятельности.
Требуется для преодоления отсутствия стандартизации схем данных и
фрагментации владения данными. Интеграция множества и разнообразных
источников данных в платформу больших данных.
Включите анализ свежих данных/данных в режиме реального времени
для мгновенного принятия решений и получения информации из данных в
режиме реального времени.
Юридические процедуры и технические средства, обеспечивающие
безопасный и конфиденциальный обмен данными. Решения этого требования
могут способствовать широкому использованию больших данных в
государственном секторе. Достижения в области защиты и
конфиденциальности данных имеют ключевое значение для
государственного сектора, поскольку они могут позволить анализировать
огромные объемы данных, принадлежащих государственному сектору, без
раскрытия конфиденциальной информации. Эти проблемы
конфиденциальности и безопасности препятствуют использованию облачных
21
инфраструктур (обработка, хранение) многими государственными
учреждениями, которые имеют дело с конфиденциальными данными.
Поскольку возможности размещения датчиков в сценариях
приложений «умный город» увеличиваются, существует высокий спрос на
передачу данных в режиме реального времени. Потребуется предоставить
возможности распределенной обработки и очистки для датчиков
изображения, чтобы не разрушать каналы связи и предоставлять только
необходимую информацию для анализа в реальном времени, который будет
питать системы ситуационной осведомленности для лиц, принимающих
решения.
Предметно-ориентированные инструменты моделирования и
симуляции событий по данным о прошлых событиях для прогнозирования
результатов принимаемых решений по влиянию на текущие условия в
режиме реального времени, например, в сценариях общественной
безопасности.
В Директиве 2003/98/EC (Европейский парламент и Совет
Европейского Союза, 2003 г.) о повторном использовании информации
государственного сектора информация государственного сектора (PSI)
определяется следующим образом: «Она охватывает любое представление
действий, факты или информация, а также любой сборник таких действий,
фактов или информации, на любом носителе (написанный на бумаге, или
сохраненный в электронной форме, или в виде звуковой, визуальной или
аудиовизуальной записи), находящийся в распоряжении государственных
органов. Документ, хранящийся в органе государственного сектора, — это
документ, в отношении которого орган государственного сектора имеет
право разрешать повторное использование»
8
.
Что касается доступности информации, подготовленной этими
государственными органами, и в отсутствие конкретных указаний,
8
Директива 2003/98/EC о повторном использовании информации государственного сектора информация
государственного сектора//[Электронный ресурс] - https://base.garant.ru/70471228/#friends
22
производящий орган может сам решать, как сделать ее доступной:
непосредственно конечным пользователям, устанавливая общественное/
частное партнерство или передача коммерческого использования этой
информации на аутсорсинг частным операторам. Директива 2003/98/ЕС
уточняет, что деятельность, выходящая за рамки государственной задачи:
«как правило, включает предоставление документов, которые производятся и
оплачиваются исключительно на коммерческой основе и в условиях
конкуренции с другими на рынке».
По характеру имеющихся PSI существует несколько подходов. Зеленая
книга по PSI предлагает некоторые классификации, такие как:
3. Различие PSI между административным и неадминистративным.
4. Отличие PSI в отношении его значимости для общественности.
Дополнительно его можно различить по его потенциальной рыночной
стоимости, а в некоторых случаях по содержанию персональных данных:
1. Отличие PSI по анонимности.
Наиболее важный объем данных, производимых государственным
сектором, является текстовым или числовым, в отличие от других секторов,
таких как здравоохранение, которые производят большое количество
электронных изображений. В результате инициатив электронного
правительства за последние 15 лет большая часть этих данных создается в
цифровой форме, 90%, по данным McKinsey.
Согласно опросу, проведенному для формулирования Европейского
партнерства по ценности больших данных среди представителей
государственного сектора, ключевым активом данных является вся система
государственного сектора, реестры, базы данных и информационные
системы, из которых наиболее значимы:
12. Граждане, бизнес и имущество (например, базовые реестры,
транзакции).
13. Фискальные данные.
14. Данные безопасности.