CC BY
0
АНАЛИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ГОСУДАРСТВЕННОМ УПРАВЛЕНИИ:
ОТ ПРОБЛЕМ К РЕШЕНИЯМ
Т.Р. Боднарук, магистрант М.Р. Боднарук, магистрант
Уральский государственный экономический университет (Россия, г. Екатеринбург)
DOI:10.24412/2411-0450-2024-10-1-83-86
Аннотация. В эпоху больших данных, развития и распространения цифровизации в различных сферах жизни общества вопросы эффективного управления массивами данных и использования информации при решении приоритетных задач государственного значения приобретают особую актуальность. В данной статье раскрывается суть аналитики больших данных, описываются примеры применения технологий больших данных в государственных ведомствах, обозреваются ключевые проблемы при внедрении и предлагаются практические решения для их преодоления.
Ключевые слова: государственное управление, большие данные, аналитика больших данных, технология, цифровизация, оптимизация, эффективность.
С начала XXI века, когда информационные технологии стали интенсивно проникать во все сферы жизни общества, наблюдается экспоненциальный рост объёма данных. Ежесекундно поступающие от разных электронных устройств и источников массивы информации настолько усложняются, что их обработка и анализ с помощью традиционных методов оказываются труднодостижимыми в современных реалиях, поэтому в последние десятилетия происходит активный переход к практическому и повсеместному применению технологий больших данных и аналитики. Так, по итогам 2023 года мировой рынок больших данных достиг 220 млрд долларов США, а к концу 2024 года может составить не менее 250 млрд долларов США, учитывая среднегодовые темпы роста в 13% [1]. В этом же году объём российского рынка равнялся примерно 3,3 млрд долларов США, то есть его доля составила 1,5% от мирового, но в 2024 году, согласно прогнозу экспертов из Ассоциации больших данных (сокр. АБД), достигнет не менее 319 млрд рублей (или 3,5 млрд долларов США) при базовом сценарии [2]. Тенденция на рынке, вероятно, сохранится в обозримом будущем, так как большие данные открывают безграничные возможности для извлечения ценной информации и способствуют цифровизации.
Большие данные (англ. Big Data) представляют собой гигантские объёмы оцифрован-
ной, многообразной и непрерывно увеличивающейся информации с различной степенью структурированности, для работы с которой необходимы специальные инструменты и технологии, а также вычислительные мощности и хранилища. И поскольку данные сами по себе не являются конечной целью, для получения выгоды они требуют обработки и анализа, в дело вступает аналитика больших данных (англ. Big Data Analytics) - процесс, включающий в себя сбор, очистку, преобразование некоторого набора данных в полезные знания в целях выявления скрытых паттернов, корреляций, тенденций и предсказаний. На базе подобного всестороннего анализа информации можно формулировать выводы, прогнозировать развитие событий, оптимизировать процессы, определять узкие места и улучшать операционную эффективность, принимать более взвешенные управленческие решения, предлагать стратегии, разрабатывать инновационные продукты и услуги, снижать риски и повышать конкурентоспособность. Этим объясняется высокий интерес российских компаний, в том числе государства, к широкому использованию таких инструментов.
Государство, будучи самым крупным владельцем данных, собирающим и накапливающим информацию, предоставляемую частными фирмами и прочими поставщиками, начинает всё больше опираться на технологии
больших данных в основных направлениях деятельности, и этот тренд будет только усиливаться ввиду массового внедрения разного рода информационных систем во все сферы государственного управления и предоставления услуг [3]. Большинство ведомств и министерств в России достаточно успешно используют цифровые платформы и осваивают модели управления благодаря технологиям больших данных, что обеспечивает прозрачность и оперативность в принятии решений, а также более высокий уровень качества и доступности услуг, оказываемых организациям или гражданам.
Ярким примером эффективного применения аналитики больших данных является автоматизированная информационная система «АСК НДС-3», которая на основе сведений из налоговых деклараций и журналов учёта выставленных и полученных счетов-фактур, анализирует финансовые транзакции и отслеживает платежи по налогу, а в случае обнаружения разрывов в цепочке взаиморасчётов между налогоплательщиками и контрагентами, не допускает неправомерных и нелегальных вычетов по НДС. Более того, система умеет определять налоговые схемы «оптимизации», например, дробление бизнеса, отделять добросовестных налогоплательщиков от недобросовестных, автоматически направлять запросы на предоставление разъяснений тем компаниям, где были замечены нарушения. Сервис не только улучшает процесс сбора налогов и контроля за их уплатой, но и создаёт прозрачную систему налогообложения, способствующую увеличению налоговых поступлений в государственный бюджет, что укрепляет финансовую стабильность государства [4].
Другой пример - государственная информационная платформа «Единый портал государственных и муниципальных услуг» (сокр. «Госуслуги»), которая также использует методы аналитики больших данных с целью аудита качества услуг, оказываемых федеральными ведомствами, исполнительными органами и органами местного самоуправления, и анализа взаимодействия граждан страны с государственными сервисами. Система собирает данные о частоте обращения к услугам, времени обработки запросов, а также об уровне удовлетворённости пользователей, а
затем на их основе принимаются и разрабатываются решения по совершенствованию функциональности портала, направленных на создание более качественного сервиса.
Кроме вышеупомянутого аналитика больших данных встречается в сфере здравоохранения, в правоохранительных органах либо в транспортной отрасли. Данные, систематизированные в цифровых платформах министерств, помогают в прогнозировании вспышек заболеваний или раннем выявлении криминальных закономерностей, в оптимизации трафика и работы общественного транспорта и во многом другом.
Тем не менее, существуют проблемы и вызовы, связанные с применением аналитики больших данных в государственном управлении.
Главной проблемой, с которой сталкиваются структуры государственной власти при внедрении технологий и инструментов аналитики, является качество получаемых данных: зачастую они не всегда достоверны, включают ошибки и неполные записи, что может привести к искажению аналитических выводов и, как следствие, к снижению эффективности анализа и принятия решений. Этому есть причины - отсутствие общесистемного механизма совместимости данных, обеспечивающего корректный обмен ими между информационными ресурсами, и отсутствие требований к работе с государственными данными. Органы власти осознают важность вопроса, поэтому сейчас в полном объёме функционирует «Единая система нормативно-справочной информации» (сокр. ФГИС ЕСНСИ), содержащая все унифицированные данные, используемые в межведомственных электронных коммуникациях. Более того, в 2023 году была запущена цифровая платформа «Национальная система пространственных данных» (сокр. ФГИС ЕИП НСУД), которая позволяет структурировать пространственные данные из множества федеральных и региональных информационных систем, определяет стандарты обмена и хранения, включая требования к качеству данных, создаёт единые условия доступа и формирует политику распространения датасетов для исследований в области искусственного интеллекта. Однако завершить проект планируется к 2030 году [5].
Ещё одним вызовом является отсутствие ясного правового регулирования больших данных в России. По сей день предпринимаются попытки определить ограничения на использование персональных данных конкретного человека, но данные настолько велики, что отделить персонифицированную информацию от прочей довольно сложно, из-за этого назревает конфликт между достоинствами использования современных технологий и частной жизнью граждан [6]. К тому же в силу разных причин не всегда возможно получить согласие лиц на обработку, сбор и аккумулирование данных, что может иметь юридические последствия и сказаться на доверии граждан к государственным органам. Решение проблемы кроется: в создании отдельного федерального закона, а не в точечной доработке уже существующих, таких как Федеральные законы «О персональных данных» и «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»; в усилении контроля и прозрачности обработки больших данных, то есть любой гражданин имеет доступ к информации о том, как его данные используются или защищаются; в усилении ответственности операторов за защиту персональных сведений; в развитии и закреплении механизмов обязательной анонимизации; в упрощении процедуры удаления либо же ограничения обработки данных.
Нехватка квалифицированных кадров в области анализа больших данных - третий барьер, который нельзя игнорировать. Прежде всего, этот факт связан с неконкурентным уровнем заработной платы в сравнении с частным бизнесом и высокой зарегулирован-ностью, что препятствует привлечению специалистов высшего уровня квалификации из сферы информационных технологий. Кроме того, у потенциальных кандидатов на должность недостаточно глубоких знаний и компетенций для работы с проектами в сфере больших данных [7]. Государство активно реализует меры и проекты, нацеленные на обучение и переподготовку кадров для цифровой эко-
го, усилия должны быть направлены на создание национальной платформы для развития профессиональных компетенций и карьерных возможностей специалистов, на вовлечение женщин в работу в области цифровых технологий, на поддержку и развитие педагогов и прочие инициативы.
И, наконец, отсутствие адекватной цифровой инфраструктуры в регионах, влекущее за собой слабое развитие методов анализа больших данных. Низкое качество интернета и устаревшие системы и оборудование не могут справиться с преобразованием внушительного массива данных, что приводит к замедлению обработки и сокращает возможности для эффективного управления и принятия решений. Поскольку не везде местные власти готовы инвестировать в развитие технологических платформ для работы с базами данных, важно поддерживать и финансировать такие проекты на законодательном уровне, а также привлекать к участию негосударственные организации для устранения проблемы цифрового неравенства и обеспечения доступности инфраструктуры в регионах России [8].
Этим перечень проблем и вызовов не ограничивается, потому что по мере развития технологий анализа больших данных в государственном управлении и в бизнесе будут возникать новые вопросы, требующие изучения и проработки.
Заключение. Аналитика больших данных - это не просто технология или инструмент, это мощный механизм, способный кардинально изменить подходы к государственному управлению. Успешное внедрение анализа колоссального набора данных в информационные системы государственных органов позволит не только оптимизировать их работу, но и повысить качество жизни граждан, обеспечить эффективность государственной политики. Однако, чтобы в полной мере воспользоваться потенциалом больших данных, необходимо комплексно и системно решать ряд сложностей, появляющихся на пути развития цифрового государства и общества.
номики, начиная с 2021 года, но, помимо это-
Библиографический список
1. Большие данные (Big Data) мировой рынок // TAdviser. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://clck.ru/3DpfEH (дата обращения: 10.10.2024).
2. Рынок данных в России ждет перемен // ComNews. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://clck.ru/3DpmEP (дата обращения: 10.10.2024).
3. Большие данные: новые горизонты для госсектора // РБК. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://clck.ru/3Dqje3 (дата обращения: 10.10.2024).
4. АСК НДС-3 - новый сервис ФНС: как работает и кого проверяют // Налоговая экспертиза. -[Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://clck.ru/3DsVuW (дата обращения: 10.10.2024).
5. Национальная система пространственных данных запущена в пилотных регионах // Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://clck.ru/3DtJTY (дата обращения: 10.10.2024).
6. Минкомсвязь России готовится к регулированию больших данных // Адвокатская газета. -[Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://clck.ru/3DtTQk (дата обращения: 10.10.2024).
7. В России нехватка своих data-технологий и дата-инженеров // Известия. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://clck.ru/3Dtc6H (дата обращения: 10.10.2024).
8. Преодоление цифрового неравенства в регионах России: комплексные меры для обеспечения доступа к цифровым технологиям // Дубна^и. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://clck.ru/3DthR7 (дата обращения: 10.10.2024).
BIG DATA ANALYTICS IN PUBLIC ADMINISTRATION: FROM PROBLEMS TO SOLUTIONS
T.R. Bodnaruk, Graduate Student M.R. Bodnaruk, Graduate Student Ural State University of Economics (Russia, Yekaterinburg)
Abstract. In the era of big data, the development and spread of digitalization in various spheres of society, the issues of effective management of data arrays and the use of information in solving priority tasks of national importance are becoming particularly relevant. This article reveals the essence of big data analytics, describes examples of the use of big data technologies in government departments, examines key problems in implementation and suggests practical solutions to overcome them.
Keywords: public administration, big data, big data analytics, technology, digitalization, optimization, efficiency.
