CC BY
51
А. А. ЛОМАКИН
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА В ОБЛАСТИ СОЦИАЛЬНОЙ ЗАЩИТЫ НАСЕЛЕНИЯ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА
A. A. LOMAKIN
IMPROVING OF INFORMATION EXCHANGE IN THE SOCIAL PROTECTION OF POPULATION OF ST. PETERSBURG
Ключевые слова:
информационный обмен, идентификация персональных данных, хеширование по сигнатуре, единое городское социальное информационное пространство
Пути совершенствования информационного обмена в сфере социальной защиты населения рассмотрены на примере Санкт-Петербурга. Автор выделяет два направления развития информационных систем: совершенствование методов идентификации персональных данных и технологии интеграции в единое городское социальное информационное пространство. В статье описываются технические аспекты практической реализации каждого направления.
Обеспечение социальных гарантий, сформулированных в Конституции, — важнейшая задача государства. По ряду причин, в первую очередь демографических, обеспечение социальных гарантий неразрывно связано с увеличением и без того немалой социальной составляющей бюджета. Одним из важнейших условий повышения эффективности социальной защиты населения является применение современных информа-
Key words:
information exchange, personal identification, hashing for signature, common social information space of the city
Ways of improving information exchange in the social protection are considered taking St. Petersburg as an example. The author distinguishes two directions of information systems development: improving of the methods for identification of personal data and technologies of integration into a single urban social information space. The technical aspects of implementation in each direction are described.
ционных технологий. Именно введение системы персонифицированного учета Пенсионного фонда РФ, начатое еще в 1995 г., стало со временем базовым элементом в сложном процессе реформирования государственной пенсионной системы. Острая потребность в современных информационных технологиях при решении социальных проблем нашла свое отражение в Федеральной целевой программе «Электронная Россия
Ломакин А. А. Совершенствование информационного обмена в области социальной защиты населения...
Государственная и муниципальная служба
(2002—2010 гг.)»1. Однако не все программные цели достигнуты: процесс формирования единой информационной инфраструктуры для органов государственной власти в социальной сфере еще очень далек от своего завершения в масштабах всей страны. Тем не менее, на региональном уровне имеются определенные практические результаты. В частности, работы по созданию социальных регистров населения были развернуты во многих субъектах Федерации: в ГУП «Московский социальный регистр» города Москвы, в ГУ «Городской информационно-рассчетный центр» (ГИРЦ) города Санкт-Петербурга, в МУ «Городской информационный центр» города Тольятти. Созданием и развитием социальных информационных систем регионального масштаба занимаются и другие специализированные организации.
В утвержденной петербуржским правительством «Концепции развития системы социальной защиты населения Санкт-Петербурга на 2006— 2010 годы»2 в качестве одного из приоритетных направлений выделено развитие информационно-коммуникационных технологий в системе социальной защиты населения в рамках единого информационного пространства города. Основой такого
1 О Федеральной целевой программе «Электронная Россия (2002-2010 годы)»: постановление Правительства Рос. Федерации от 28 января 2002 г. № 65 // Собрание законодательства Российской Федерации. 2002. № 5.
2 Там же.
единого пространства становится автоматизированная информационная система «Электронный социальный регистр населения» (АИС ЭСРН), в задачи которой входит объединение данных, содержащихся в различных источниках, а также сбор и систематизация всей информации, касающейся социальной защиты горожан. Единое информационное пространство характеризуется наличием общей системы справочников и классификаторов, которая позволяет накапливать и эффективно обрабатывать информацию из разнородных источников, и избежать при этом целого ряда проблем: дублирования информации, необходимости идентификации и актуализации данных. Современные технические средства и технологии передачи данных обеспечивают работу в едином социальном информационном пространстве Санкт-Петербурга множества специалистов из комитета по социальной политике администрации города, районных отделов социальной защиты населения, комплексных центров социального обслуживания населения, городского информационнорасчетного центра, городского информационно-аналитического центра. Объем и комплексный характер накопленной информации позволяет повысить эффективность и оперативность принятия решений на разных уровнях: от обращения за помощью конкретного заявителя до общегородских социальных вопросов. Накапливаемые в АИС ЭСРН сведения о доходах гражданина и его домохо-
зяйства, условиях проживания, составе семьи и объемах уже полученной им социальной поддержки играют важную роль в повышении адресности социальной защиты, позволяя более точно определять нуждаемость и оценивать эффективность тех или иных решений в каждом конкретном случае. Подсистемы социального регистра содержат полную информацию по произведенным социальным выплатам и предоставленным льготным услугам в натуральной форме, что позволяет осуществлять эффективные расчеты с предприятиями — поставщиками услуг и контролировать их работу.
Если говорить об идеальной модели автоматизированной информационной системы в области социальной защиты, то такая система, очевидно, должна обладать следующими возможностями:
— оперативного получения информации по запросу;
— получения актуальной информации о гражданине;
— получения полного комплекса сведений, влияющих на принятие решения.
Идеальная модель недостижима на практике в обозримом будущем в силу того, что осуществление социальной защиты населения основывается на очень широком спектре информации, источниками которой являются самые разные организации: от министерств и ведомств до небольших частных клиник и производств. При этом отсутствие единого пространства информационного обеспе-
чения органов государственной власти не позволяет избавиться от дублирования сведений в различных информационных системах, а несовершенство механизмов информационного обмена между разными пространствами препятствует выполнению оперативной актуализации дублированных данных. Можно выделить два основных направления совершенствования информационных взаимодействий:
— повышение эффективности процедур обмена данными между субъектами из разных информационных пространств;
— интеграция субъектов в единое информационное пространство. Второе направление признано более перспективным и приоритетным, т. к. является основой для расширения региональных социальных информационных пространств, вплоть до создания единого государственного информационного пространства на базе всероссийского социального регистра населения. Однако в силу трудоемкости и различных ограничений по передаче данных интеграция субъектов информационного обмена в единые социальные информационные пространства даже на региональном уровне происходит медленно, поэтому параллельно ведутся и не теряют своей актуальности работы по первому направлению.
Рассмотрим схемы информационных взаимодействий двух типов на примере практической работы ГИРЦ комитета по социальной политике Санкт-Петербурга. Приведенные
Ломакин А. А. Совершенствование информационного обмена в области социальной защиты населения...
Государственная и муниципальная служба
ниже схемы демонстрируют циклы взаимодействий в рамках оказания услуг социальных сиделок в случае, когда организация работает без учета данных, предоставляемых другими
субъектами (рис. 1), и в случае, когда организация интегрирована в единое городское социальное пространство (рис. 2). При этом в рамках первого направления совершенствования ин-
Рис. 1. Информационный обмен с организацией вне единого социального информационного пространства
Рис. 2. Информационный обмен с организацией в едином социальном информационном пространстве
формационных взаимодействий проводится повышение эффективности процедуры идентификации граждан в передаваемых в ГИРЦ реестрах оказанных услуг, а в случае реализации второго происходит интеграция организаций — поставщиков услуг сиделок в единое социальное информационное пространство города.
Проблемам межведомственных информационных взаимодействий, в целом, и задачам идентификации данных в слабосвязанных распределенных системах учета, в частности, посвящено множество работ [5; 6; 7]. Определение и совершенствование стандартов информационного обмена наряду с применением эффективных методов идентификации данных позволяют повышать актуализацию дублирующих сведений и расширять информационный спектр системы, подключая новые источники.
На примере АИС ЭСРН Санкт-Петербурга, кроме организаций, работающих в едином городском информационном пространстве, можно говорить о внешних информационных взаимодействиях с ПФР, ФМС РФ, органами ЗАГС, МО РФ, МВД РФ, выплатными организациями, ВЦКП «Жилищное хозяйство», поставщиками социальных услуг и изделий и т. д. Во многих случаях процедуры информационного обмена еще далеки от совершенства и сопровождаются существенными трудозатратами на ручную обработку данных, что не позволяет осуществлять их оперативную актуализацию.
Как правило, автоматическая идентификация граждан в передаваемых реестрах основывается на поиске в базе данных (БД) полных совпадений сведений об имени, отчестве, фамилии. Опечатка оператора сторонней организации в одном символе приводит к необходимости ручного поиска данной записи из реестра. Это резко увеличивает трудоемкость общей процедуры идентификации. Поэтому для снижения доли ручного поиска оправданным представляется внедрение на этапе автоматической идентификации дополнительных методов поиска, основанных на неполном совпадении вышеприведенных сведений.
В состав современных систем управления базами данных (СУБД), в том числе используемых в практической работе ГИРЦ, могут входить функции, реализующие алгоритм Soundex для сравнения двух строк [3]. Этот алгоритм устанавливает одинаковый символьный индекс для строк, имеющих схожее звучание: степень сходства S задается числом от 0 (нет сходства) до 4 (слова созвучны). Однако прямое использование встроенной функции Soundex при поиске сведений об имени, отчестве, фамилии граждан в БД невозможно в силу того, что алгоритм использует символику латиницы и не работает со словами из символов кириллицы. Это ограничение можно обойти, реализовав функцию транслитерации искомых слов в слова из символов латиницы. Такой подход был внедрен и успешно работает в муниципальном
Ломакин А. А. Совершенствование информационного обмена в области социальной защиты населения...
Государственная и муниципальная служба
учреждении «Городской информационный центр» города Тольятти Самарской области [5].
Апробация этого подхода была проведена в ГИРЦ для БД АИС ЭСРН. При поиске только по сведениям об имени, отчестве, фамилии граждан, без рассмотрения другой контактной информации, он показал высокое быстродействие, но оказался довольно грубым, вероятно, в силу ориентированности функции Soundex на английский язык. Для уточнения результатов поиска по данному виду информации потребовалось применить более «тонкий» метод сравнения строк, в основу которого была положена метрика, называемая расстоянием Левенштейна между строками [4]. Практическая реализация в БД функции, вычисляющей расстояние Левенштейна L, показала существенно более низкое быстродействие, но с более качественным результатом работы поиска. В силу этого целесообразно производить комбинированный нечеткий поиск в два этапа: на первом этапе применять более грубый, но быстрый подход, а на полученном в результате его применения множестве строк меньшего размера уже осуществлять поиск с помощью более точного метода. Эффективность такого комбинированного поиска по именным данным была проверена на нескольких реальных реестрах граждан, переданных в ГИРЦ за последнее время сторонними организациями. При этом выбирались следующие параметры: на первом этапе S>2, на втором этапе
L<3. При удовлетворительном для практического применения быстро -действии комбинированный нечеткий поиск уменьшил объем данных, требующих ручной обработки.
В целях дальнейшего совершенствования методов идентификации, в первую очередь путем увеличения скорости поиска, был рассмотрен метод поиска по сходству на основе хеширования по сигнатуре [1]. Вопросы практической реализации нечеткого поиска на основе хеширования по сигнатуре для задач идентификации персональных данных были рассмотрены в работе Г. О. Федорковой [7]. Для апробации комбинированного нечеткого поиска с хешированием по сигнатуре в БД АИС ЭСРН были выбраны несколько иные параметры и разбиение алфавита словаря [6]. Ниже приведены результаты применения к реальному реестру граждан в ГИРЦ различных видов поиска при условии L<3 (табл. 1).
Эксперименты на реальных данных показали, что применение хеширования по сигнатуре обеспечивает хорошую скорость комбинированного нечеткого поиска. Таким образом, поставленная задача повышения качества идентификации и оперативности выполнения работы ГИРЦ по информационному обмену может решаться, в том числе, путем совершенствования методов поиска в БД АИС ЭСРН. Внедрение технологий нестрогого поиска позволяет повысить эффективность автоматической идентификации и снизить издержки, связанные с ручной обработкой дан-
Таблица 1
Обработка реестра граждан, содержащего 286 записей
Метод поиска Время обработки (сек) Количество записей, для которых найдено соответствие Количество записей, для которых найдено однозначное соответствие
Строгий поиск 31 150 86
Нечеткий поиск Soundex при S=4 785 257 88
Комбинированный нечеткий поиск c Soundex при S>2 2780 271 112
Комбинированный нечеткий поиск с хешированием по сигнатуре 1621 274 116
ных. Пробное применение комбинированного метода поиска по именным данным на основе хеширования по сигнатуре подтвердило эффективность такого подхода и целесообразность разработки соответствующих программных средств, их внедрения в практическую работу ГИРЦ с целью повышения уровня информационного обмена со сторонними организациями.
Современные информационные технологии позволяют организовать эффективную и безопасную работу в едином информационном пространстве для большого количества географически удаленных субъектов. Так, в Санкт-Петербурге уже несколько лет ведутся работы по планомерной интеграции информационного обмена ГИРЦ с поставщиками социальных услуг и изделий в единое городское социальное информационное пространство. В качестве ин-
теграторов в таких процессах выступают специализированные web-приложения, позволяющие предприятиям вносить сведения об оказании услуг и изготовлении изделий непосредственно в базы данных АИС ЭСРН на основе единых классификаторов и справочников. Несмотря на целый ряд сложностей разного характера, эффективность совершенство -вания в этом направлении очевидна для всех заинтересованных сторон.
Принципы работы с данными в АИС ЭСРН и взаимодействующих с ней информационных системах реализуют, как правило, реляционную модель данных [2]. При таком подходе все данные единого социального информационного пространства рассматриваются в виде большого набора реляционных отношений (таблиц), среди которых можно выделить несколько специфических групп:
Ломакин А. А. Совершенствование информационного обмена в области социальной защиты населения...
Государственная и муниципальная служба
— основное отношение персонифицированного учета, определяю -щее идентификаторы и персональные данные граждан, сведения о которых имеются в АИС ЭСРН;
— отношение направлений, которое определяет перечень направлений в различные организации на получение льготных услуг или изделий, выданных гражданам;
— отношения справочников и классификаторов;
— прочие отношения, в том числе содержащие сведения о предоставленной гражданину социальной поддержке.
В общем случае данные организации, работающей вне единого социального информационного пространства, в нормализованной форме могут быть представлены в виде аналогичных групп отношений:
— основное отношение персонифицированного учета, определяющее граждан, с которыми работает организация;
— отношения, которыми задаются справочники и классификаторы, используемые организацией;
— отношения, которыми определяются сведения о предоставленных гражданам изделиях или оказанных услугах.
В процессе импорта в АИС ЭСРН подобной информации можно выделить несколько основных этапов:
1. Формирование предприятием данных об оказанных услугах или изготовленных изделиях согласно пре-
доставленным гражданами направлениям в данную организацию;
2. Идентификация граждан в БД АИС ЭСРН, т. е. вычисление объединения реляционных отношений персонифицированного учета АИС ЭСРН и организации;
3. Проверка наличия направления (права на льготу);
4. Определение соответствия типов изделий и услуг, соблюдения предельных нормативов и различных условий;
5. Обновление данных в БД АИС ЭСРН (при котором обновляются соответствующие отношения) и формирование выплатных документов.
Основная сложность обработки информации состоит в вычислении объединения отношений персонифицированного учета, которое часто не может быть реализовано автоматически, путем тривиальной операции объединения на основе равенства ключевых атрибутов, в силу чего и возникает задача идентификации по персональным данным граждан, уже рассмотренная выше. Однако даже самые передовые технологии обработки информации не могут полностью устранить необходимость ручной обработки, поэтому перспективным направлением является разработка и совершенствование механизмов, позволяющих производить информационный обмен с организациями в рамках единого социального информационного пространства и исключающих необходимость обработки ошибок.
В терминах реляционной модели данных схему аналогичного взаимо-
действия внутри единого информационного пространства можно представить следующим образом:
1) с помощью специальных технических средств каждой организации предоставляется доступ к отношениям персонифицированного учета и справочникам из БД АИС ЭСРН либо их ограниченным подмножествам;
2) используя данные отношения и их ключевые атрибуты, организация формирует информацию об оказанных услугах или выданных изделиях;
3) для окончательной обработки, обновления данных БД АИС ЭСРН и формирования выплатных документов строится тривиальное объединение отношений по ключевым атрибутам и идентификаторам АИС ЭСРН, без необходимости анализировать персональные данные.
При таком подходе организация, передающая сведения, производит ввод только той информации, которая непосредственно касается ее деятельности, в отличие от работы вне единого информационного пространства, когда требуется, по меньшей мере, формировать еще и отношения персонифицированного учета внутри организации, вводя персональные данные обслуживаемых граждан. Кроме того, исключается возможность обработки ошибочной информации — пока направление не зарегистрировано в БД должным образом, организа-
ция не получит возможности заводить по нему данные и не начнет обслуживание. Практическая реализация представленного подхода основывается на специально разработанном web-интерфейсе для доступа к необходимым данным из БД АИС ЭСРН и ввода информации на основе этих данных. Первое подобное web-приложение было разработано ГИРЦ для приема и обработки сведений о работе стоматологических поликлиник по программе льготного зубо-протезирования для отдельных категорий граждан и запущено в эксплуатацию в 2008 г. Реализация представленного подхода заметно повысила эффективность и оперативность информационного взаимодействия со стоматологическими поликлиниками, в связи с чем он получил распространение и в других льготных услугах социальной сферы, требующих информационного взаимодействия с организациями — поставщиками изделий или услуг.
Интеграция информационного взаимодействия с организациями в единое городское социальное информационное пространство с помощью предложенной схемы обработки данных и web-приложений заметно повысила эффективность и оперативность обработки данных, позволила создавать действенные инструменты мониторинга и анализа работы организаций, автоматизировать сбор вспомогательных сведений.
Ломакин А. А. Совершенствование информационного обмена в области социальной защиты населения...
Государственная и муниципальная служба
1. Бойцов Л. М. Использование хеширования по сигнатуре для поиска по сходству // Прикладная математика и информатика. 2000. № 7.
2. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных = Introduction to Database Systems. М., 2006.
3. Кнут Д. Искусство программирования: в 4 т. М. 2006. Т. 1.
4. Левенштейн В. И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов // Доклады Академий Наук СССР. М., 1965.
5. Лиманова Н. И., Седов М. Н. Метод автоматизированного поиска персональных данных на основе нечеткого сравнения // Информационные технологии. 2009. № 11. С. 58-61.
6. Ломакин А. А. Совершенствование методов идентификации персональных данных в автоматизированной информационной системе «Электронный социальный регистр населения» Санкт-Петербурга // Исследовано в России: электронный научный журнал. 2011. С. 156-163. URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2011/015.pdf (дата обращения: 18.03. 2011.).
7. Федоркова Г. О. Применение метода нечеткого поиска в операции соединения реляционных таблиц баз данных // Исследовано в России: электронный научный журнал. 2004. 25 октября. С. 2002-2013. URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2004/188.pdf. (дата обращения: 18.03.2011.).
References
1. Boytsov L. M. Ispolzovanie kheshirovaniya po signature dlya poiska po skhodstvu // Prikladnaya matematika i informatika. 2000. № 7.
2. Deyt K. Dzh. Vvedenie v sistemy baz dannykh = Introduction to Database Systems. M., 2006.
3. Knut D. Iskusstvo programmirovaniya: v 4 t. M. 2006. T. 1.
4. Levenshteyn V. I. Dvoichnye kody s ispravleniem vypadeniy, vstavok i zamescheniy simvolov // Doklady Akademiy Nauk SSSR. M., 1965.
5. Limanova N. I., Sedov M. N. Metod avtomatizirovannogo poiska personalnykh dannykh na osnove nechetkogo sravneniya // Informatsionnye tekhnologii. 2009. № 11. S. 58-61.
6. Lomakin A. A. Sovershenstvovanie metodov identifikatsii personalnykh dannykh v avtomatizirovannoy informatsionnoy sisteme «Elektronnyy sotsialnyy registr naseleniya» Sankt-Peterburga // Issledovano v Rossii: elektronnyy nauchnyy zhurnal. 2011. S. 156-163. URL:http://zhurnal.ape. relarn.ru/articles/2011/015.pdf (data obrascheniya: 18 marta 2011 g.)
7. Fedorkova G. O. Primenenie metoda nechetkogo poiska v operatsii soedineniya relyatsionnykh tablits baz dannykh // Issledovano v Rossii: elektronnyy nauchnyy zhurnal. 2004. 25 oktyabrya.
S. 2002-2013. URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2004/188.pdf. (data obrascheniya: 18 marta 2011 g.)
