CC BY
36
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
>
Первое
экономическое издательство
цифровые данные как ключевой ресурс развития умных городов
Семячков К.А. 12
1 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Екатеринбург, Россия
2 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Уральский институт управления, Екатеринбург, Россия
аннотация:_
Целью настоящего исследования является систематизация основных принципов обращения с цифровыми данными в рамках формирования и развития умных городов. Показано, что важнейшим ресурсом развития современных умных городов являются цифровые данные. Выявлены основные эффекты использования данных в рамках цифровизации городской среды, среди которых создание новых продуктов или услуг, оптимизация и автоматизация процессов городской среды, формирование новых управленческих подходов, в том числе на основе вовлечения граждан в процессы принятия решений, создание единого пространства обмена данными и другие эффекты. В исследовании обобщены принципы развития системы обращения с цифровыми данными в умных городах. Новизна исследования состоит в систематизации основных принципов обращения с данными в рамках цифрового пространства умных городов. Теоретическая значимость исследования состоит в развитии экономической науки в вопросах цифровизации современных социально-экономических систем, в том числе городов. Практическая значимость исследования заключается в формировании возможных будущих исследований разумного хозяйствования в условиях цифрового общества.
ФИНАНСИРОВАНИЕ. Работа выполнена при финансовой поддержке Совета по грантам Президента Российской Федерации, проект MK-526.2020.6.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: цифровые данные, умный город, цифровое общество, урбанизация, территориальное развитие, стратегия.
Digital data as a key resource for the smart cities development
Semyachkov K.A. 12
1 Institute of Economics of the Ural branch of the Russian Academy of Sciences, Russia
2 Ural Institute of Management, Branch of RANEPA, Russia
введение
Цифровые данные оказывают все большее влияние на многие аспекты современных городов и жизнь людей. Количество данных быстро растет, а прогнозируемый рост объема глобальных данных составляет 40% в год. Около 90% оцифрованных данных мира было получено всего за последние несколько лет. В результате цифровые
данные все чаще стали рассматриваться в качестве важнейшего ресурса поддержки развития и устойчивости умных городов по всему миру [1] (Al Nuaimi, Al Neyadi, Mohamed, Al-Jaroodi, 2015). В этой связи все активней развиваются такие направления деятельности и технологии оперирования цифровыми данными, как наука о данных (Data Science), большие данные (Big Data), развитие на основе данных (Data Driven Approach).
Современные подходы на основе использования большого объема цифровых данных все чаще находят свое применение и в городском развитии, в частности при формировании умных городов (Smart City). В целом такие изменения направлены на создание условий устойчивого развития, повышения качества управления, повышенное качество жизни и разумное управление природными ресурсами и городскими объектами [2] (Vert, Vasiu, 2017). Несмотря на множество подходов к определению понятия «умный город», а также вариативность при рассмотрении отдельных составляющих умных городов, большинство исследователей выделяют такие компоненты умных городов, как мобильность, управление, окружающая среда и люди, а также его приложения и услуги, такие как здравоохранение, транспорт, интеллектуальное обра-
abstract:_
The purpose of this study is to systematize the basic principles of handling digital data in theo smart cities creation and development. It is shown that digital data is the most important resource for the modern smart cities development. The main effects of data application in the digitalization of the urban environment are identified. These effects are as follows: new products or services creation, urban environment processes optimization and automation, new management approaches formation, including approaches based on involving citizens in decision-making processes, single data exchange space creation, etc. The study summarizes the principles of the system development for handling digital data in smart cities. The novelty of the research lies in the systematization of the basic principles of handling data within the digital space of smart cities. The theoretical significance of the study lies in the development of economic science in matters of digitalization of modern socio-economic systems, including cities. The practical significance of the study lies in shaping possible future research on smart management in a digital society.
Acknowledgment. The study was financially supported by the Grants Council of the President of the Russian Federation, project MK-526.2020.6.
keywords: digital data, smart city digital society urbanization, spatial development, strategy JEL Classification: R10, L63, R58, 033 Received: 01.12.2020 / Published: 25.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Semyachkov K.A. ik.semyachkov0mail.ru)
citation:_
Semyachkov K.A. (2020) Tsifrovye dannye kak klyuchevoy resurs razvitiya umnyh gorodov [Digital data as a key resource for the smart cities development]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 30033020. doi: 10.18334/epp.10.12.111345
зование и энергетика. Основой эффективного функционирования всех этих компонент являются цифровые данные [3] (Kononova, Pavlovskaya, 2018). От результативности работы систем по генерации, сбору, хранению и обработки данных внутри этих компонент, а также обмена данными между отдельными компонентами умных городов в конечном итоге зависит эффективность системы функционирования всей системы умного города. Для поддержки такой системы необходимы большие вычислительные мощности и хранилища данных [4] (Lepri, Antonelli, Pianesi, Pentland, 2015).
Проявление нескольких технологических и социально-экономических тенденций, таких как цифровизация различных сфер общественной жизни, снижение затрат на сбор, передачу, хранение и аналитику данных, миграция социальных и экономических активностей населения и бизнеса в виртуальное пространство, приводит к генерации огромного объема цифровых данных, которые являются ресурсом для развития современных городов. В последнее время возросший объем, скорость и разнообразие данных, используемых в различных системах городского хозяйства и, что более важно, возрастающая социальная и экономическая ценность данных сигнализируют о переходе современных городов к социально-экономической модели развития, основанной на данных. В этой модели данные являются основным ресурсом, который может обеспечить значительное конкурентное преимущество и стимулировать инновации, устойчивый рост и развитие [5] (Liu, 2017).
Несмотря на значительное внимание со стороны научного сообщества к вопросу о влиянии такого ресурса, как цифровые данные, на развитие современных социально-экономических систем, в том числе городов, это направление только начинает свое развитие, а понимание использования данных в качестве инструмента для развития умных городов остается ограниченным в современной научной литературе. В целом можно отметить, что в зарубежных исследованиях все чаще предпринимаются попытки проведения исследований, направленных на исследование цифровых данных как нового социально-экономического феномена, предпринимаются попытки концептуализации, классификации и оценки роли различных типов данных в социально-экономических процессах. В большинстве случаев такие исследования связаны с использованием больших данных в отдельных сферах городской среды, таких как транспорт, общественная безопасность, охрана окружающей среды. При этом в литературе недостает исследований общего системного характера об использовании больших данных для умных городов независимо от области применения. В частности, исследования,
об авторе:_
Семячков Константин Александрович, научный сотрудник; ведущий научный сотрудник (k.semyachkovB mail.ru)
цитировать статью:_
Семячков К.А. Цифровые данные как ключевой ресурс развития умных городов // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - Том 10. - № 12. - С. 3003-3020. doi: 10.18334/epp.10.12.111345
описывающие некоторые системные принципы и решения для реального создания преимуществ больших данных для умных городов, остаются ограниченными, хотя такая работа является ключевой для разработки реальных проектов умных городов в современной экономике. Исходя из этого, целью настоящего исследования является систематизация принципов обращения с данными в условиях формирования и развития умных городов. Интерес к системе обращения с данными современных городов заключается в том, что цифровые данные в целом, а также инструменты их генерации, передачи, хранения и обработки являются основополагающим фактором для развития современных городов.
Цифровые данные как ресурс развития умных городов
В последнее время использование больших объемов цифровых данных привело к значительным изменениям в таких сферах, как здравоохранение, логистика и транспорт, реклама, государственное управление. Все чаще такой ресурс, как цифровые данные, рассматривается в качестве основного драйвера развития современных городов в условиях формирования цифрового общества. Как показывает практика, эффективность использования данных в различных социально-экономических системах зависит от разработанных инструментов по обращению с данными, в частности в вопросах сбора, передачи, хранения и использования данных. Распространение огромных потоков данных способствует преобразованию современных городов [6] (Erokhina, 2019). Города по всему миру являются как производителями, так и потребителями огромного количества данных, касающихся различных аспектов городской среды (например, объектов жилищно-коммунального хозяйства, транспортной и энергетической инфраструктуры, систем управления). Использование этих данных способствует созданию полезного контента для различных заинтересованных сторон, включая граждан, местные органы власти и частные компании [7] (Rathore, Paul, Hong, Seo, Awan, Saeed, 2018).
В целом можно отметить, что процессы использования данных в социальной и экономической деятельности длятся уже очень давно, однако повсеместное использование цифровых технологий, которые позволяют извлекать экономическую выгоду от использования данных в цифровом формате, создает новые возможности для применения данных в социально-экономических системах [8] (Malik, Sam, Hussain, Abuarqoub, 2018). Снижение затрат в цепочке создания стоимости данных, перенос социально-экономической деятельности в интернет благодаря широкому внедрению цифровых услуг во все более широких кругах социально-экономических процессов стали важными факторами увеличения объема генерации и использования данных. Для достижения своих социально-экономических целей современные города нуждаются в формировании институционального обеспечения процессов генерации, сбора, передачи и использования данных. По мере расширения использования цифровых технологий в различных аспектах социально-экономической деятельности расши-
ряется и возможность использования цифровых данных способами, которые могут повысить гражданское участие и помочь гражданам и потребителям в их повседневной жизни [9] (Temirkhanova, 2018). С другой стороны, такие процессы использования персональных данных граждан требуют разработки новых механизмов и инструментов, позволяющих эффективным способом защищать персональные данные.
Исследуя вопросы, связанные с цифровыми данными, можно выделить несколько характеристик, которые способствуют анализу цифровых данных: скорость создания данных, разнообразие, объем, ценность. Такие свойства, как объем, скорость и разнообразие, в большинстве случаев зависят от используемых технологий генерации, передачи и обработки данных. Такая характеристика данных, как ценность, связана с возрастающей социально-экономической ценностью, которую можно получить от использования цифровых данных. Это потенциальная экономическая и социальная ценность, которая в конечном итоге мотивирует сбор, обработку и использование данных. Поэтому представляется целесообразным выйти за рамки чисто технических аспектов объема, скорости и разнообразия и взглянуть на социально-экономический аспект данных как новый фактор производства. Известны и другие характеристики данных, которые исследуются при анализе процессов развития умных городов. В частности, выделяют такие характеристики данных, как время создания данных, владелец данных, место создания данных, тематика данных [10] (Shao, Yang, Peng, Yao, Zhao, 2015).
Современные исследователи выделяют несколько направлений использования цифровых данных, которые могут дать существенные социально-экономические эффекты (табл. 1).
Все чаще способность собирать, анализировать и использовать данные в своей деятельности является критически важной для функционирования современных городов. Однако стоит отметить, что создание комплексной системы управления городской средой возможно лишь на основе формирования эффективной системы коммуникаций между различными компонентами городской инфраструктуры, которая позволяют обмениваться данными и использовать данные различных подсистем в единой системе городского управления. В этой связи необходимо разработать эффективные инструменты взаимодействия различных служб и организаций городской системы, чтобы обеспечить возможность обмена данными различного характера и наладить каналы коммуникаций в рамках формирования единого информационного пространства города. Такая работа требует и определенных институциональных изменений, которые необходимы для формализации процедур обращения с данными в рамках городских систем, определения механизмов и инструментов по сбору, анализу, защите данных в рамках функционирования городских систем. Опыт развития современных городов на основе использования широкого набора цифровых данных показывает, что именно разнообразие массивов данных, получаемых из различных источников, поиск закономерностей в разных и не связанных на первый взгляд массивах данных
Таблица 1
Социально-экономические эффекты цифровых данных
Эффекты Описание Компоненты умного города
Создание новых продуктов или услуг Использование данных в качестве продукта или в качестве основного компонента продукта или услуги Умная экономика Умное управление Умная мобильность Умная среда
Оптимизация и автоматизация процессов Использование данных для повышения эффективности распределения энергоресурсов (умные сети), логистики и транспорта (умная логистика и транспорт) Умная экономика Умное управление Умная мобильность
Маркетинг Целевая реклама, персонализированные рекомендации, экспериментальный дизайн продуктов Умная экономика
Организационные и управленческие подходы Организация на основе данных и принятие решений на основе данных Умные люди Умное управление Умная экономика
Единое пространство обмена данными Формирование единого пространства обмена данными внутри социально-экономической системы (предприятие, город) Умные люди Умное управление Умная экономика Умная среда Умная окружающая среда Умная мобильность
Координация участников на основе обмена данными Создание механизмов координации различных участников на основе обмена данными с целью повышения их уровня вовлеченности Умное управление
Исследования и разработки Новые методы научного исследования с большим объемом данных за счет добавления новой области, основанной на извлечении новых идей из обширных и разнообразных наборов данных. Умные люди Умная экономика
Источник: составлено автором.
позволяет повысить эффективность функционирования городских систем. Например, как показывает практика развития ряда городов, при анализе данных о транспортной инфраструктуре важно также учитывать геолокационные данные жителей городов, что позволяет существенным образом оптимизировать нагрузку на транспортную инфраструктуру, выявить возможные резервы в данной области. Опыт медицинских исследований показывает, что кроме непосредственно данных о состоянии здоровья, важно учитывать и другие данные пациентов, характеризующие их образ жизни, экологическую обстановку и другие показатели, влияющие на состояние здоровья населения. Поэтому становится важным использование большого объема данных при принятии того или иного решения, поиска той или иной закономерности. Модели управления городской средой, предполагающие сбор данных в сочетании с расширен-
ной аналитикой данных, все чаще приводят к внедрению новых сервисов на основе данных.
С целью исследования всего многообразия цифровых данных, которые используются в тех или иных социально-экономических системах, целесообразно произвести их классификацию. В современной литературе существует значительное количество подходов к классификации различных видов данных. Например, исходя из того, с какими бизнес-функциями связанны те или иные данные, с каким экономическим агентом связаны те или иные данные, можно выделить корпоративные данные, данные о конечных потребителях, данные о человеческих ресурсах, технические данные и так далее. Соответственно, в рамках исследования умных городов большую социальную и экономическую ценность представляют данные различных подсистем умных городов, таких как умная мобильность, умная экономика, умная окружающая среда. Эти данные будут доступны в различных формах, они будут иметь временные и пространственные характеристики. Большое количество методов сбора и получения данных с помощью новых разновидностей цифровых систем разрабатывается и внедряется в городской среде. Конвергенция этих процессов все больше прокладывает путь для того, чтобы аналитика данных стала доминирующим способом принятия решений в отношении городского оперативного функционирования и планирования. В связи с этим основная цель развития умных городов в контексте формирования цифрового общества заключается в построении целостного пространства обмена данными [11] (ЫЬп, Krogstie, 2017) между различными подсистемами городского хозяйства, которая поддерживает следующие основные функции обращения с данными: сбор и согласование данных из нескольких распределенных источников; управление и организация потоков данных; интеграция разнородных данных в согласованные базы данных и их хранение; предварительная обработка и преобразование данных; поиск закономерностей и создание моделей на основе анализа данных; оценка качества извлеченных моделей; визуализация и исследование поведенческих паттернов и моделей; использование полученных результатов для поддержки принятия решений и эффективного предоставления услуг [12] (Вго1оуа, БкскегЬап, 2019).
Решения, основанные на данных, имеют первостепенное значение для развития территорий на основе реализации концепции умного города как набора определенных процессов и практик. Одним из ключевых аспектов такого развития является использование цифровых данных, относящихся к городским системам, в качестве основы для формулирования городской политики, планов, стратегий и программ, а также для отслеживания их эффективности и моделирования будущих проектов городского развития [13] (ЫЬп, Krogstie, 2020). Важнейшую роль в формировании единого пространства данных современных городов играет концепция открытых данных. Концепция открытых данных отражает идею о том, что определенные массивы данных должны быть представлены в свободном доступе и могут быть использованы и в дальнейшей опубликованы без ограничений авторского права и других механизмов контроля [14]
(Karashchuk et al., 2018). Основные цели реализации инициатив в области обеспечения доступа к открытым данным схожи с другими открытыми инициативами, такими как открытое программное обеспечение. Рост популярности идей об открытых данных связан с реализацией проектов ряда государств в области открытых данных, таких как Data.gov. Концепция открытого доступа к данным государственных структур разного уровня является одним из ключевых интересов современного общества. Благодаря реализации инициатив в области открытых данных большой объем массивов данных становится доступным для использования гражданами и другими заинтересованными сторонами. С точки зрения планирования такие данные могут содержать модели, которые можно использовать для прогнозной аналитики для определения новых показателей развития и моделирования будущих сценариев для поддержки принятия решений. Примерами реализации подобных инициатив являются Венский портал открытых данных и Бристольский портал открытых данных, которые предоставляют открытые данные в удобных для пользователей форматах (например, таблицы JSON, CSV и MS Excel). Например, опыт реализации проекта открытых данных в Бристоле охватывает разные уровни территорий, где происходит сбор данных (часть данных собирается по отдельным районам, часть данных формируется на уровне всего города). Данные собираются из различных источников, включая местные организации (например, данные о рождении, смерти, несчастных случаях, преступлениях, потреблении энергии, качестве воздуха), а также службой национальной статистики. Используя открытые наборы данных, аналитический инструментарий позволяет выявить взаимосвязи между различными переменными, такими как здоровье и благополучие, смертность, качество воздуха, качество жизни, цены на жилье, семейный доход и криминальные события, чтобы выполнить сравнительный анализ между различными районами города. Анализ открытого набора данных на примере города Бристоль показывает, что массивы открытых данных создают множество возможностей для разработки интеллектуальных решений городской среды. Как показывает практика, данные могут быть проанализированы на предмет поиска закономерностей развития городской среды, основанных на статистике, например, в таких областях, как здравоохранение, рынок труда, качество жизни [15] (Khan, Anjum, Soomro, Tahir, 2015).
Классификация существующих случаев использования больших данных в умных городах может помочь в выявлении закономерностей и наилучших практик развития городов на основе использования данных. Одним из известных подходов к классификации вариантов использования данных в умных городах является подход, разделяющий варианты использования данных на четыре группы в зависимости от того, кто является пользователем данных: муниципальные власти и компании, либо население городов. Соответственно, на основе такой классификации выделены такие группы направлений использования цифровых данных, как направление местного управления операциями, направление местного самоуправления, направление развития местных сетевых структур, направление диффузии данных. Направление местного управления
операциями основывается на данных городских организаций и местных компаний, таких как данные об инфраструктуре города, окружающей среде и ресурсах компаний. Основная задача этого направления заключается в улучшении операционных процессов местных органов власти и компаний на основе улучшенного взаимодействия внутри процессов (между ресурсами, инфраструктурой и гражданами или посетителями) с использованием данных. Среди примеров данного направления можно отметить проекты по оптимизации потребления энергии, повышению эффективности управления отходами, оптимизации транспортной системы. Направление местного самоуправления основывается на данных населения, включая гражданские жалобы, использование транспортных карт, записи местоположения разговоров по мобильному телефону и сообщения социальных сетей. Многочисленные кейсы в этой категории нацелены на понимание источников проблем горожан в отношении городской жизни с помощью данных и предвидение решений потенциальных проблем, что повышает эффективность администрирования и предотвращает растрату ресурсов. Направления развития сетевых структур направлены на повышение доступности сетевых ресурсов на основе более глубокого их понимания. Среди примеров можно отметить использование данных мобильных вызовов для определения оптимальных местоположений точек доступа wi-fi, планирование размещения объектов социального обеспечения. Направление диффузии данных связано с распространением данных местными структурами, организациями и компаниями с целью информирования населения. Кейсы в этой категории нацелены на выявление и распространение полезной информации о городах среди горожан и посетителей. Среди примеров этой категории можно отметить инициативы по распространению данных о погоде, уровне загрязнений окружающей среды, данных по строительству и другие примеры общедоступных данных. Классификация, структурирующая множество направлений использования данных в умных городах, необходима для содействия развитию новых проектов цифровиза-ции городского пространства [16] (Lim, Kim, Maglio, 2018). В целом классификация направлений использования цифровых данных возможна и в других плоскостях, к примеру, в рамках направлений развития умных городов (например, в сфере умного управления, умной экономики, умной мобильности).
Идеи развития современных городов стали проявляться особенно отчетливо в результате появления широкого разнообразия источников данных, а также разнообразия самих данных [17] (Kitchin, 2017). Данные, полученные из различных источников, служат инструментом для решения проблем в социально-экономической плоскости функционирования современных городов. Использование данных определяется тем, как различные компоненты умных городов получают доступ и анализируют структурированные и неструктурированные, а также смешанные данные из различных источников. Таким образом, способность городов использовать свой потенциал цифровых данных будет определять их развитие, эффективность использования ресурсов и качество жизни населения. Учитывая возможность получения
такого ресурса, как цифровые данные, современными городами, использование этого ресурса стало ключевым моментом в повышении эффективности и интеллектуальности работы. Другим важным ресурсом формирования умных городов является человеческий капитал, накопленный на данной территории [18] (Popov, Semyachkov, 2018). Эффективным инструментом моделирования единого пространства данных в рамках конкретной территории является реализация пилотных проектов по цифровизации ряда направлений городской среды и интеграции отдельных компонент в единую экосистему обращения с цифровыми данными на этой территории. Как показывает опыт реализации подобных проектов, пилотные проекты направлены на формирование единого пространства цифровых данных, способствующего решению городских проблем в таких областях, как повышение эффективности использования энергоресурсов, транспорт, системы уличного освещения, загрязнение воздуха. Использование данных в цифровом формате позволяет существенным образом повысить качество мониторинга процессов, происходящих в городских системах, а также вырабатывать оптимальные решения при реализации тех или иных проектов в рамках развития городской среды [19] (Okwechime, Duncan, Edgar, 2017).
Цифровые технологии оказали значительное влияние на изменения в различных сферах жизни, а взаимосвязь людей и городских систем изменила образ жизни и взаимодействия людей [20] (Salabutin, 2020). Основой успешного развития современных городов стали социотехнологические драйверы, представляющие собой конвергенцию социальных и технологических инноваций [21] (Popov, Semyachkov, Fayruzova, 2019). Поскольку технологии позволили собирать, анализировать, интерпретировать и хранить данные в различных формах, городская структура получила много заметных преимуществ. Среда современных городов создает большие возможности для работы, лучшего здравоохранения, качественного образования, качественного уровня жизни и услуг безопасности. В целом социально-экономические возможности современных городов значительно шире возможностей других территорий. Однако технологическое и социально-экономическое развитие обостряет множество противоречий внутри городского сообщества на новом уровне. Хотя технологии могут значительно повысить жизнеспособность, возникают многочисленные вызовы, такие как снижение уровня безопасности, нарушение конфиденциальности. Возможность собирать, анализировать и обмениваться данными в режиме реального времени с использованием различных устройств усложняет сохранение конфиденциальности, ставя под угрозу социальный и психологический комфорт населения. С помощью различных технологических платформ люди могут незаконно получать доступ к личным данным других лиц и использовать их таким образом, чтобы поставить под угрозу их конфиденциальность. Практика показывает рост рисков и угроз в киберпространстве. Все чаще персональными данными пользователей интересуются частные компании и государственные учреждения. Таким образом, важнейшим условием реализации проектов цифровой экономики становится вопрос о защите персональных данных.
В настоящее время этот вопрос становится одним из главных на повестке во многих странах мира.
Повысить доверие к цифровым системам можно благодаря участию населения, когда граждане могут координировать свои усилия и вырабатывать совместные решения касаемо желаемых моделей городского управления. Таким образом, модели участия считаются ключевыми в создании инклюзивных моделей управления городской средой. В основе таких моделей управления находятся цифровые технологии.
процедура исследования
В качестве объекта исследования в настоящей статье рассмотрели современную концепцию цифровизации городской среды в контексте использования цифровых данных как основного ресурса развития в условиях цифрового общества. Предмет настоящего исследования - экономические отношения, формирующиеся в различных направлениях хозяйственного применения цифровых данных современных городов. Основой исследования являются научные исследования, отраженные в периодической печати, а также авторские результаты в рамках исследования процессов цифро-визации современных городов. Метод исследования - системный логический анализ различных этапов цифровизации и направлений развития современных городов.
результаты исследования
В целом анализ влияния цифровых данных на развитие современных городов дает понимание общих подходов, принципов в области обращения с данными в процессах цифровизации городской среды, которые можно сформулировать следующим образом (табл. 2).
Исследование успешных случаев реализации проектов по цифровизации городской среды и создания единой экосистемы обращения с цифровыми данными в городах показывает, что реализация комплексного подхода к развитию механизмов управления данными на всех стадиях их жизненного цикла является критически важным фактором формирования умных городов. Среди других важных инструментов развития механизмов обращения с цифровыми данными можно отметить создание условий для формирования единой экосреды обмена данными между заинтересованными сторонами, формирование институционального обеспечения процессов создания, передачи, хранения, анализа данных. Кроме того, важным условием эффективной работы с цифровыми данными является формирование доверия в системе обращения данных, а также использование передовых инструментов защиты персональных данных.
обсуждение результатов
Современные системы умных городов собирают огромное число данных благодаря использованию цифровых устройств. Цифровые данные должны проходить все этапы цепочки создания данных, от организации системы хранения до их интерпретации в
Таблица 2
принципы организации системы обращения с данными в умных городах
принцип описание
Принцип защиты персональных данных Данный принцип направлен на обеспечение доверия в цифровой экономике. Новые источники данных, участники и варианты использования данных поднимают вопросы обеспечения защиты персональных данных. Поскольку огромные потоки данных в настоящее время имеют решающее значение для экономического и социального развития умных городов, инструменты защиты данных должны поддерживать открытые, безопасные, надежные и эффективные потоки данных, одновременно снижая риски использования данных и повышая ответственное поведение при использовании личных данных
Принцип открытых данных Данный принцип направлен на формирование массивов открытых данных. Использование данных в разных секторах стимулирует создание инноваций и социально-экономическое развитие. Примером может служить использование данных о трафике мобильных устройств для автомобильных навигационных систем или обслуживания дорог общего пользования. Однако многие источники данных не делятся своими данными из-за отсутствия соответствующих экономических стимулов. Механизмы обмена данными должны быть пересмотрены и адаптированы к новым условиям
Принцип развития навыков Данный принцип направлен на развитие навыков в сфере обращения с данными. В настоящее время существуют значительные несоответствия между спросом и предложением на навыки управления данными. Удовлетворение спроса на навыки и знания в области анализа данных на всех уровнях и во всех отраслях требует междисциплинарного подхода к образованию, обучению и развитию навыков в области науки, технологий, инженерии и математики
Принцип инфраструктурной обеспеченности Данный принцип направлен на развитие цифровой инфраструктуры. Когда необходимо сформировать систему обмена данными между миллиардами устройств, работа существующих коммуникационных инфраструктур, в частности мобильных сетей, может стать проблемой. Поэтому необходимо решить проблемы с адресацией в интернете, предоставлением услуг связи, эффективного использования радиочастотного спектра как ограниченного ресурса для максимально возможной пользы для населения
Принцип измеримости данных Данный принцип направлен на развитие инструментов измерения потоков данных. Мониторинг потоков данных и их измерение могло бы облегчить разработку механизмов управления данными, Сегодня ценность данных плохо отражается в экономической статистике и часто недооценивается организациями и отдельными лицами
Принцип прозрачности доступа Данный принцип направлен на поощрение широкого доступа и создания прозрачных условий для использования данных государственного сектора, снятие излишних ограничений на доступ и использование цифровых данных. В этой связи необходима реализация мер по улучшению доступа к данным в электронном виде
Принцип информирования Данный принцип направлен на повышение осведомленности о том, какие данные государственного сектора находятся в открытом доступе и доступны для использования. Такая информация может быть опубликована на цифровых площадках, информационных сайтах государственных структур, а также в едином реестре данных с информацией об условиях доступа и использования данных
Окончание табл. 2
Принцип Описание
Принцип обеспечения качества данных Данный принцип направлен на развитие методических основ сбора и обработки данных для повышения качества и надежности, в том числе посредством сотрудничества различных государственных и муниципальных структур, участвующих в создании, сборе, обработке, хранении и распространении данных
Принцип долговременного планирования Данный принцип направлен на планирование использования совместимых технологий обращения с данными в долгосрочной перспективе, включая решение проблем технологического устаревания и долгосрочного хранения данных. В этом контексте важен поиск новых способов оцифровки данных государственного сектора и муниципальных структур, реализация проектов оцифровки культурных ценностей и социально значимых данных
Принцип защиты интеллектуальной собственности Данный принцип направлен на развитие способов защиты авторских прав различных участников системы обращения с цифровыми данными в рамках умных городов. Это требует развития механизмов поощрения более широкого доступа и использования цифровых данных в рамках развития городской среды
Принцип справедливого ценообразования Данный принцип направлен на развитие механизмов справедливого ценообразования на такой ресурс, как цифровые данные. Когда данные государственных или муниципальных структур предоставляются на платной основе, механизмы ценообразования должны быть прозрачны и последовательны, что позволяет облегчить доступ к данным и их использование, а также обеспечить конкуренцию
Источник: составлено автором.
моделях и сценариях городского развития. Кроме того, большинство систем умного города требуют использования цифровых данных в реальном времени. Такие особенности использования данных ведут к созданию множества проблем и вызовов, с которыми сталкиваются современные города. Во-первых, это высокие затраты на организацию комплексной системы обращения с данными. Цифровые системы, их интеграция в единый информационный комплекс, а также регулярное обновление требуют значительных затрат. В условиях ограниченности бюджетов большинства современных городов такие затраты становятся ограничивающим фактором развития современных городов в направлениях, касающихся реализации проектов по цифровизации городского пространства. Быстрый рост объема данных и соответствующая высокая стоимость стали важными факторами, ограничивающими развитие систем безопасности и других систем в современных городах. Как показывает практика, в настоящее время большинство городов предпочитают более короткое время хранения данных и более низкое качество хранения данных, чтобы снизить затраты на организацию затратных систем обращения с данными. Во-вторых, проблема использования цифровых данных в процессах управления городской средой связана с низкой степенью автоматизации запросов и извлечения данных. Традиционные информационные системы выполняют только простой сбор и хранение данных и не имеют эффективного автоматического
поиска и анализа ключевой семантической информации, такой как поведение определенных групп населения. В эпоху постоянно возрастающих потоков цифровых данных традиционные методы обработки данных теряют свою эффективность. Эффективно используя технологии автоматизации для моделирования тех или иных процессов и явлений, можно извлекать семантическую информацию из больших объемов муниципальных данных, строить прогнозы и эффективно реагировать на будущие ситуации. Такая деятельность позволяет выполнять предупреждающие воздействия, получать оперативную информацию и проводить оценку результатов. В конечном итоге, такая работа позволяет повысить эффективность принимаемых решений. Однако в настоящее время остаются трудности в проведении сложного автоматического семантического анализа и интерпретации полученных результатов. В-третьих, еще одна проблема использования данных связана с тем, что извлечение знаний из огромного потока цифровых данных достаточно сложный процесс. Цифровые данные содержат множество правил и знаний. Такие правила и знания напрямую не передаются. Вместо этого для их получения необходимо провести углубленный анализ данных. Для извлечения правил и знаний из данных, помимо решения проблем, связанных с неоднородностью данных, углубленный анализ также должен решать ряд проблем, таких как выбор данных, семантическое описание, семантическая интерпретация, неопределенность, представление знаний. В настоящее время эффективные и осуществимые методы выбора данных, семантического описания и семантической интерпретации не могут быть напрямую применены к огромным потокам данных, которые функционируют в современных городах. Соответственно, как показывает опыт ряда городов, использование данных для решения городских проблем не всегда приводит к положительным результатам [22] (Li, Cao, Yao, 2015).
Для решения проблем в области развития системы обращения с данными в умных городах требуется реализация ряда мер.
Во-первых, необходима комплексная стратегия развития системы обращения с данными на уровне города, которая учитывала бы как национальные и международные особенности в сфере использования цифровых данных, так и местные особенности систем городского хозяйства, которые включены в единую экосистему обращения с данными на городском уровне.
Во-вторых, в настоящее время не хватает показателей, которые бы характеризовали и оценивали использование данных в различных социально-экономических, экологических и других процессах современных городов. Среди таких показателей используются показатели доступности и количества массивов данных в открытом доступе, количество платформ для предоставления данных, количество институциональных инструментов (стратегий, планов), которые регламентируют правила обращения с данными, показатели инфраструктурной обеспеченности для работы с данными.
В-третьих, использование наилучших практик по выстраиванию работы с цифровыми данными в контексте формирования умных городов в разных странах и внутри стран может помочь в расширении инициатив умных городов.
Заключение
Развитие цифровых технологий в значительной степени изменило приоритеты развития современных городов. Все чаще цифровые данные рассматриваются как основной ресурс развития городской среды, который представляет возможности для оптимизации экономических процессов, создания инноваций в социальной сфере, формирования новых моделей управления.
В настоящем исследовании, проведенном с целью развития основных принципов обращения с данными в умных городах, получены следующие теоретические и практические результаты.
Во-первых, показано, что цифровые данные являются ключевым фактором развития умных городов.
Во-вторых, выявлены основные эффекты использования цифровых данных в рамках цифровизации городской среды, среди которых создание новых продуктов или услуг, оптимизация и автоматизация процессов, маркетинг, координация участников на основе обмена данными, формирование единого пространства обмена данными.
В-третьих, обобщены некоторые принципы и особенности развития системы обращения с цифровыми данными в рамках формирования и развития умных городов.
Теоретическая значимость проведенного исследования состоит в систематизации принципов обращения с данными в рамках умных городов. Практическая значимость исследования заключается в формировании возможных будущих исследований разумного хозяйствования в условиях цифрового общества.
ИСТОЧНИКИ:
1. Al Nuaimi E., Al Neyadi H., Mohamed N., Al-Jaroodi J. Applications of big data to smart cities // Journal of Internet Services and Applications. - 2015. - № 6(1). - p. 25-40. - doi: 10.1186/s13174-015-0041-5.
2. Vert S., Vasiu R. Augmented Reality Lenses for Smart City Data: The Case of Building Permits // Recent Advances in Information Systems and Technologies. - 2017. - p. 521527. - doi: 10.1007/978-3-319-56535-4_53.
3. Кононова О.В., Павловская М.А. Технологии цифровой экономики в проектах умный город: участники и перспективы // Современные информационные технологии и ИТ-образование. - 2018. - № 3. - c. 692-706.
4. Lepri B., Antonelli F., Pianesi F., Pentland A. Making big data work: smart, sustainable, and safe cities // EPJ Data Science. - 2015. - № 1. - p. 16-20. - doi: 10.1140/epjds/s13688-015-0050-4.
5. Liu Z. Research on the Internet of Things and the development of smart city industry based on big data // Cluster Computing. - 2017. - № 1. - p. 789-795. - doi: 10.1007/ s10586-017-0910-8.
6. Ерохина О.В. Точки роста в цифровой экономике: проекты умных городов // Инфокоммуникационные технологии. - 2019. - № 2. - c. 240-246.
7. Rathore M. M., Paul A., Hong W.-H., Seo H., Awan I., Saeed S. Exploiting IoT and big data analytics: Defining Smart Digital City using real-time urban data // Sustainable Cities and Society. - 2018. - № 40. - p. 600-610. - doi: 10.1016/j.scs.2017.12.022.
8. Malik K. R., Sam Y., Hussain M., Abuarqoub A. A methodology for real-time data sus-tainability in smart city: Towards inferencing and analytics for big-data // Sustainable Cities and Society. - 2018. - № 39. - p. 548-556. - doi: 10.1016/j.scs.2017.11.031.
9. Темирханова М.Т. Реализация концепции «умный город»: институциональный подход // Неделя науки СПбПУ: Материалы научной конференции с международным участием. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли. 2018. - c. 190-193.
10. Shao J., Yang L., Peng L., Yao X., Zhao X.-L. Research of Data Resource Management Platform in Smart City // Communications in Computer and Information Science. -2015. - № 482. - p. 14-22. - doi: 10.1007/978-3-662-45737-5_2.
11. Bibri S. E., Krogstie J. The core enabling technologies of big data analytics and context-aware computing for smart sustainable cities: a review and synthesis // Journal of Big Data. - 2017. - p. 38-88. - doi: 10.1186/s40537-017-0091-6.
12. Фролова Е.А., Щербань Е.Г. Цифровая экономика: муниципальный аспект // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2019. - № 1(75). - c. 17-21.
13. Bibri S. E., Krogstie J. The emerging data-driven Smart City and its innovative applied solutions for sustainability: the cases of London and Barcelona // Energy Informatics. -2020. - № 3(1). - p. 5-47. - doi: 10.1186/s42162-020-00108-6.
14. Каращук О.С., Майорова Е.А., Прохоров Ю.Н. Большие данные и перспективы их использования в предпринимательской деятельности // Вестник НГИЭИ. - 2018. -№ 10(89). - c. 77-87.
15. Khan Z., Anjum A., Soomro K., Tahir M. A. Towards cloud based big data analytics for smart future cities // Journal of Cloud Computing. - 2015. - № 4(1). - p. 2-13. - doi: 10.1186/s13677-015-0026-8.
16. Lim C., Kim K.-J., Maglio P. P. Smart cities with big data: Reference models, challenges, and considerations // Cities. - 2018. - № 82. - p. 86-99. - doi: 10.1016/j.cities.2018.04.011.
17. Китчин Р. Управляемый данными сетевой урбанизм // Шаги-Steps. - 2017. - № 2. -c. 98-116.
18. Попов Е.В., Семячков К.А. Развитие человеческого капитала в условиях формирования цифровой экономики // Менеджмент в России и за рубежом. - 2018. - № 3. -c. 91-99.
19. Okwechime E., Duncan P., Edgar D. Big data and smart cities: a public sector organizational learning perspective // Information Systems and e-Business Management. -2017. - № 16. - p. 601-625. - doi: 10.1007/s10257-017-0344-0.
20. Салабутин А.В. Вопросы цифровизации муниципального управления: тенденции и проблемы // Наука без границ. - 2020. - № 5(45). - c. 139-144.
21. Попов Е.В., Семячков К.А., Файрузова Д.Ю. Социотехнологические драйверы развития цифровой экономики // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. -
2019. - № 1. - c. 8-26.
22. Li D., Cao J., Yao Y. Big data in smart cities // Science China Information Sciences. -
2015. - № 58(10). - p. 1-12. - doi: 10.1007/s11432-015-5396-5.
REFERENCES:
Al Nuaimi E., Al Neyadi H., Mohamed N., Al-Jaroodi J. (2015). Applications of big data to smart cities Journal of Internet Services and Applications. (6(1)). 25-40. doi: 10.1186/s13174-015-0041-5.
Bibri S. E., Krogstie J. (2017). The core enabling technologies of big data analytics and context-aware computing for smart sustainable cities: a review and synthesis Journal of Big Data. 38-88. doi: 10.1186/s40537-017-0091-6.
Bibri S. E., Krogstie J. (2020). The emerging data-driven Smart City and its innovative applied solutions for sustainability: the cases of London and Barcelona Energy Informatics. (3(1)). 5-47. doi: 10.1186/s42162-020-00108-6.
Erokhina O.V. (2019). Tochki rosta v tsifrovoy ekonomike: proekty umnyh gorodov [Growth points in the digital economy: smart city projects]. Infokommunikatsionnye tekhnologii. (2). 240-246. (in Russian).
Frolova E.A., Scherban E.G. (2019). Tsifrovaya ekonomika: munitsipalnyy aspekt [Digital economy: municipal aspect]. Bulletin of Saratov Socio-Economic Institute of Plekhanov Russian University of Economics. (1(75)). 17-21. (in Russian).
Karaschuk O.S., Mayorova E.A., Prokhorov Yu.N. (2018). Bolshie dannye i perspektivy ikh ispolzovaniya v predprinimatelskoy deyatelnosti [Big data and prospects of their use in entrepreneurial activity]. Bulletin NGII. (10(89)). 77-87. (in Russian).
Khan Z., Anjum A., Soomro K., Tahir M. A. (2015). Towards cloud based big data analytics for smart future cities Journal of Cloud Computing. (4(1)). 2-13. doi: 10.1186/ s13677-015-0026-8.
Kitchin R. (2017). Upravlyaemyy dannymi setevoy urbanizm [Data-driven network ur-banism]. Shagi-Steps. (2). 98-116. (in Russian).
Kononova O.V., Pavlovskaya M.A. (2018). Tekhnologii tsifrovoy ekonomiki v proek-takh umnyy gorod: uchastniki i perspektivy [Digital economy technologies in smart city projects: participants and prospects]. Modern Information Technology and IT-education. (3). 692-706. (in Russian).
Lepri B., Antonelli F., Pianesi F., Pentland A. (2015). Making big data work: smart, sustainable, and safe cities EPJ Data Science. (1). 16-20. doi: 10.1140/epjds/s13688-015-0050-4.
Li D., Cao J., Yao Y. (2015). Big data in smart cities Science China Information Sciences. (58(10)). 1-12. doi: 10.1007/s11432-015-5396-5.
Lim C., Kim K.-J., Maglio P. P. (2018). Smart cities with big data: Reference models, challenges, and considerations Cities. (82). 86-99. doi: 10.1016/j.cities.2018.04.011.
Liu Z. (2017). Research on the Internet of Things and the development of smart city industry based on big data Cluster Computing. (1). 789-795. doi: 10.1007/s10586-017-0910-8.
Malik K. R., Sam Y., Hussain M., Abuarqoub A. (2018). A methodology for real-time data sustainability in smart city: Towards inferencing and analytics for big-data Sustainable Cities and Society. (39). 548-556. doi: 10.1016/j.scs.2017.11.031.
Okwechime E., Duncan P., Edgar D. (2017). Big data and smart cities: a public sector organizational learning perspective Information Systems and e-Business Management. (16). 601-625. doi: 10.1007/s10257-017-0344-0.
Popov E.V., Semyachkov K.A. (2018). Razvitie chelovecheskogo kapitala v usloviyakh formirovaniya tsifrovoy ekonomiki [Human capital development in the digital economy]. Management in Russia and abroad. (3). 91-99. (in Russian).
Popov E.V., Semyachkov K.A., Fayruzova D.Yu. (2019). Sotsiotekhnologicheskie dray-very razvitiya tsifrovoy ekonomiki [Sociotechnological drivers development of the digital economy]. Vestnik UrFU. Seriya: Ekonomika i upravlenie. (1). 8-26. (in Russian).
Rathore M. M., Paul A., Hong W.-H., Seo H., Awan I., Saeed S. (2018). Exploiting IoT and big data analytics: Defining Smart Digital City using real-time urban data Sustainable Cities and Society. (40). 600-610. doi: 10.1016/j.scs.2017.12.022.
Salabutin A.V. (2020). Voprosy tsifrovizatsii munitsipalnogo upravleniya: tendentsii i problemy [Issues of digitalization of municipal government: trends and problems]. Nauka bezgranits. (5(45)). 139-144. (in Russian).
Shao J., Yang L., Peng L., Yao X., Zhao X.-L. (2015). Research of Data Resource Management Platform in Smart City Communications in Computer and Information Science. (482). 14-22. doi: 10.1007/978-3-662-45737-5_2.
Temirkhanova M.T. (2018). Realizatsiya kontseptsii "umnyy gorod": institutsionalnyy podkhod [Implementation of the smart city concept: an institutional approach] Science week of SPbPU. 190-193. (in Russian).
Vert S., Vasiu R. (2017). Augmented Reality Lenses for Smart City Data: The Case of Building Permits Recent Advances in Information Systems and Technologies. 521527. doi: 10.1007/978-3-319-56535-4_53.
