БЛОК I
ПОГРУЖАЕМСЯ В ТЕМУ
ПОГРУЖАЕМСЯ В ТЕМУ
1. ИНФОРМАЦИОННЫЙ МУСОР ИЛИ НОВАЯ НЕФТЬ?
Время чтения: 25 мин.
Авторы: И. Д. Димитров, Е. Г. Потапова, Н. В. Скворцов, Д. О. Теплякова
Ключевые идеи
•
Данные, в зависимости от того, как устроена работа c ними, могут быть как основой прорывных решений, так и информационным мусором — если они разрозненны, некорректно собраны и не управляются должным образом.
•
Мало управлять данными как ресурсом — важно еще управлять ими как активом, то есть рассматривать как источник экономической выгоды.
•
Большинство организаций еще не ввели практику последовательного управления информационными активами, как это сделано в отношении активов материальных или финансовых; в частности, нет согласованности между управлением ИТ и управлением данными.
•
Наиболее известный свод знаний в области управления данными — DMBOK (Data Management Body of Knowledge). Его задача — дать полное и актуальное введение в дисциплину управления данными.
•
В DMBOK выделено 11 областей знаний по управлению данными — от качества данных до их архитектуры.
•
Управление данными — это разработка, выполнение и контроль выполнения политик, программ и практик предоставления, проверки, защиты и повышения ценности данных на протяжении всего их жизненного цикла.
1.1 ДАННЫЕ В ГОСУПРАВЛЕНИИ: ИНСТРУМЕНТ, А НЕ ПРЕДМЕТ КУЛЬТА
Принятие решений на основе данных — основное свойство государственного сектора, ориентированного на данные (Data-Driven Public Sector). Согласно программному документу Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) «На пути к формированию государственного сектора, ориентированного на данные», в таком государстве (см. рис. 3):
The Path to Becoming a Data-Driven Public Sector // OECD iLibrary.
- данные признаются ключевым стратегическим активом, определяется их ценность и измеряется их влияние;
- принимаются активные меры по уничтожению препятствий, мешающих управлять данными, обмениваться ими и использовать их повторно;
- данные используют, чтобы разрабатывать и отслеживать применение нормативно правовой базы и предоставление государственных услуг;
- высоко ценится публикация открытых данных и обмен данными между государственными организациями и их подразделениями;
- соблюдаются права граждан, касающиеся данных (данные используются этично, прозрачно, обеспечено право на приватность и безопасность данных).
Рисунок 3
Государство, ориентированное на данные
Страны, внедрившие стратегический подход к использованию данных в госсекторе, лучше прогнозируют потребности общества и, следовательно, разрабатывают более эффективные долгосрочные планы. Активное использование данных играет важную роль при анализе всех видов государственной деятельности, позволяя их совершенствовать. В госуправлении на основе данных выше уровень прозрачности и подотчетности, а это способствует доверию к власти, вовлечению общества в процесс изменений и повышению результативности госуправления во всех секторах. Доказательная политика, основанная на данных (Evidence-Based Policy), требует проверки реальной эффективности любых мер, предложенных правительством, будь то меры по снижению бедности, по повышению качества образования, природоохранные меры.
«Все эти вопросы стали обсуждаться не только и не столько на основе политических или идеологических аргументов, сколько на основе того, можно ли объективно проверить, что мера, предложенная правительством, <…> достигла того конечного эффекта, которое правительство заявляло, когда начинало ее реализовывать и выделяло на нее финансирование».
Мария Шклярук, академический директор Центра подготовки РКЦТ
Мария Шклярук, академический директор Центра подготовки РКЦТ
Из выступления М. С. Шклярук «ЦПУР как драйвер доказательной политики в России».
Но одно лишь внедрение в каждое министерство ответственных за данные, сложных инструментов и аналитики нужного результата не даст. От чего еще зависит результат?
- Критически важно качество данных, непрерывное обеспечение которого невозможно без использования специальных технологий и привлечения специалистов.
- Нужно квалифицированно и разумно ставить цели сбора и анализа данных. Например, если на основе данных предполагается изучить все варианты развития событий в той или иной области, только прогноза будет недостаточно: должна быть модель развития ситуации.
- Данные должны быть актуальными и постоянно обновляться (при этом старые, «исторические» данные не должны уничтожаться или модифицироваться задним числом), потому что прогнозирование и принятие решений происходит в динамике.
Недостаточно сделать базу, купить систему, внедрить технологию, чтобы работа с данными дала результат. Без учета перечисленных и многих других факторов управление данными происходит формально, внедренные инструменты не используются, а сами данные превращаются в предмет карго-культа. Карго-культ возникает там, где участники процессов действуют не вдаваясь в суть дела, только ради отчетности. Например, приложение для удаленного общения с врачом — полезная технология, но в ней нет смысла в той местности, где у 80% жителей нет связи.
Термин, обозначающий поверхностную имитацию чего-либо (например, процесса) без глубинного понимания причинно-следственных связей в надежде получить результаты, аналогичные тем, которые дает объект копирования. Карго-культ является проявлением магического мышления. Подробнее см.: Скоренко Т. Культ карго: «Кока-кола», посланная богами // Мир фантастики.
При построении информационной системы (ИС) государственная организация исходит из того, что первоочередная задача — бороться с хаосом в данных. Однако автоматизация деятельности нередко приводит к парадоксальному увеличению хаоса: например, в процессе автоматизации поставили программный комплекс, который не использует предыдущие данные, но производит новые, так что порядка становится меньше. Важно уметь правильно поставить задачу аналитикам и исследователям данных, а затем проконтролировать ее выполнение. В фокусе внимания должны быть не наличие и объем данных, а их обработка и качество, — и главное, задачи, которые могут быть решены на основе этих качественных данных.
В начале работы с данными все организации сталкиваются с вопросами показателей и измерений. Возникает опасность ради хороших показателей утратить не только логику работы с данными, но и весь смысл деятельности организации. Известны, например, случаи, когда для того, чтобы не портить показатели, медики отказывали в госпитализации пациентам, которых сложно оперировать, или не отправляли на вызов машину скорой помощи.
В начале работы с данными все организации сталкиваются с вопросами показателей и измерений. Возникает опасность ради хороших показателей утратить не только логику работы с данными, но и весь смысл деятельности организации. Известны, например, случаи, когда для того, чтобы не портить показатели, медики отказывали в госпитализации пациентам, которых сложно оперировать, или не отправляли на вызов машину скорой помощи.