Заключение.
К госуправлению
на основе данных

Авторы: И. М. Добровольский, Е. Г. Потапова, Д. О. Теплякова
Время чтения: 6 мин.
Подводя итог трем основным блокам «навигатора для начинающих», авторы возвращаются к исходному тезису: у руководителей всех уровней, вплоть до самых верхних, появился ценный инструмент управления. Новое качество работы с данными позволяет увидеть, что сейчас приоритетно для организации, региона или ведомства, и принять решение на основе этого знания. Кроме описанных выше аспектов при работе с данными необходимо обратить внимание на еще два — этику и культуру работы с данными: они во многом будут определять успехи управления на основе данных в будущем.
Конечная цель освоения разнообразных методов работы с данными состоит в том, чтобы строить на основе данных госуправление всех уровней — от небольшого департамента до министерств и государства в целом.
По этой причине авторы не ограничатся настоящим навигатором и продолжат развивать тему в докладе об управлении на основе данных, выход которого планируется во второй половине 2022 года.
Раньше профессионализм руководителя определялся его разнообразным опытом, умением видеть тренды. Сейчас этого недостаточно, потому что есть данные и проверенные методы их анализа (подробнее см. главу 9).
«Благодаря данным у государственных служащих разного уровня появляется возможность принимать управленческие решения, руководствуясь не только интуицией или опытом, который устаревает и вводит в заблуждение, а опираясь на актуальную и достоверную информацию. Если учесть, что государственные решения финансируются за счет налогов граждан, объективность и обоснованность этих решений приобретает для руководителей госсектора особое значение».
Ксения Ткачева, директор Центра подготовки РКЦТ
В этом навигаторе авторы описали теоретические и практические стороны работы с данными, обсудили подходы к управлению ими и привели примеры использования данных в работе ведомств и организаций. Проделав путь по всем девяти главам навигатора, читатель имел возможность увидеть, чем управление данными не является, и осознать главные парадоксы данных.
  • Данные создаются внутри подразделений, но принадлежат организации в целом. Все данные описывают объекты, явления, события или другие данные во всей организации. Если смотреть на процессы организации как на сквозные, направленные на создание конечной ценности (товаров или услуг), становится очевидно, что данные не могут «принадлежать» отдельному подразделению. По этой причине в докладе мы избегали роли «владелец данных», заменяя ее на роль «ответственный за данные».
  • Данные существуют в ИТ-системах, но управление данными — это не ИТ-функция. ИТ-функция создает ИТ-архитектуру (совокупность ИТсистем и технологий организации), подобную градостроительному плану. Управление данными формирует архитектуру данных, которая задает связи потоков данных с объектами и процессами организации. Потоки данных движутся в ИТ-системах подобно транспортным потокам. Куда ехать, решают не строители, а водители, диспетчеры и ПДД.
  • Организациям требуется не как можно больше данных, а быстрые и надежные «умные» данные. Большие данные сами по себе, без аналитики, не дают дополнительную ценность. Управление данными должно быть выстроено так, чтобы быстро предоставлять необходимый минимум информации для принятия решений, снижая уровень информационного шума.
  • Управление данными — это не углубление процессной модели организации в попытке максимально подробно описать все процессы. Процессная модель — это план деятельности, который всегда хотя бы немного, но расходится с реальными процессами. Она определяет то, что мы думаем о том, как должны работать процессы. Процессная модель напоминает карту города: карта никогда не поспевает за изменениями, которые в нем происходят. Модель данных — это описание того, что происходит в реальности. Она основана на потоках данных и исполнимых сценариях (исполнимый сценарий — пошаговый алгоритм действий сотрудников в ИС, оставляющий «цифровые следы» при его выполнении).
Завершая основную часть навигатора, отметим несколько тем, которые не вошли в его ограниченный объем, но при этом чрезвычайно важны для руководителя, работающего с данными. Это этика данных и культура работы с данными. Этика данных представляет собой формирующуюся отрасль прикладной этики, которая описывает ценностные суждения и подходы, применяемые при сборе, анализе и распространении данных, и тем самым обеспечивает использование данных надлежащим образом.
Ср. британский фреймворк по этике данных.
Примечательно, что в своде знаний DAMA-DMBOK раздел об этике предваряет все прочие разделы, что говорит об ее особой значимости. Для специалистов по работе с данными, помимо традиционно обсуждаемых проблем, существует еще и ряд узкопрофессиональных аспектов этой темы. Обычно в области этики данных выделяют три основных зоны рисков.
1
Защита персональных данных, за которую несут ответственность организации, собирающие эти данные (см. об этом главу 8).
2
Сохранение приватности, в частности при использовании метаданных, данных геолокации и других данных, которые содержат информацию о жизни человека. Особенно актуальной эта задача становится в случае объединения данных о человеке из разных источников. Этичный путь — это либо уничтожать данные сразу после того, как цель их сбора была достигнута, либо собирать минимальный объем данных.
См. также об этом главу 4 «Приватность и защита персональных данных» в докладе «Этика и „цифра“: от проблем к решениям». М., 2021.
3
Обработка датасетов для обучения ИИ, чтобы избежать дискриминации и принятия несправедливых решений. Для тех, кто анализирует данные и принимает решения на основе этого анализа, опасны любые формы подтасовки или злоупотребления статистикой, например:

  • манипуляции с хронологией — искажение результата из-за выборочного исключения и (или) включения временных точек ввода или регистрации данных;

  • неправильная визуализация — намеренное использование диаграмм и графиков, не подходящих для визуализации конкретных наборов данных, для формирования ложных представлений о данных (см. также раздел 9.4);

  • предвзятость, систематические ошибки и искажения — подтасовка данных, выборочный поиск данных, подтверждающих конкретную гипотезу, необъективные выборки данных, влияние культурного контекста на объективность данных;

  • нехватка информации о первоисточнике данных, некачественные данные, ненадежные метаданные, отсутствие документированной истории изменений данных;

  • задержки в предоставлении данных.
Все эти проблемы требуют внимания и усилий со стороны исследователей, экспертов и руководителей. Необходимо создавать стандарты и руководства по этичной работе с данными, разрабатывать механизмы надзора за соблюдением таких стандартов на практике — и на уровне организации, и на уровне государства в целом.
Центр подготовки РКЦТ уделяет большое внимание теме этики технологий. В 2021 году Центр собрал команду экспертов, которые создали фреймворк «Ответственная разработка цифровых решений», позволяющий организации провести диагностику этически проблемных зон создаваемых цифровых сервисов.

Центр подготовки РКЦТ уделяет большое внимание теме этики технологий. В 2021 году Центр собрал команду экспертов, которые создали фреймворк «Ответственная разработка цифровых решений», позволяющий организации провести диагностику этически проблемных зон создаваемых цифровых сервисов.
Вопросы культуры данных в организации не менее важны, чем тема этики. Это небыстрый и довольно сложный процесс для сотрудников, особенно в госсекторе. Взять в команду дата-сайентиста и завести озеро данных недостаточно. Предстоит планомерно вовлекать всех сотрудников в эту работу, терпеливо обучать, предлагать самые разные формы мотивации — от участия в хакатонах до премий и продвижения по службе. Необходимо помнить о том, что в первую очередь меняются люди, а не организации и технологии, поэтому у сотрудников должна быть возможность пройти все этапы процесса изменений: окончание предыдущего цикла и понимание того, какие практики следует сохранить, а с какими лучше расстаться; фазу перехода, в которой больше свободы и экспериментов, и новый старт — сами изменения. Перед внедрением новых систем, практик или методов нужно убедиться, что все участники хорошо знают свои роли, что регламенты и правила сформулированы ясно и не вызывают вопросов, а руководство дает четкие поручения и верит в необходимость перемен. Так процесс перехода будет плавным, а изменения — устойчивыми.
Приватность и защита ПДн, использование ИИ в обработке данных и в целом глобальный переход от управления данными в отдельных организациях, ведомствах и отраслях к государственному управлению на основе данных — темы, которые не уйдут из повестки в ближайшие месяцы и годы. Надеемся, наш навигатор приблизит читателей к пониманию роли данных в цифровой трансформации и будет способствовать наступлению этичного, удобного и человекоцентричного цифрового будущего.