Российский центр аналитических систем (ЦАС), специализирующийся на разработке, внедрении и консалтинге в области анализа данных и цифровой трансформации бизнеса, представил концепцию цифровой трансформации «Дата-грамотность и качество данных – два основных тренда цифровой трансформации в госуправлении» (Алексей Мамонов, генеральный директор ЦАС; «Информационные технологии завтра» – Forum 2020).
Реальный переход к цифровой модели управления (Data-driven) в настоящее время сильно буксует из-за двух основных проблем – недостаточного уровня грамотности чиновников в работе с данными, а также низкого качества данных, содержащихся в государственных информационных системах. По данным ЦАС и других аналитических источников, в прошлом году на каждого человека приходилось почти пять тысяч операций, основанных на данных, и эта цифра неуклонно растет. В то же время лишь 24% лиц, обязанных принимать решения на основе точной информации, умеют грамотно работать с данными (могут их «читать», анализировать и использовать как необходимую базу для своей повседневной работы).
Не менее важным условием для успешного перехода к цифровой экономике является качество данных (степень пригодности данных к использованию). Это ключевой показатель для возможности построения «цифровых двойников» – копий процессов или объектов реального мира в информационных системах, – что по мнению многих экспертов, является основой цифровой экономики. Некорректность, неполнота и неактуальность исходных данных делают такие модели настолько искаженными, что масштабный переход к управлению на основе данных становится невозможным. Например, даже в наиболее достоверных государственных реестрах все еще присутствует значительная доля «грязных» данных (так, на сегодня в открытых данных ФНС содержатся сведения о 39 000 предприятиях, прекративших деятельность раньше, чем были они были зарегистрированы, есть записи, где на один ИНН приходится несколько десятков предприятий, а по открытым данным московского правительства в городе числятся дома, площадь которых превышает 4 млн кв. м и жилье площадью всего 1 кв. м). Более того, значительная доля государственных ИС содержит данные, которые трудно назвать иначе, чем «цифровой мусор». Такое положение дел не дает возможности принимать обоснованные решения на основе данных, поскольку именно государственные информационные системы и предоставляемые ими открытые данные призваны служить единым достоверным и наиболее надежным источником информации для аналитических систем государственных и частных компаний.
Исправление ситуации необходимо начать с создания целостной стратегии управления данными в организациях и распространения грамотности работы с данными. При создании информационной системы, ее заказчику и оператору необходимо ответить на главный стратегический вопрос: какую ценность будет представлять эта система через несколько лет с точки зрения накопленных данных. В противном случае тратить на такую систему время и деньги не имеет смысла.
Грамотность работы с данными (Data Literacy) – направление деятельности внутри организаций, которое усиливает свое значение во всем мире. Это направление охватывает четыре основных навыка сотрудников организаций – умение читать данные (понимать, что означают те или иные показатели); владение аналитическими инструментами для работы с данными (например, BI системами); понимание, как анализировать эти данные и, наконец, способность аргументировать с помощью данных принятие решений. В этой связи напомним, что летом 2020 года в России стартовал проект dataliteracy.ru как часть международного проекта thedataliteracy.org, призванный помочь организациям максимально быстро повышать уровень дата-грамотности своих сотрудников.
По словам Алексея Мамонова, идеальной с точки зрения управления на основе данных является ситуация, когда все необходимые для принятия решения данные, независимо от их физического расположения, организованы в единый каталог, доступный для анализа в соответствии с правами доступа. В качестве инструмента при этом должна использоваться быстрая BI-система, предоставляющая возможность самостоятельного исследования данных (например, конструирования дашбордов без привлечения ИТ специалистов) и поддерживающая запросы на естественном языке (в т.ч. голосом). Если управленец, зная актуальную повестку, может также видеть точную картину происходящего («цифровой двойник»), то и принимаемое решение становится наиболее уверенным или даже очевидным.
