Разделы

Big Data Маркет

Большие данные помогут строить «умные» города

Недавнее исследование показало, что интерес региональных властей к технологиям обработки больших данных растет. Эксперты ожидают колоссального эффекта от применения этих решений в госуправлении, но одновременно отмечают отсталость российских региональных администраций в работе с имеющимися массивами информации.

Анализ больших данных может помочь городским и региональным администрациям с пользой задействовать колоссальные объемы имеющейся у них информации. Это станет основой создания «умного» города. Однако реальная польза больших данных и «умного» правительства пока слишком туманны для ИТ-специалистов, работающих в администрациях регионов. Об этом говорят результаты проведенного компанией Deltek и Институтом общественных технологий США (Public Technology Institute) исследования.

45% респондентов сказали, что они пока не знают, как можно применять анализ больших данных в работе местных властей. Нужно отметить, что число таких ответов снизилось на 14% по сравнению с 2013 г. Еще 10% говорят «да, большие данные имеют какое-то значение», а 28% считают, что их использование становится все более важным. 9% уверены, что большие данные уже стали стратегической частью их деятельности. Остальные 8% не доверяют большим данным, считая, что их значение «преувеличено».

Все большее число людей заинтересовано в технологиях «умного» города, которые, по их мнению, смогут исправить все: от пробок на дорогах до системы здравоохранения. 62% респондентов отметили, что они начинают задумываться о том, как ИТ смогут облегчить внедрение стратегий «умного» города в их регионе. 23% признались, что им интересна эта тема, хотя раньше они не придавали ей значения. 15% опрошенных считают большие данные бесполезными.

Чтобы разобраться, как именно респонденты способствуют внедрению умных технологий в городскую жизнь, авторы исследования попросили их описать формат своей деятельности. Более 60% занимаются разработкой дорожных карт и оптимизируют процессы обмена межведомственной информацией. 42% опрошенных в своей работе с большими данными берут пример с крупных корпораций. Однако лишь 37% готовы внедрять «умные» технологии в свои проекты. Почти половина респондентов заявила, что их ведомства имеют подотчетного специалиста для развития ИТ-стратегии в проектах регионального масштаба.

«Выгода, которую мы можем получить благодаря анализу данных в госуправлении, — одна из самых высоких. Такие оценки дает консалтинговый гигант McKinsey, который в 2011 г. проанализировал потенциал больших данных в разных отраслях», — комментирует директор департамента по работе с ФНС компании IBS Виорел Бытка. Однако, по его словам, возможности сбора и индексирования данных здесь сильно отстают от других отраслей. И причина этого не в технологиях, а в политической воле.

«У государственных данных нет одного «хозяина», они очень разрознены: у каждого ведомства свои задачи, — рассуждает эксперт. — Законы, нормативы, ведомственные и политические интересы накладывают ограничения на обмен информацией и препятствуют эффективному анализу». Кроме того, и сами граждане обычно не заинтересованы в том, чтобы государство собирало и анализировало их персональную информацию. «В результате на уровне государства до сих пор отсутствует целостная политика управления данными (data governance) и нет предпосылок к ее возникновению», — сетует он.

Какие сервисы помогают автоматизировать процедуры финансового законодательства
Бизнес

Также Виорел Бытка подчеркивает, что в России государственные структуры активно вовлечены в процесс сбора и анализа данных. В качестве примеров эксперт называет Минэкономразвития, Минфин, Казначейство, налоговую и таможенную службы, Росстат. «Пока все они работают с этими данными исключительно традиционными методами бизнес-анализа (BI), на основе технологий OLAP и т.д., — продолжает эксперт. — Сначала строится математическая модель и собираются данные, которые должны обладать тремя обязательными свойствами: целостностью, полнотой и актуальностью. Затем на основе полученных данных делаются отчеты и строятся прогнозы».

«Качественный скачок от классической модели бизнес-анализа к аналитике больших данных я бы по масштабу сравнил с переходом от законов механики Ньютона к специальной теории относительности Эйнштейна, которая расширила наше понимание мира и позволила решить массу новых задач, — рассказывает Виорел Бытка. — Так и в аналитике данных переход к новым методам позволит нам найти ответы на многие вопросы, ответов на которые раньше не было. В госуправлении этот переход еще предстоит совершить».

«Технологическая революция изменила привычные действия людей: от оплаты проезда в транспорте и коммунальных услуг до получения документов или консультаций в государственных учреждениях, - комментирует заместитель генерального директора SAP СНГ Дмитрий Шепелявый. — Сегодня реализация подобных сервисов, безусловно, базируется на инструментах для работы с большими данными».

Подписаться на новости Короткая ссылка