Применение Big Data ориентированных информационных систем в государственном управлении

Литературы:

1. Указ Президента Республики Узбекистан о Государственной программе по реализации Стратегии действий по пяти приоритетным направлениям развития Республики Узбекистан на 2017-2021 годы в рамках «Года активного предпринимательства, поддержки иннова-ционных идей и технологий». QHMMB: 18.06.5308/0610. 23.01.2018 г. 2. Зайнидинов Х.Н., Якубов М.С., Корабоев Ж. Электронное правительство // Завершено 2-е издание. Академия государственного управления при Президенте Республики Узбекистан, Координацион-ный комитет по развитию науки и технологий при Кабинете Министров Республики Узбекистан. –Т.: Академия, 2014.- 273 с. 3. Постановление Кабинета Министров Республики Узбекистан от 6 июня 2002 года № 200 «О мерах по дальнейшему развитию компьютеризации и внедрению информационно-коммуникационных технологий» // Собрание законодательства Республики Узбекистан. - 2002. –№11–12.-б. 10-13. 4. Якубов М.С. Информационно-коммуникационные технологии в формировании систем управления электронным правительством. Республиканская научно-практическая конференция «Перспективные направления применения инновационных технологий в национальной экономике». Сборник научных статей. Часть I. 25 декабря. Ташкент. 2014. С. 95-102. 5. Абдураксмонова У.Р. Методы интеллектуальной обработки данных при принятии решений Республиканская научно-техническая конференция // Сбор лекций 5-6 марта 2020 г. Часть 1 с. 36.

Усовершенствование эффективности государственного управления путем внедрения информационных систем на основе Big Data

Султанов Руслан Рустамович, научный исследователь Ташкент, Узбекистан

Аннотация. В статье приведён анализ текущего состояния IT-инфраструктуры государственных органов с точки зрения Big Data. Перечислены основные факторы, которые препятствуют совершенствованию деятельности государственных органов. По результатам изучения предлагается рассмотреть применение информационных систем на основе алгоритмов нейронных сетей, искусственного интеллекта и машинного обучения для эффективного государственного управления. В связи с этим разработана концептуальная модель внедрения информационных систем на основе Big Data.

Ключевые слова: Государственное управление, автоматизация, цифровизация, BIG DATA, модели, инструменты, машинное обучение, искусственный интеллект, нейронные сети.

DOI: 10.5281/zenodo.3961587

Широкое применение автоматизированных информационных систем в государственном управлении приводит к росту объем информационных данных и усложняет процесс их обработки. По результатам исследования компании IDC DIGITAL UNIVERSE уже в 2021 году общий объем генерированных данных превысить 40 зета/байт. Это связано с ростом инновационных и интеллектуальных информационных систем, развитием технологии Internet of Things, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Подобные решения позволяют сократить финансовые и временные затраты и улучшить оперативность, надежность и качество.

Огромный объем и высокая сложность данных требуют создания высоконадежных хранилищ данных, информационных систем на основе алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей и искусственного интеллекта, а также привлечения квалифицированных специалистов в области аналитики данных.

Текущее состояние цифровизации государственных органов находиться на начальной стадии своего развития требует решения ряд важных задач. Большинство государственных ведомств имеют свою аппаратно-техническую инфраструктуру и программных продуктов для автоматизации свою деятельность.

Например, особое внимание требуется уделить следующим вопросам: - разработка стандартов и регламентов в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения; внедрение аналитических систем, инструментов и BI систем для сбора и обработки данных; привлечение высококвалифицированных специалистов в области Big Data; разработка и утверждение нормативно-правовых актов в области регулирования больших данных.

Вышеперечисленные вопросы требуют внедрения современных инструментов обработки данных, BI систем и современных алгоритмов обработки данных, таких как искусственный интеллект, нейронные сети машинное обучение и интернет вещей.

Перед внедрением инновационных решений предлагается разработать концептуальная архитектура усовершенствования процесса сбора и обработки данных на основе BIG DATA-ориентированных

информационных систем в государственном секторе.

Данная модель позволит разбить процесс государственного управления на несколько упрощенных блоков и в каждый этап включает в себе ряд задач для полноценной автоматизации деятельности государственных органов.

Концептуальная модель Big Data ориентированной информационной системы в рамках государственного управления приведена на рис. №1.

Как видно, в основе лежит нормативно-правовая база (1-й уровень), разрабатывающая законы и указы, которые регламентируют все аспекты работы государственных органов.

На следующем уровне (2-й уровень) развертываются бизнес-процессы и организационная структура органов государственного управления.

Третий уровень воплощает информационную систему на основе алгоритмов и методов Big Data.

Как видно, ключевым компонентами здесь является хранилище данных. В нем аккумулируются данные, поступающие из 2-го уровня, на который, с другой стороны, возвращается информация в виде ответов на запросы работников государственных органов.

Важной задачей, решаемой на данном уровне, является выбор оптимальной модели хранилища данных. Необходимость обработки и хранения большого массива информации подтолкнула проектировщиков баз данных к отказу от классических реляционных СУБД в пользу распределенных технологий обработки данных и парадигмы NoSQL, или же комбинированию новых и классических подходов.

Следующий, четвертый уровень, представляет собой аналитический блок. На данном уровне осуществляется анализ большого массива данных из 3- го уровня с использованием технологий BigData. Данные технологии активно применяются для решения многих прикладных бизнес-задач и все активнее применяются в сфере государственного управления.

Законадательная база

Бизнес процессы

Хранилище данных

Аналитические данные, инструменты и методы обработки данных Классификация, кластеризация, структуризация и визуализация

Принятие управленческих решений

Рис. 1. Концептуальная модель применение технологию Big data в государственном управлении

Анализ данных с помощью статистических методов больше ориентирован на объяснение того, «что было?», то есть прошлой динамики, в то время, как Big Data более ориентирована на будущее и отвечает на вопрос «что будет?». Методы статистики более зависимы от качества данных и работают преимущественно с выборками относительно небольшого объема. Big Data в свою очередь менее требовательна к качеству данных, успешно справляется с неструктурированными разнородными данными, а также с большим их объемом.

Таким образом, использование технологий Big Data, с учетом современных тенденций накопления больших данных, является более целесообразным и эффективным. Получаемые на аналитическом уровне результаты составляют основу принятия государственных управленческих решений, которые, в свою очередь, способствуют обновлению законодательной базы и могут повлиять на работу органов власти.

Развитие и реализация представленного подхода составляет основу для информационных проектов органов власти и может применятся для различных задач государственного управления.

Анализ зарубежного опыта использования технологий Big Data в государственном управлении позволил сделать вывод об эффективности использования данных инструментов анализа, в частности в сравнении с методами классической статистики. Предложено впервые сформулированное определение BigData-ориентированной информационной системы, описана целесообразность использования таких систем. Представлена концептуальная схема Big Data ориентированной информационной системы в рамках государственного управления.

Стоит отметить, что предложенная концептуальная схема является первым, обобщенным приближением, а детальная рассмотрение в BIG DATA. Данный подход может быть развит и детальнее проработан в рамках дальнейших исследований.

Литература:

1. BigData и бизнес-аналитика, Источник: https://www.croc.ru/solution/businesssolutions/applications/analytics/ 2. Действительно большие данные: как big data помогает компаниям зарабатывать. Источник:https://thebell.io/dejstvitelno-bolshie-dannye-kak-big-data-pomogaet-kompaniyam-zarabatyvat 3. У меня есть бизнес. Как Big Data поможет мне больше зарабатывать? Источник: https://ain.ua/special/big-data-for-business/ 4. Кристос Папаполизос, President South Eastern Europe, Central Asia and CIS DDB Europe. TOП-5 преимуществ использования Big Data для бизнеса https://biz.liga.net/all/it/opinion/top-5-preimuschestvispolzovaniya-big-data-dlya-biznesa 5. Коломыцева Анна, Лутфуллаева Малика Коломиец, Виталий Игоревич, Концепция применения Big data ориентированных информационных систем в разрезе управление госудраственными финансовыми ресурсами. http://elar.urfu.ru/bitstream/10995/68088/1/978-5-8295-0582-0_2018-09.pdf 6. Стратегия Microsoft в области создания хранилищ данных: платформа для совершенствования процессов принятия решений за счет облегчения доступа и анализа данных. http://mf.grsu.by/UchProc/lib/olap/com_poss/doc10.htm