Поделиться
"В мире появились технологии анализа больших массивов данных, которые ранее люди не могли обрабатывать и использовать, - элементарно не хватало мощностей компьютеров", - рассказала в беседе с "РГ" Вера Адаева, руководитель проектного центра по интеграции Национальной технологической инициативы с программой "Цифровая экономика" Агентства стратегических инициатив (АСИ). Современные технологии позволяют обрабатывать огромное количество информации, например, торговые сети уже активно этим пользуются. Каждый из нас ходит в магазин, что-то покупает, и если правильно проанализировать наше покупательское поведение, можно с большой точностью прогнозировать потребительский спрос.
"На основе таких прогнозов можно сформулировать желания клиентов до того, как они у них появятся", - продолжает эксперт.
Теперь пришло время использовать такие технологии на государственном уровне. Тем более что они позволяют сокращать затраты на государственный аппарат, повышать качество решений. Например, можно разработать систему планирования постройки детских садов на территории конкретных муниципалитетов на основе больших данных, проанализировав рождаемость, внутреннюю миграцию и другие факторы. А грамотное планирование в этом случае позволяет решить проблему с очередями в детсад до ее появления.
Всего обучение прошли 200 федеральных и региональных чиновников. Будущие региональные CDO решали практические задачи по пяти направлениям. Первое - повышение собираемости налогов. Это не значит, что налоги повысятся. Но с помощью беспилотных средств можно, например, отмониторить территорию и узнать о нарушениях и качестве администрирования налогооблагаемой базы. Скажем, по документам человек или предприятие владеет 10 гектарами земли, а на деле пользуется 20 гектарами, поясняет Вера Адаева.
Второе - создание системы реагирования на конкретные жизненные ситуации компаний и предоставления по ним мер поддержки.
Третье - формирование систем профилей людей в регионе с возможностью развития их образовательных траекторий. Если анализ данных показывает, что какие-то профессии скоро уйдут с рынка, можно заранее спланировать их переобучение и новое трудоустройство. Четвертое - обеспечение лекарствами. На основе больших данных проблема очень хорошо решается. Сразу видно, где какие лекарства в какой период понадобятся. Точность прогнозирования повышается в разы. Пятое направление - культура и туризм, где грамотная работа с большими данными позволит увеличить турпоток.
"В процессе обучения мы дали учащимся общую картинку технологических трендов, объяснили, как решать управленческие задачи с использованием данных, правовые, организационные аспекты. Тех, кто умел программировать, учили продвинутым технологиям. Тем, кто не умеет, дали знания, как правильно сформировать техническое задание, объяснили, где брать данные, с которыми можно работать и как это делать", - резюмирует Вера Адаева. Правда, для их полноценной работы сейчас в России не хватает регулятивного поля, и его нужно создавать.