Ценность ваших данных

Государству электронная трудовая книжка позволит сформировать массив данных для создания новых сервисов, которыми будут пользоваться федеральные и региональные органы исполнительной власти (рис. 1.19).

Отдельно стоит упомянуть новые аналитические возможности, предоставляемые электронной трудовой книжкой для формирования политики в области трудовых отношений, а также реализации краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных планов в этой области (рис. 1.20).

Возможности информационной системы обеспечат также новым инструментарием коммерческие организации и позволят им эффективнее проводить свою политику в области работы с персоналом (рис. 1.21).

Одним из возможных инструментов могут быть средства поддержки мероприятий по поиску талантливых работников, специалистов редких областей и проведению конкурсов профессионального мастерства (рис. 1.22).

Нельзя не упомянуть, что электронная трудовая книжка – уникальный по своему удобству и эффективности инструментарий для работников.

Мы неоднократно сталкивались с потребностью в подобных инструментах как для создания различных цифровых сервисов в целом, так и для реализации их в одной из самых чувствительных для граждан социальной сфере государственных услуг. Зачастую нехватка или отсутствие обобщенной информации о гражданах не позволяет государственным институтам своевременно и эффективно проводить мероприятия социальной политики. Только объективные критерии, основанные на данных, дают возможность в режиме реального времени видеть картину происходящих изменений в обществе, вовремя оказывать услуги, обеспечивать поддержку и социальную защиту, предлагать всевозможные льготы и субсидии гражданам, а также выявлять нарушения и отсутствие оснований для указанных мер.

С технологической точки зрения накопление в одном месте огромного массива данных о гражданах может быть одним из самых эффективных инструментов обеспечения их прав. Возможность ведения информации о гражданах с высоким и низким доходом, о недвижимости и транспортных средствах во владении, о составе семьи, а также многих других атрибутах позволяет рассматривать цифровизацию с позитивной и созидательной стороны. Повышение эффективности взаимодействия государства и общества позволяет сделать колоссальный шаг вперед, но для этого необходимо преодолеть опасения граждан в отношении «некорректных сценариев» использования персональных данных, обеспечив гарантии их неприкосновенности, согласование использования и утилизацию, поскольку только гражданин должен иметь право на использование кем бы то ни было своего «цифрового двойника» (рис. 1.23).

Один из самых эффективных механизмов – создание инструментария работы с данными в рамках реализации сервисов, направленных как на существенное повышение эффективности деятельности государственного аппарата, так и на предоставление гражданам услуг в электронном виде. Это совершенно меняет модель взаимодействия государства и общества, а также позволяет экономить огромные средства и время аппарата государственного управления. Подобные инструменты позволяют сделать гигантский шаг на пути избавления государства от различного рода ошибок и манипуляций с данными, на которых теряются огромные средства.

Для движения в этом направлении необходимо проанализировать текущее состояние данных, которые являются основными для администрирования со стороны государства. Объем накопленных в государственных информационных системах данных огромный, но работа с ними далека от идеала, например, из-за отсутствия документирования информационных систем (в части данных), использования устаревшей или неправильной архитектуры или закрытости систем. Эти проблемы присущи не только государственным, но и корпоративным информационным системам, архитекторы которых в погоне за сиюминутным результатом и персонифицированностью закладывают «мину замедленного действия» под возможностью развития систем и совместного использования данных для решения более широкого круга задач.

Одно из самых перспективных направлений работы с данными для государства и общества – создание информационных систем, актуальных практически для всех направлений деятельности. Сюда относятся такие решения, как «Цифровой профиль гражданина», «Цифровой профиль юридического лица», «Цифровой профиль изделия», «Цифровой профиль здания», «Цифровой профиль транспортного средства». Подобный подход применим фактически для всех объектов со сложной описательной частью.

Уже сейчас проекты цифровизации приносят ощутимую пользу, и в ближайшем будущем именно эти направления будут одними из наиболее востребованных. В качестве примера можно привести преимущества проекта «Цифровой профиль гражданина».

1. Единая точка концентрации данных.

1.1. Сведения о гражданине – цифровой профиль.

1.2. Сведения об объектах, относящихся к гражданину (движимое и недвижимое имущество).

1.3. Права и обязанности граждан.

1.4. Действия граждан (использование и оплата различных государственных сервисов: налоги, субсидии, штрафы и т. п.).

2. Обработка и аналитика.

2.1. Система помощи принятия и поддержки управленческих решений.

2.2. Подготовка прогнозов на основе данных.

3. Контроль качества данных.

3.1. Единые стандарты хранения и обработки данных.

3.2. Контроль соблюдения единых стандартов данных.

В качестве ключевых целей внедрения решения «Цифровой профиль гражданина» можно выделить следующие:

● сокращение расходов бюджета – путем обработки и аналитики данных выявление неэффективного расходования средств;

● аргументированное принятие решений – повышение качества данных, на основе которых принимаются ключевые решения.

При объединении сведений о гражданах из различных источников государственные органы неминуемо столкнутся с конфликтами в данных, что позволит выявить либо недобросовестных граждан, получающих поддержку государства, которая им не положена, либо граждан, имеющих право на господдержку, но по каким-то причинам ее не получающим.

Также «Цифровой профиль гражданина» обеспечивает взаимодействие граждан и государства в режиме онлайн, предоставляя предиктивные услуги и всевозможные сервисы по информированию.

Отдельно стоит отметить использование данных в спорте – особой сфере деятельности как общества, так и государства, которое обеспечивает и формирует среду для активного образа жизни.

Управление спортом, если его рассматривать как информационную систему, имеет много общего с аналогичными системами из других областей, но здесь есть и свои отраслевые отличия. Если говорить о спорте, то наверняка каждый читатель сразу назовет большое количество категорий данных: это различные спортивные дисциплины, федерации, тренеры, спортсмены, медицинский персонал, спортивные объекты и сооружения, разряды, названия спортивных соревнований и мероприятий, результаты, научные и методические работы. Каждая категория включает в себя сотни атрибутов и тысячи показателей. Многие из них взаимосвязаны, что позволяет на основе данных и выявленных в ходе их анализа закономерностей планировать и реализовывать политику в области управления спортом.

Литература к главе 1

• DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)

• Laney D. B. Infonomics: How to Monetize, Manage, and Measure Information as an Asset for Competitive Advantage; Routledge; 1st edition, 2017. (Русский перевод: Даглас Лейни. Инфономика: информация как актив: монетизация, оценка, управление. – М.: Точка, 2020. – [Библиотека «Айтеко»].)

• Stephens-Davidowitz, S. Everybody lies. Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are. 2017.

Глава 2. От данных к мудрости

2.1. Данные и информация

Прежде чем начать разбираться в вопросах управления и извлечения ценности из данных, стоит подробнее остановиться на терминах «данные» (data) и «информация» (information) и их значениях. Применительно к сфере управления данными эти термины часто используют как синонимы, но во многих случаях значения различают[27][28]. Понять разницу поможет экскурс в историю их происхождения.

В английском языке слово information появилось гораздо раньше, чем слово data, – в конце XIV века. Слово пришло из старофранцузского языка. Французские information, informateur – производные от informer – «осведомлять, сообщать, делать известным». Первоисточник – латинское informatio – «разъяснение, истолкование, сообщение». От in – «в, к, в направлении» + forma – «форма». Истоки слова «форма» неизвестны[29][30].

Во второй половине XV века за словом information закрепилось значение «переданные сведения, относящиеся к определенной теме». Сфера применения постепенно расширялась. В частности, в XX веке слово стало появляться в документальных источниках в связи с передачей телевизионных сигналов – с 1937 года, применением перфокарт – c 1944-го, анализом ДНК – с 1953-го. Термин «теория информации» (information theory) используется с 1950 года, «информационная технология» (information technology) – с 1958-го (впервые появился в журнале Harvard Business Review), «информационная революция» (information revolution) – с 1966-го, «информационная перегрузка» (information overload) – с 1967-го.

В русский язык слово «информация» пришло из западноевропейских языков при Петре I – в начале XVIII века (но в словарях появляется лишь во второй половине XIX века). Основные значения – «сообщения, сведения, пояснения».

Что же касается слова data, то оно в английском языке стало использоваться (в значении, близком к сегодняшнему) в 1640-х годах – более чем на два столетия позже слова information.

Слово data произошло от латинского datum – «данная вещь» (от латинского dare – «давать»). Оно применяется как во множественном, так и в единственном числе, однако в научной литературе для единственного числа может использоваться термин datum.

1640-е годы – время начала Английской гражданской войны, открывшей путь к промышленной революции XVIII–XIX веков. Одновременно это было время осуществления первой научной революции и возникновения классической европейской науки. Слова data и datum в значении «данные или предоставленные факты» впервые появились в работах английского священника Генри Хаммонда (Henry Hammond), который, как и многие представители его профессии в то время, участвовал в формировании основ классической науки[31][32].

Начиная с работ Хаммонда слово information стало все чаще и чаще дублироваться словом data, чему способствовала научная революция, наступление «Века разума» (The Age of Reason) и эпохи Просвещения. Появилось (благодаря быстрому распространению книгопечатания, изобретенного Гуттенбергом в 1450 году) большое количество книг по уже существовавшим и вновь появляющимся отраслям науки. Таким образом, был создан и активно обрабатывался огромный объем совместно используемых сведений. Для обозначения таких сведений, предоставляемых для обсуждения и осмысления, начал применяться термин data (сначала в классическом значении – «факты, данные в качестве основы для вычислений при решении математических задач»), более подходящий в данном случае, чем термин information[33].

Необходимо отметить еще одно важное слово, появление которого оказало существенное влияние на дальнейшее распространение термина «данные». В 1798 году Джон Синклер[34] в своем «Статистическом отчете о Шотландии» ввел в английский язык термин «статистика». По определению Синклера, статистика – это собрание фактов, которые совершенно не обязательно должны были быть представлены (и даже в основном не были представлены) в числовом виде. Однако с 1829 года слово statistics стало употребляться в английских документальных источниках в более строгом значении – «собранные и классифицированные числовые данные». С этого момента изучение любого предмета стало сопровождаться проведением всеобъемлющих подсчетов[35].

Широкое распространение статистических методов привело к тесной смысловой привязке термина data к термину statistics. В 1897 году в документальных источниках на английском языке слово data стало использоваться в новом значении – «факты в числовом виде, собранные для дальнейшего использования».

В XX веке спектр значений cлова data существенно расширился.

В 1946 году появилось значение «передаваемая и хранимая информация, с помощью которой осуществляется выполнение компьютерных операций»[36].

Стали использоваться новые термины: «обработка данных» (data processing) – с 1954 года, «база данных» (database) – с 1962 года, «ввод данных» (data entry) – с 1970 года[37].

В русском языке слово «данные» – производное от «дать», «давать». Родственно древнеиндийскому слову datis – «дар». Данные – то, что дано, найдено. В толковом словаре Даля «данныя, данности – известное, бесспорное, очевидное, верное, все, что служит основанием для какого-либо вывода, расчета, заключения»[38]. В энциклопедическом словаре Брокгауза и Ефрона приведено следующее определение: «В вопросах математики данные суть величины, значения которых известны или предполагаются известными; зная их, требуется в рассматриваемом вопросе определить искомые неизвестные величины.

Данные (Δεδόμενα) есть заглавие одного из сочинений Эвклида, составляющего продолжение его “Элементов”. Можно указать несколько изданий этой книги: Гарди в 1625 году с греческим текстом и Баррова в 1659 году Эвклид называет данным все то, что на основании теорем, заключающихся в элементах, непосредственно следует из условий задачи. Например, если проводим из данной точки прямую, касательную к данному кругу, то эта прямая есть данная по величине и положению»[39].

Приведем несколько современных определений.

Согласно «Оксфордскому словарю современного английского языка»[40]:

● Data: 1) Известные факты, используемые для вывода или расчета. 2) Числовые и нечисловые значения характеристик кого-либо (чего-либо), с которыми выполняет операции компьютер или какое-нибудь другое подобное устройство.

● Information: 1) a) Что-то, что было сообщено; знания. б) Элементы знаний; новости. 2) Обвинение или жалоба, поданная в суд и т. п.

Согласно «Новому словарю русского языка»[41]:

● Данные: 1) Сведения, факты, характеризующие кого-либо, что-либо, необходимые для каких-либо выводов, решений. 2) Свойства, способности, качества как условия или основания, необходимые для чего-либо.

● Информация: 1) Сообщение о положении дел где-либо, о состоянии чего-либо. 2) а) Сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах, воспринимаемые человеком или специальными устройствами. б) Обмен такими сведениями между людьми и специальными устройствами. в) Обмен сигналами в животном и растительном мире. 3) То же, что: информирование.

Все это позволяет понять разницу между понятиями «данные» и «информация» и очертить преимущественные сферы их применения.

Следует заметить, что здесь в отношении термина «информация» мы ограничиваемся его общепринятыми нестрогими определениями и не обсуждаем научные определения, используемые в теории связи, теории информации и кибернетике и связанные с понятием количества информации. Отметим только, что известны два основных сугубо научных подхода к определению этого термина[42].

Согласно первому, информация – это внешнее описание объекта, содержащееся в передаваемом сообщении. Количество информации определяется как мера неопределенности, снимаемой полученным сообщением. Такое представление в 1948 году ввел Клод Шеннон[43] в своей статье «Математическая теория связи», попутно предложив для обозначения наименьшей единицы информации использовать слово «бит».

Согласно второму подходу, информация не связывается с передаваемым сообщением. Она относится к объекту и есть мера его разнообразия. Автор этого представления – Уильям Эшби[44].

Указанные научные определения в дальнейшем в этой книге не используются, поскольку ценность информации слабо связана с ее количеством. Важность информации субъективна и зависит от цели ее потребителя. Все способы количественного определения ценности основаны на представлении о цели, достижению которой способствует полученная информация. Чем больше информация помогает достижению цели, тем более ценной она считается[45]. Массив информации объемом в сотни гигабайт может иметь колоссальную важность для одной организации и нулевую для другой.

Основываясь на приведенных сведениях, можно продолжить обсуждение вопросов, относящихся к ценности данных.

Как уже говорилось выше, применительно к сфере управления данными термины «данные» и «информация» часто используются как синонимы. Кроме того, как видно из приведенных выше определений, термин «информация» иногда заменяется термином «знания».

Всегда ли допустимо такое обобщение и не приводит ли оно к недоразумениям? В частности, к существенному недопониманию между участниками многочисленных проектов по внедрению различного рода информационных систем, а также между участниками их дальнейшей эксплуатации и пользователями. В том числе и по вопросам определения ценности данных.

Для ответа необходимо более подробно обсудить взаимосвязь понятий «данные» и «информация», а также соотнести их с понятиями «знания» (knowledge) и «мудрость» (wisdom).

2.2. Информационная иерархия

При обсуждении взаимосвязи понятий «данные», «информация», «знания» и «мудрость» обычно используется классическое представление – иерархия Data-Information-Knowledge-Wisdom (DIKW). Часто в литературе применяются названия «иерархия знаний», «пирамида знаний» или же «информационная иерархия», «информационная пирамида».

В большинстве исследований, посвященных происхождению иерархии DIKW (например,[46][47][48]) в качестве одного из наиболее ранних источников, в которых встречается ее описание, обычно упоминается статья Харлана Кливленда[49] «Информация как ресурс». Она была опубликована в 1982 году в американском журнале The Futurist[50].

По мнению Кливленда, данные образуются в результате исследований, а также путем создания или сбора или же совершения открытий, в то время как информация имеет контекст. Данные превращаются в информацию с помощью организации их таким образом, чтобы мы могли легко делать какие-либо заключения. Кроме того, они преобразуются в информацию с помощью представления (презентации), например в визуальной или аудиальной (звуковой) форме.

Хотя известно несколько более ранних публикаций других авторов, затрагивающих эту тему[51], статья Кливленда цитируется особенно часто и примечательна фрагментом из поэмы Томаса Элиота[52] «Камень» (The Rock), написанной в 1934 году, в которой отражена иерархическая взаимосвязь понятий «информация», «знания» и «мудрость».

Where is the Life we have lost in living? Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information? Где Жизнь, которую мы потеряли в жизни? Где мудрость, которую, мы потеряли в знаниях? Где знания, которые мы потеряли в информации?

Кливленд назвал определенную в поэме цепочку понятий «иерархией Элиота». После выхода его статьи в специальной литературе прочно закрепилось мнение о том, что именно Элиоту принадлежит авторство идеи иерархии DIKW (или, по крайней мере, IKW)[53].

Среди академических работ, в которых рассматривается иерархия DIKW, наиболее ранней стала статья Милана Желены[54] «Системы поддержки управления: На пути к интегрированному управлению знаниями»[55]. В ней описана схема последовательного продвижения от данных к знаниям. Ученый предложил упрощенные определения уровней иерархии, основанные на знании ответов на простые вопросы.

● Данные – «не знаю – ничего» (know-nothing).

● Информация – «знаю – что» (know-what).

● Знания – «знаю – как» (know-how).

● Мудрость – «знаю – почему» (know-why).

В то же время Желены заметил, что, хотя данные и информация (благодаря их атомарной, дробной, нецелостной природе) могут быть сгенерированы без интерпретации человеком, знания и мудрость зависят от человека и контекста и не могут быть рассмотрены без использования процедур оценки и принятия решения человеком.

Автором одного из наиболее систематизированных и целостных описаний взаимосвязи понятий «данные», «информация», «знания» и «мудрость» часто называют Рассела Акоффа[56]. В 1989 году был опубликован текст его президентского обращения к Международному обществу общесистемных исследований (International Society for General Systems Research, ISGSR) под заголовком «От данных к мудрости»[57].

Хотя размышления Акоффа относятся к иерархии типов содержания человеческого разума, они справедливы и по отношению к информационным системам. Иерархия описывается следующим образом. «Мудрость» находится на вершине иерархии. Ниже следуют «понимание»[58], «знание», «информация» и в самом низу – «данные». Каждый из уровней включает содержание уровней, расположенных ниже, – например, не может быть мудрости без понимания и понимания без знания.

Акофф предлагает следующие определения данных, информации, знаний и мудрости, а также связанных с ними процессов трансформации.

● Данные – это символы, представляющие свойства объектов, событий и их окружения. Это результаты наблюдений. Наблюдать означает ощущать. Технология ощущений, ее инструментализация, конечно, высоко развита у человека от природы. Информация, как уже отмечалось, извлекается из данных с помощью их анализа, во многих аспектах которого компьютеры превосходны.