Опыт Подмосковья
– В конце 2023 года мы начали глубокий анализ отчётности, направляемой в федеральный центр, – рассказала первый заместитель Министра государственного управления информационных технологий и связи Московской области Екатерина Пещерская. – Первая же инвентаризация открыла масштаб: около полутора тысяч отчётов ежегодно, из которых более двухсот предоставляются и на бумаге, и в электронных системах одновременно. Перед нами встала задача навести порядок в этом массиве. Мы детально разобрали отчёты по ключевым направлениям – здравоохранению, инвестициям – и обнаружили серьёзные системные проблемы: дублирование показателей в разных формах, близкое по смыслу наполнение документов, а также не всегда актуальную периодичность предоставления данных.
Некоторые отчёты, как, например, в архивной отрасли, подавались по инерции, «как исторически сложилось». Другие – «на всякий случай», потому что какая-то цифра однажды могла понадобиться. Мы также выявили парадоксальную ситуацию: регион вносит одни и те же данные в разные федеральные информационные системы, хотя федеральные ведомства могли бы обмениваться ими между собой.
Губернатор Андрей Воробьёв, как председатель Совета по цифровой трансформации, поставил задачу: проанализировать все рутинные и избыточные процессы и максимально перевести их в цифру, чтобы высвободить сотрудников от рутинного, зачастую неоправданного труда. Оценка трудозатрат показала ошеломляющие цифры: на формирование одного отчёта в среднем уходит около 40 рабочих часов. В пересчёте на весь объём ежегодной отчётности – это примерно 700 000 часов, что эквивалентно работе 350 человек в течение года.
Изучили, кто именно генерирует эти объёмы. К примеру, управление поликлиниками в региональном Минздраве: 14 человек в той или иной степени заняты подготовкой отчётов. В анализ включили не только специалистов, но и делопроизводителей, секретарей, руководителей – целый круг государственных служащих оказался вовлечён в этот процесс. Не остались в стороне и муниципалитеты, а также подведомственные организации, которые дублируют сбор уже существующих в системах данных по запросам сверху.
Осознавая нагрузку на муниципальный уровень, разработали и внедрили жёсткую методологию запроса отчётности. Теперь любой запрос ведомства к муниципалитетам проходит внутреннюю «защиту». Сначала его оценивает руководитель цифровой трансформации в министерстве на предмет актуальности, обоснованности и наличия данных в региональных системах. Затем форма анализируется в Мингосуправлении, а при необходимости подключается Минфин. Вся процедура занимает от 15 до 30 минут, а решение по запросу принимается не более чем за 2 часа, даже при участии нескольких ведомств.
Результаты говорят сами за себя: проанализировав запросы до и после введения новых правил, мы в 5 раз сократили их количество к муниципалитетам. Если в 2024 году мы направляли 2 544 формы, то теперь – около 500. Обратная связь от муниципальных коллег подтверждает эффективность: более 50% отзывов положительные, отмечается снижение нагрузки, устранение дублирования и удобство работы в наших информационных системах, которых в области более пятидесяти.
Важно понимать: ручной сбор больших массивов данных неизбежно несёт риски ошибок из-за человеческого фактора. А ведь именно на основе этих зачастую неидеальных данных принимаются важные решения регионального правительства.
Поэтому в прошлом году Московская область активно включилась в федеральный эксперимент по автоматизации отчётности, инициированный Минцифрой России, Департаментом проектной деятельности и Федеральным казначейством. В пилоте участвовали четыре ведомства: Минстрой, Минтруд, Минздрав и Минсельхоз. Из 860 актуальных отчётов области мы совместно отобрали 413, и по итогам года 41 отчёт был автоматизирован в единой системе на базе ГАСУ с использованием нашей региональной витрины данных. Кроме того, мы отменили 44 неактуальных отчёта, необходимость которых отпала в ходе совместного анализа с федеральными коллегами.
Эксперимент доказал свою высокую эффективность: нагрузка на регион сокращается, высвобождаются значительные трудовые ресурсы, а главное – радикально уменьшается цикл подготовки отчёта. Мы исключаем многоуровневые бумажные согласования и сопроводительные письма, а данные становятся «чище» и оперативнее, так как исключается человеческий фактор.
Проблема избыточной отчётности актуальна для всех регионов страны. Президент поддержал масштабирование результатов нашего эксперимента на всю Россию. Сейчас наша общая с федеральными коллегами цель – масштабная «гильотина» отчётности. Необходимо совместно понять, какие данные действительно нужны федеральным органам власти, для каких целей, с какой периодичностью и какие решения на их основе принимаются. Только так мы сможем перейти к автоматизированному, интеллектуальному обмену данными, основанному на оценке обоснованности каждого запроса и сборе информации напрямую из информационных систем.
Отчего, почему, зачем
Когда мы говорим об управлении на основе данных, сразу возникает ключевой вопрос: в любой организации, в любом ведомстве – какие именно данные мне нужны и какие решения я на них буду принимать? – рассуждает директор Департамента развития искусственного интеллекта и больших данных Минцифры Сергей Сергиенко. – Здесь критически важно обеспечить как полноту всех необходимых сведений, так и их должное качество. Это кажется очевидным, но государственная система устроена так, что каждое ведомство оперирует собственными данными. При этом существует множество задач, требующих межведомственного обмена и использования общих информационных ресурсов – будь то классификаторы, справочники или реестры, которые ведутся в соседнем ведомстве, но необходимы мне для принятия решений.
Именно поэтому в 2019 году, при принятии концепции создания Национальной системы управления данными, была заложена фундаментальная идея: данные должны быть защищены, и у каждого блока должен быть четкий владелец, но при этом они обязаны быть доступны – как для оказания государственных услуг, так и для решения аналитических задач.
Исходя из этого принципа и строились те инструменты, о которых я расскажу кратко. Многие из вас, наверняка, о них слышали. Прежде всего, это так называемые витрины данных – универсальная российская СУБД, позволяющая размещать данные и обеспечивать к ним доступ через систему межведомственного электронного взаимодействия. Это защищенная среда, где запрос и получение сведений происходят так же надежно, как и при работе с классической системой управления.
Использование этого инструмента позволило нам напрямую реализовать датацентричный подход. Раньше для получения данных требовалось обратиться в другое ведомство, выяснить, какая информация там вообще есть, провести переговоры, заключить соглашение. Сегодня всё, что нужно – зайти в ЕИП НСУД, единую информационную платформу Национальной системы управления данными, найти нужные сведения на витрине, запросить и получить их. Если же данных там нет, можно напрямую запросить у ведомства-владельца: «Разместите, пожалуйста, такие-то данные, они нужны мне для решения конкретных задач».
Таким образом, витрина стала ядром всей конструкции. Кстати, сегодня у нас уже около 110 федеральных витрин и порядка 200 витрин субъектов Российской Федерации. Можно сказать, что экосистема обмена государственными данными уже сложилась. Большая часть ключевых ресурсов и реестров размещена на этих витринах и доступна при наличии у потребителя необходимых полномочий.
Чтобы не потеряться в этом массиве, у нас есть единый пульт управления – всё в той же информационной платформе, где можно найти нужное, запросить и получить доступ. Или, как я уже сказал, оформить заявку к органам власти – владельцам данных.
Далее, стоит отметить единую систему нормативно-справочной информации, которая существует уже давно. Сейчас мы проводим её глубокую переработку и нормативное закрепление. В аппарате правительства находится на рассмотрении положение о Национальной системе управления данными. Идея в том, что все классификаторы и справочники, используемые между ведомствами, должны быть обязательно размещены в этой системе. Если вы ведёте какой-либо справочник, разместите его в ЕСНСИ – и он станет доступен вашим партнёрам как через СМЭВ, так и в режиме выгрузки.
Итак, у нас есть: СУБД для владельцев данных, позволяющая размещать и открывать доступ; каталог данных в ЕИП НСУД для поиска и запросов; единая система НСИ; и активно внедряемая технология контроля качества данных.
В начале я говорил, что невозможно принимать решения, если качество данных неизвестно. Сейчас наша технология позволяет потребителю формулировать критерии качества – от обязательности полей до ссылочной целостности, любые параметры. Эти критерии согласуются с владельцем данных, который настраивает их на своей витрине. После этого и владельцу, и потребителю становятся доступны объективные метрики: сколько обязательных полей не заполнено, какое количество адресов не соответствует эталону и так далее. На основе этой информации уже можно принимать взвешенное решение – готовы ли вы работать с этими данными.
Одно из ключевых направлений развития – аналитика. Думаю, Андрей Валерьевич расскажет об этом подробнее, так как его ведомство является одним из самых продвинутых в части работы с операционными, первичными данными. Нами разработана технология сквозной аналитики: данные, размещённые на витринах и встроенные в бизнес-процессы ведомства, могут быть безопасно запрошены, обработаны и представлены в виде агрегированных показателей, дашбордов и панелей для лиц, принимающих решения.
Таким образом, инструментарий включает: типовое ПО СУБД, подключенное «из коробки» к СМЭВ – защищённой сети передачи данных с гибким управлением доступом; панель управления для запросов и контроля доступа; ЕСНСИ как общегосударственную площадку для классификаторов и справочников; и развиваемый механизм сквозной аналитики для практического использования данных.
Но всё это не работает без людей – квалифицированных специалистов, которые по своим должностным обязанностям отвечают за качественное описание и содержание данных. Поэтому в прошлом году Минцифры утвердило три ключевых приказа: об управлении качеством данных, о типовых должностных инструкциях для ответственных за данные лиц и о типовом регламенте работы с инцидентами качества данных. Эти документы размещены в нашей базе и на портале правовой информации. Вместе с постановлением №73-3 (положение о НСУД) и положением о СМЭВ они формируют нормативную рамку и методологию, в рамках которой мы предлагаем работать.
Согласно нашей стратегии, каждый регион должен выступать оператором как минимум трёх ключевых сегментов, или доменов. Первый – это сфера образования, которой мы коснёмся отдельно. Второй – здравоохранение. Известно, что более чем в тридцати пяти регионах уже развёрнута специализированная витрина для записи к врачу, позволяющая напрямую, через портал Госуслуг, оформлять приём. В прошлом году был запущен третий, принципиально важный проект – универсальная региональная витрина. Её назначение многогранно. Во-первых, на этой платформе могут размещаться сведения, необходимые федеральным органам власти для формирования отчётности. Так, в рамках эксперимента данные с витрины Московской области использовались федеральным центром в режиме онлайн для подготовки около 40 отчётных форм. Во-вторых, в прошлом году совместно с нами над развитием этой платформы работали более 20 регионов – часть в рамках строгой формальной процедуры с использованием субсидий. Их ключевой задачей стала загрузка на витрины данных о фактах оказания государственных услуг. Как вы знаете, существует постановление, регламентирующее сбор информации о том, как и где оказываются услуги регионального уровня.
Результаты оказания этих услуг традиционно передаются через систему межведомственного электронного взаимодействия (СМЭВ) на Единый портал госуслуг (ЕПГУ). Мы давно придерживаемся принципа, согласно которому данные не должны накапливаться в разрозненных государственных системах. Зачастую они содержат персональную и чувствительную информацию. Поэтому наша основополагающая идея – хранение данных по месту их формирования. Таким образом, регион, оказывающий услуги, сохраняет полный контроль над массивом информации: кому, когда и какие услуги были предоставлены. Именно эти факты размещаются на универсальной региональной витрине. При этом мы совместно с регионами работаем над качеством и полнотой данных, а вместе с Минэкономразвития формируем аналитику: где, сколько и каких госуслуг оказано, какова конверсия по ним.
Мы также нацелены на то, чтобы актуальные данные, которые гражданин указывает о себе при подаче заявления, могли быть эффективно задействованы. Например, если вчера он указал более свежую информацию, чем та, что поступает из МВД, эти данные можно автоматически подставить в его очередной черновик заявления. Таким образом, универсальная региональная витрина решает целый комплекс задач: учёт фактов оказания услуг, разгрузку федеральных реестров с сохранением данных на местах, глубокую аналитику по госуслугам и формирование отчётности.
Оценить качество и надёжность
Директор Департамента экономического анализа и аналитики данных Минэкономразвития России Дмитрий Кинчадзе убеждён: для государственного управления недостаточно просто собрать некие данные. Крайне важно оценить их качество и надёжность, чтобы на этой основе действительно принимать взвешенные управленческие решения.
В Минэкономразвития, выступая основным куратором государственной статистики вместе с Росстатом – главной «фабрикой данных» страны, – уже давно, как на национальном, так и на международном уровне, определили чёткие подходы к формированию информации. Не секрет, что в мире существует так называемая типовая модель статистического производства – универсальный каркас, применимый для создания любых данных. По сути, это производственный конвейер, аналогичный тому, что используется на любом промышленном предприятии. На нём существуют строгие этапы, позволяющие отслеживать весь путь создания данных: от выявления потребности (грубо говоря, кому и для каких решений они нужны) до формирования итогового показателя.
В конце 2024 года была принята стратегия развития государственной статистики Росстата, и её логика как раз построена на этой новой типовой модели. Она применяется в статистике, но может быть использована для формирования любых данных и отчётов – федеральных или региональных. Это позволяет в первую очередь направлять правильный запрос по правильному адресу.
- Выявление потребностей. Всегда логичный первый шаг: что мы в итоге хотим оценить и какие данные нам для этого необходимы?
- Анализ существующих данных. Собирал ли кто-то эти сведения ранее? Где их можно получить, если они уже есть? Какого они качества? Сегодня, как верно отметили коллеги, каждое ведомство так или иначе формирует свой массив данных и оперирует им самостоятельно. Мы же выступаем за создание единого реестра таких отчётов, единой витрины данных, чтобы было понятно, у кого что есть и в рамках каких полномочий информация была получена.
- Определение источников (респондентов). С кого мы хотим получать данные? Крайне важно обратиться адресно и корректно. К сожалению, зачастую запросы идут не по адресу: мы направляем их в органы власти, которые не занимаются администрированием конкретных процессов, или в компании, которые вынуждены отчитываться, но фактически занимаются другими видами деятельности. Они, естественно, отвечают, но уже с определённой долей условности.
- Формирование отчётной кампании. После определения показателей и круга компаний важно установить, в рамках каких полномочий и как будет организован сбор.
- Обработка и контроль качества. Как мы обработаем полученное? Насколько качественно отчитались респонденты? В прошлом году Росстат совместно с федеральными ведомствами и Росстандартом выпустил ГОСТ по оценке качества данных в официальной статистике, где детально описаны все шаги анализа. Мы должны понимать: насколько данные хорошо описаны, насколько методология их формирования соответствует реальности, насколько корректным был наш запрос (каков процент сбора?). Если из ста запрошенных ответило пять, такая выборка нерепрезентативна, и данные требуют иной обработки – например, в рамках выборочных обследований.
- Верификация данных. Насколько качественно респондент заполнил формы? Только у Росстата более 250 отчётных форм, плюс сопоставимое количество – у других ведомств. К каждой из них применяется огромное количество контролей: данные проверяются на каждом этапе, сверяются с административными источниками, с показателями прошлых периодов, проходят формально-логические проверки. Это глобальный, многоуровневый анализ.
- Расчёт итоговых показателей. На этом этапе формируются конечные индикаторы – будь то прямая бухгалтерская выручка или сложный макроэкономический ВВП, агрегирующий множество источников.
- Публикация и распространение. Подготовка информации в удобном формате для всех категорий пользователей: органов власти, бизнеса, населения.
- Качество данных отслеживается на каждом из этих этапов, что и зафиксировано в нашем стандарте. Именно по этой логике, по этой бизнес-модели мы выстраиваем все показатели официальной статистики.
Эту же логику мы сейчас внедряем в цифровую аналитическую платформу, реализуя принцип «одного окна»: для бизнеса – это витрина с набором показателей для однократного сбора. Для органов власти – удобные инструменты обмена данными между ведомствами и однократный сбор информации федеральными и региональными органами власти. Для всех пользователей – удобный формат распространения итоговых показателей.
Все эти принципы ГОСТа и модели статистического производства мы закладываем в цифровую аналитическую платформу и будем реализовывать совместно с коллегами из Минцифры и других органов власти на платформе Гостех.
Казначейство счёт любит
Заместитель руководителя Федерального казначейства Александр Албыч рассказал о проектах, которые ведомство реализует совместно с Министерством цифрового развития, Аппаратом Правительства и другими участниками в рамках информационных систем, оператором которых является Казначейство.
Прежде всего, хочется отметить, что любая цифровизация – а многие из вас здесь как раз этим занимаются – начинается с оцифровки бизнес-процессов, – говорит докладчик. – Это приносит очевидные преимущества: экономию бумаги, ускорение операций, повышение эффективности. Однако после того как процессы переведены в цифру – а во многих ведомствах и организациях этот этап уже достиг высокой степени зрелости – возникает запрос на новую ступень развития. Здесь на первый план выходит управление данными. Именно оно даёт ту дополнительную эффективность, которая позволяет по-новому управлять бизнесом, процессами, предприятиями и органами власти. И вот здесь технологии раскрываются в полной мере.
Если говорить о Федеральном казначействе, то мы, естественно, начинали с родовых функций: мониторинга бюджетного процесса и кассового исполнения. Больших успехов мы достигли, когда начали в режиме реального времени выводить наши данные на дашборды, которые сегодня установлены в каждом министерстве. Теперь эти панели мониторинга анализируют не только в Казначействе, но и во всех органах власти. Затем мы начали транслировать эту информацию на уровень Правительства, интегрировавшись с его информационно-аналитическими системами. В результате в части бюджета сложилась единая прозрачная система контроля, где видна вся цепочка: от куратора – вице-премьера и подведомственных ему расходов министерств – до подведомственных организаций и полной финансовой прослеживаемости средств. Главное, что информация на дашборде для всех едина и опирается на один источник данных. Это исключает лишние дискуссии и недопонимания. Мы все работаем в единой системе координат, что крайне важно для повышения эффективности государственного у
правления.
Следующим большим рывком за последние шесть лет стало управление мониторингом нацпроектов через систему ГАСУ, оператором которой также является Казначейство. Мы начали с мониторинга исполнения нацпроектов, оценки достижения целей, детализации до каждого мероприятия и контрольной точки. Затем к системе подключили госпрограммы, добавили мониторинг рисков, а также все объекты капитального строительства, финансируемые из бюджета. Таким образом, мы постепенно перевели всю систему госуправления в цифровой формат, увязали её в единую модель данных. Каждый элемент этой модели находится под контролем, имеет свои метрики, которые измеряются ежедневно. Алгоритмы с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта обращаются к этим данным, обеспечивая постоянный пересчёт показателей.
Конечно, всё сказанное касается федерального уровня. Но, понимая интерес наших коллег из регионов, мы создаём аналогичную модель и для субъектов. Это позволяет на уровне региона видеть ту же картину, что и на уровне министерства или Правительства, обеспечивая синхронизацию всех потоков данных. Для этого мы активно используем технологии, предлагаемые Минцифры, такие как СМЭВ и НСУД, для интеграции с региональными системами. Также налажено взаимодействие с Росстатом: например, показатели по нацпроектам подтверждаются не вручную, а через интеграцию с его системами, откуда мы ежемесячно получаем актуальные данные. Такой подход позволяет не создавать множество ручных форм для ввода, а выстраивать информационные потоки правильно и эффективно.
Один из ключевых проектов, запущенных в эксплуатацию в прошлом году и представленный на экране, – это «Армгубернатора», или «Губерборд». Этот продукт мы создаём совместно с Минцифрой, где они выступают функциональным заказчиком, а мы – оператором системы. В основе проекта лежат потребности самих субъектов, выявленные в диалогах с губернаторами и вице-губернаторами пилотных регионов.
Как правило, руководство региона в первую очередь интересует финансовый блок: сколько средств осталось, сколько доступно, какие есть риски. Именно финансы – центральный элемент дашборда: здесь отображены субсидии, кассовое исполнение по региону, а также видение этого исполнения на правительственном уровне с детализацией до конкретных статей.
Не менее важны поручения, исходящие от Правительства, а также письма, направляемые субъектом в федеральный центр, и ход их исполнения. Мы интегрировались с системой документооборота Правительства и агрегируем всю переписку, касающуюся конкретного субъекта, представляя её в удобном формате. Также налажена интеграция с системами документооборота многих регионов, что позволяет видеть внутреннюю работу и исполнение поручений уже на уровне губернатора и вице-губернаторов. Эта опция пока не является обязательной и остаётся на выбор субъекта.
На дашборд также выведены все мониторинговые показатели по нацпроектам, госпрограммам и аналитика по объектам капитального строительства – больницам, школам, детским садам, административным зданиям, стадионам, дорогам. Эти инфраструктурные объекты находятся в фокусе контроля на всех уровнях власти, и каждый субъект проявил заинтересованность в их мониторинге.
Важный блок – обратная связь от граждан через ЕПГУ. Все обращения с помощью сервисов искусственного интеллекта анализируются и привязываются к конкретным нацпроектам и мероприятиям. Это позволяет в режиме реального времени видеть точки напряжённости, мониторить их и через систему инцидент-менеджмента доводить информацию до проектных офисов в субъектах и министерствах.
Хотел бы анонсировать ещё два инструмента, реализованных в начале этого года и активно работающих с февраля. Первый – мониторинг национального единого плана, связанного с национальными целями. Все национальные цели разбиты на показатели, которые агрегированы до мероприятий нацпроектов и госпрограмм на федеральном уровне. Эту же технологию мы применили на уровне субъектов, наглядно показав, какие региональные мероприятия влияют на достижение национальных целей, поставленных Президентом. Таким образом, создана полностью взаимоувязанная модель.
Внезапное лидерство
Андрей Горобец, директор Департамента цифровой трансформации и приоритетных проектов Министерства просвещения России, признаётся: он был поражён, когда наша, казалось бы, консервативная сфера образования неожиданно стала лидером в области обмена данными. Эта идея, зародившаяся в 2022 году, возникла не на пустом месте. Образовательная среда по своей природе крайне гетерогенна: она существует на всех уровнях – федеральном, региональном, муниципальном, на уровне отдельных школ как юридических лиц, обладающих значительной автономией. Возникла острая необходимость наладить эффективное управление и взаимодействие в этом многообразии.
И тогда совместно с коллегами из Минцифры (за что им огромная благодарность) мы начали прорабатывать создание единой системы витрин данных для всей сферы образования. На 2022-2023 год, когда стартовала реализация, аналогов такому комплексному решению не существовало нигде.
Мы действовали единым фронтом: все витрины были созданы по единым принципам во всех 89 субъектах РФ. Это единая экосистема с общими подходами. Вот первый ключевой принцип: если мы что-то внедряем, это должно быть целостным, целенаправленным, работать по единым стандартам и правилам. Разрозненные и несопоставимые решения обречены на прровал.
Второй важный момент обнаружился, когда витрины были созданы и началось их наполнение. Мы с удивлением выяснили, что даже сами регионы порой не fully осознают, какие данные хранятся в их системах. Часто они видят лишь интерфейс, предоставленный региональной ИТ-системой, который не всегда отражает реальное внутреннее содержание. При выгрузке сведений на федеральную витрину оказалось, что часть информации… скажем так, не всегда соответствовала тому, что хотелось бы видеть на федеральном уровне. С тех пор мы с коллегами из года в год непрерывно эту систему совершенствуем.
Что стало вторым «лайфхаком»? Конечно, единые мастер-данные. К этому понятию мы пришли естественным путём: каждый субъект, как бы он ни стремился к единообразию, волей-неволей создаёт свою собственную автономию. Данные начинают накапливаться локально, даже если они уже существуют в федеральных реестрах (лицензий, например). К сожалению, эта автономия часто доходит до ручного ввода и перебивания данных.
Установив единые рамки и стандарты (а это более 1000 атрибутов и параметров), мы заложили основу для стандартизации всех систем в субъектах. Простой пример из недавней практики – взаимодействие с МВД по вопросам миграционного учёта. Для коллег из МВД ключевым параметром является «страна въезда» или «гражданство». Для нас же этот параметр носил второстепенный характер. В результате межведомственного диалога мы нашли точки соприкосновения и выработали согласованные структуры мастер-данных для синхронизации на федеральном уровне. Этот принцип необходимо транслировать и в регионы: в первую очередь проверять и использовать федеральные мастер-данные, а не создавать их ручные дубликаты. Синхронизация должна происходить в реальном времени.
Мы пошли дальше. Управлять витринами и работать с ними напрямую оказалось практически невозможно – объём запросов мог парализовать любую систему. Поэтому мы, вероятно, впервые в такой практике создали глобальный агрегационный поиск (систему ESUND) поверх всех витрин. Это позволяет, например, отследить весь образовательный путь ребёнка, даже если он переезжал из региона в регион. В 11-м классе можно одним запросом собрать его портфолио для поступления в колледж или вуз, агрегируя данные со всех витрин. Этот механизм согласован с ФСБ и ФСТЭК России для обеспечения безопасности, и мы считаем, что данный принцип стоит масштабировать на другие отрасли.
В завершение отмечу ещё один важный аспект, который стал очевиден при работе с большими данными: у каждого специалиста в регионах – разное понимание того, зачем эти данные нужны. Поэтому на федеральном уровне необходимо культивировать новую культуру работы с данными. Мы накапливаем их не просто «про запас». Главное – правильно обмениваться ими и сверять.
Мы выстроили механизм, позволяющий самому гражданину через портал Госуслуг проверить свой профиль или профиль ребёнка и сообщить об ошибке. Исправления затем синхронизируются по всей цепочке. С другой стороны, на федеральном уровне мы настроили систему федерального логического контроля (ФЛК). Если обнаруживается несоответствие (неверный формат ИНН или, например, отсутствие итоговой оценки за пройденный курс), данные блокируются для внесения на витрину до устранения ошибки. Такие же проверки должны работать и на уровне региональных систем при вводе данных, чтобы избежать «разболтанности» информации.
В целом, масштабный проект реализован, и мы планируем его развитие. Мы подключились к системе глобальной аналитики. Особо отмечу созданную на площадке Минцифры Лабораторию качества данных, которая наглядно демонстрирует всем субъектам Федерации актуальные федеральные проверки (ФЛК). Уверен, что внимательная работа с этими инструментами позволит регионам оперативно устранять ошибки и эффективно интегрироваться в общефедеральное цифровое образовательное пространство.
Никелерованные цифры
– Мне повезло: на постах руководителя Росимущества и замминистра экономического развития России довелось интегрировать поистине умопомрачительные объёмы данных для формирования отчётности и ведения федеральных реестров имущества, – говорит статс-секретарь, вице-президент компании Норникель Дмитрий Пресенсков. – Теперь, уже находясь в крупном бизнесе, я понимаю, что это за труд и что с ним делать, однако «Норникель» работает в условиях жёсткой конкуренции. В нашем случае конкуренция носит глобальный характер. Мы не просто один из металлургических гигантов – мы крупнейший в мире производитель палладия и четвёртый поставщик никеля. Но мы не только металлургическая компания; по сути, мы высокотехнологичный консорциум, где оцифрованы практически все управленческие и производственные процессы.
Помимо добычи металлов, мы активно работаем в ряде перспективных направлений: искусственный интеллект, инновации, аддитивные технологии, применение традиционных металлов (таких как палладий) в совершенно новых отраслях экономики. Это и логистика, и корпоративное образование, и медицина, – словом, спектр деятельности крайне широк.
Качественный массив внутренних данных позволяет нам оптимизировать управленческие процессы и принимать взвешенные решения. Именно на этом построены наша операционная работа и стратегия. При этом на все эти процессы накладываются технологии искусственного интеллекта, которые кардинально меняют подход к анализу добавленной стоимости и управлению большими данными.
В нашей компании иначе и быть не может: президент Владимир Владимирович Потанин уделяет особое внимание цифровым технологиям и эффективности их внедрения. Нам повезло иметь сильную профессиональную команду – IT-блок, методологов, – которая предъявляет высокие требования к таким процессам и постоянно их совершенствует.
Тем не менее, ни государство, ни бизнес не существуют в вакууме и не работают изолированно. Наряду с позитивными результатами, что важно чётко признавать, есть и побочные эффекты. Для крупного бизнеса это, в первую очередь, растущая отчётная нагрузка. Правило здесь простое: чем больше отчётности требуется государству для принятия управленческих решений, тем больше регламентированной статистической и ведомственной отчётности ложится на плечи бизнеса.
В результате множатся государственные информационные системы и каналы взаимодействия, в которых легко запутаться. Крупному бизнесу сложно, среднему и малому – зачастую невыносимо. Внутри компаний формируются целые подразделения, которые занимаются исключительно работой с этими массивами данных. В нашем случае это не сотни, а тысячи сотрудников, агрегирующих информацию.
Мы пришли к простому, но важному выводу: нет прямой корреляции между уровнем технологического развития и цифровизации внутри компании и удобством передачи информации в государственные органы. Причина – в отсутствии единых методологических подходов.
Перейду к цифрам, которые, пожалуй, наиболее показательны. Возьмём пример 2022 года: тогда мы взаимодействовали примерно с 45 государственными информационными системами. В прошлом году их число превысило 90. Более половины (58%) из них сопровождались обязательными требованиями, подкреплёнными нормами КоАП, что влекло за собой ответственность за нарушения.
Ежегодно мы сдаём около 6000 форм отчётности в 49–50 ведомств России. Около 90% этого объёма передаётся через специальные каналы связи: напрямую в ведомственные системы, по электронной почте, а часть – всё ещё на бумаге. При этом мы постоянно сталкиваемся с многократным сбором одних и тех же данных, которые могут лишь незначительно различаться в названиях или структуре, но по сути дублируют друг друга.
Переходя к практической плоскости, отмечу: Правительство Российской Федерации услышало бизнес в этом вопросе. Лично Григорий Борисенко, заместитель министра цифрового развития, и Дмитрий, тогда ещё в Росстате, а сейчас в Минэкономразвития, глубоко погрузились в проблематику оптимизации обмена статистическими и ведомственными данными.
В развитие инициативы, озвученной президентом «Норникеля» Владимиром Олеговичем Потаниным на ЦИПРе в 2024 году, вышло поручение председателя правительства. В том же году был проведён пилотный проект с участием Росстата, Минцифры, Минэнерго и компании «Норникель», выступившей пилотным респондентом.
Совместно с коллегами в компании выработали единый подход к созданию витрины данных бизнеса и новому механизму сбора отчётности с юридических лиц, основанный на ключевых принципах.
- Переход от сбора форм к сбору показателей – то есть к содержательной сути данных.
- Единый канал информационного взаимодействия «бизнес – государство» для всей статистической и ведомственной отчётности – по принципу «одного окна».
- Создание единой нормативно-справочной информации, стандартов качества передачи данных и единой модели данных бизнеса.
Это, по сути, инкубатор данных по конкретному юридическому лицу – заранее определённый и способный передавать нужные показатели в необходимом разрезе и в установленные сроки.
Пилотный проект подтвердил техническую возможность и экономическую целесообразность перехода к такой модели. В прошлом году вице-премьер Дмитрий Григоренко поручил обеспечить выполнение дорожной карты по реализации нового механизма сбора данных. Эта карта была разработана совместно с Минцифры, Минэкономразвития и Росстатом и подлежит масштабированию в министерствах и ведомствах до 2030 года.
Реализация мероприятий дорожной карты предполагает в ближайшие два года проведение продуктивного эксперимента с пилотным объёмом отчётных форм и разработку специальной нормативной базы. В качестве эксперимента мы определили пилотный набор из 5–10 отчётных форм с показателями, которые регулярно передаём в Росстат и отраслевые ведомства.
Анализ этого узкого спектра данных выявил дублирование в предоставлении сведений по электроэнергетике, численности персонала и реализации инвестиционных проектов. Уже по этим трём направлениям мы увидели возможность снизить отчётную нагрузку на 30%, сократив трудозатраты и расходы на персонал после запуска нового механизма. Эта небольшая, но уже ощутимая победа может стать реальностью в текущем году.
В самое ближайшее время мы ожидаем запуск совместной работы на площадке комиссии по развитию систем государственной статистики. Это будет платформа для реализации дорожной карты по трём основным направлениям, поддержанным коллегами из Правительства:
- Методологическое – достижение консенсуса между государством и бизнесом не только по форматам, но и по смысловым показателям.
- Технологическое – создание единого открытого канала информационного обмена, интегрированного со всеми ведомственными системами.
- Нормативное – работа с регуляторными барьерами при поддержке площадки регуляторной гигиены правительства, чтобы исключить избыточные и дублирующие требования.
Мы всецело готовы продолжать эту совместную работу. Для нас статистика – не просто материал для отчётности, а реальный инструмент развития партнёрских проектов между бизнесом и государством.
Мыслить синхронно с Россией
Директор Департамента данных проектов и процессов Банка России Михаил Балакин говорит, что осознал: Банк России мыслит синхронно с многими органами власти. Как Банк России, мы также собираем огромный объем информации от участников финансового рынка для принятия решений, направленных на денежно-кредитную политику, поддержание финансовой стабильности и на деятельность в области надзора и регулирования. В этом смысле для Банка России актуальны все вызовы, связанные с построением инструментов, каталогов данных и работой над их качеством. Это безусловная необходимость. Но я хочу чуть подробнее рассказать о последней миле. Мы внедрили развитие спроса со стороны лиц, принимающих решения, на качество данных. Как это реализуется? Условно, есть материалы, которые предоставляются руководителю или коллегиальному органу для решения конкретного вопроса.
Помимо расчетов, руководитель в момент принятия решения может не знать, на чем они основаны. Какие данные использованы? Какие модели применены? Получили мы их от участников рынка, скачали или это наши экспертные суждения? С прошлого года мы взяли за правило: для всех решений крупных коллегиальных органов прикладывается небольшая таблица, которая просто показывает, на каких данных построено решение и какие модели использованы.
Описано это в нашем каталоге данных или нет? Что мы знаем о качестве этих данных? Здесь возникает осознанный выбор. Иногда решение нужно принимать срочно, и нет возможности проверить данные, но мы должны хотя бы отдавать себе отчет, что за эти данные сейчас поручиться не можем. Если же решение регулярное, если мы будем открывать типовые проекты, то нам необходимо создать в своем контуре тракт работы с этими данными, описать их и работать над их качеством. Таким образом, это становится инструментом установки приоритетов для моих подразделений, работающих с данными. Что касается модели данных, коллеги уже говорили о наших задачах и реализации на финансовом рынке. Сегодня Банк России собирает около 340 форм отчетности от 33 видов участников рынка. Их количество растет стремительно, растет и сложность их процессов, взаимное проникновение.
Традиционно мы всегда двигались через формы. Форма отчетности – это таблица с данными, строки и столбцы. Например, сегодня нам интересны данные по кредитованию в целом. Завтра – сколько выдано ипотеки? Автокредитов? Послезавтра мы решили, что здорово бы добавить срок: до года, больше года. И каждый раз, если мы продолжаем собирать данные табличками, мы вынуждены вводить новые разрезы в отчетность. Это длинный цикл: изменения в нормативный акт, доработка системы. Альтернативный путь – направляем запрос в финансовую организацию, и она присылает что-то дополнительно. Но что такое данные по запросу? Чаще всего те же файлы, которые ложатся где-то, и повторно использовать их невозможно. Поэтому мы для себя решили: по наиболее востребованным областям нам точно нужна единая модель данных, а в отдельных областях будем доходить до уровня гранулярных данных.
Зачем каждый раз запрашивать статистический показатель, если внутри Банка России, например, 10 функциональных департаментов используют эти данные и рассчитывают на их основе разные вещи? Лучше один раз запросить все детали, условно – данные по каждой сделке и все ее параметры. Затем каждый сам посчитает нужный для себя аналитический разрез. Мы инвестируем в это один раз, но в дальнейшем меньше нагружаем рынок и получаем возможность, без ввода дополнительных форм и запросов, рассчитывать любую аналитику.
Таким образом, мы движемся к единой модели и повышению детальности данных как к однократной инвестиции, которая обеспечит будущую экономию и возможность работать с качественными данными. Ещё момент – переиспользуемость. Говоря о модели данных, я говорил о переиспользуемости внутри Банка России. Но есть также переиспользование данных между Банком России и другими органами власти.
Сейчас в работе проект по аккумулированию в Банке России определенной информации относительно операций по счетам юридических и физических лиц и её дальнейшей передаче в одно из ведомств. И последнее, с точки зрения снижения издержек всех участников информационного взаимодействия: конечно, нужно переводить всё на цифровые рельсы, на машиночитаемые форматы. Но есть ещё один момент.
Потребности в данных у многих ведомств часто схожи. Например, многие органы власти запрашивают в банках выписки по счетам. Мы с коллегами из Минцифры организовали площадку, чтобы начать процесс сближения потребностей разных органов власти… в данных, чтобы всё это поместить в один или в абсолютно идентичные виды сведений в СМЭФ.
Первая такая площадка была у нас в прошлом году. Она должна завершиться постановлением Правительства, которое закрепит формат взаимодействия в рамках 115-ФЗ по противодействию легализации доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма, в рамках которого органы, осуществляющие оперативно-розыскную деятельность, будут запрашивать сведения в банках. Это более шести органов. Все будет переведено на цифровые рельсы, но ещё и в одинаковый формат, чтобы участникам взаимодействия не нужно было под десять видов сведений по-разному дорабатывать системы, хотя запрашивается, в принципе, одно и то же. Вот, пожалуй, коротко всё о нашем опыте.
Спросим у Яндекса
Выступивший в завершение Александр Долбнев, директор по работе с финансовым сектором Yandex Cloud, поделился подходом Yandex к управлению данными и построению отчётности. – Начну с технологической основы, – сказал он. – Перед нами в своё время встал ряд вызовов: колоссальные объёмы данных, высокие темпы роста бизнеса, требующие стремительного масштабирования, а также жёсткие требования к скорости, актуальности и доступности информации. Кроме того, у нас существовали уникальные, специфические требования к технологическому стеку. В итоге мы столкнулись с тем, что на рынке просто не существовало решений, способных удовлетворить весь этот комплекс задач. Это подтолкнуло нас к созданию собственных технологий для управления данными и аналитики.
Так родился портфель: СУБД для оперативных транзакций, СУБД для аналитических витрин и системы для обработки огромных массивов неструктурированных данных. А венчает этот стек система построения отчётности Data Lence. Пройдя внутренний путь, эти технологии из внутренних проектов переросли в самостоятельные продукты, которые мы теперь предлагаем клиентам и партнёрам. Эти решения апробированы в масштабах Яндекса, доступны в том числе как open-source и внесены в реестр отечественного ПО.
Наша философия – сочетание гибкости и контроля. С одной стороны, мы даём командам возможность самостоятельно определять ключевые метрики, формировать необходимую отчётность и выстраивать конвейеры подготовки данных. С другой – благодаря единой технологической платформе мы избегаем создания изолированных «княжеств» данных и отчётности для каждого департамента. Это обеспечивает и гибкость бизнеса, и адаптивность, и значительное снижение стоимости владения данными без образования запутанных побочных цепочек.
Отдельно, как представитель направления ИИ, докладчик отметил применение технологий в аналитике. Генеративный искусственный интеллект прочно занял своё место, и мы встроили его в наши инструменты в виде «нейроаналитика». Что он решает? Во-первых, позволяет мгновенно анализировать сложные отчёты, задавая вопросы на естественном языке: «Почему не сходятся показатели? В чём причина отклонения?». Во-вторых, формирует аналитические записки по заданному формату на основе внутренних данных. В-третьих, демократизирует доступ к данным: любой сотрудник может в режиме диалога создать собственный отчёт, дашборд или график, не привлекая IT-специалистов, просто описав, что он хочет видеть. Эти инструменты уже работают и дают реальный эффект. Например, для Минцифры одного из регионов мы создали систему мониторинга госпроектов. Благодаря нейроаналитику, переработка дашбордов сократилась с нескольких месяцев до нескольких дней – это наглядный пример серьёзного ускорения разработки и поиска инсайтов.
В завершение Александр Долбнев отметил важный тренд: генеративный ИИ прочно встраивается в управление данными и отчётность, радикально сокращая путь от бизнес-вопроса до готового ответа. Однако без фундамента – без выстроенных процессов, методологии и надёжной цепочки обработки данных – даже самый продвинутый ИИ чуда не совершит. Все эти элементы критически важны. Только их сбалансированное сочетание позволяет непрерывно улучшать процессы, в том числе и с помощью искусственного интеллекта.
