«Как только наберётся "критическая масса" нефрагментированных данных с большой исторической ретроспективой, тогда начнётся массовый технологический прорыв в области управления»

«Как только наберётся "критическая масса" нефрагментированных данных с большой исторической ретроспективой, тогда начнётся массовый технологический прорыв в области управления»

Сегодня Правительство РФ плотно занимается вопросами технологической модернизации и цифровой трансформации предприятий из отраслей реального сектора экономики. А если речь идёт о крупных комплексных проектах типа умного города или региона, сложность задачи возрастает многократно.

Страна ведь у нас большая, и перечень вызовов, которые встают перед руководством города или региона, постоянно растёт. И те задачи, которые приходится решать в ходе цифровизации, становятся всё более сложными, поскольку участвующие в процессах технологии всё более тесно переплетаются друг с другом, что увеличивает сложность их восприятия. Поэтому путь к главной цели — созданию города, окружающего людей «заботой» в виде всевозможных цифровых услуг во всех аспектах, — достаточно длительный и включает немало этапов.

Танцевать от… данных

Самый первый этап — сбор данных, которые на следующих этапах преобразуются в эффективные и своевременные управленческие решения. Собственно, этим сейчас и занимается государство. Этот процесс был ключевым в 2023 г. — шло консистентное накопление больших данных из разных информационных источников в единых озёрах DataLake. Это обязательная превентивная работа, которая позволит на следующем этапе в максимальной мере раскрыть все возможности искусственного интеллекта (ИИ). Если сегодня на основе этих данных можно выявлять некоторые аномалии и подсвечивать их в формате ситуационных центров на уровне городов, регионов, страны в целом, то есть показывать реальную картину происходящего по разным аспектам, то на следующем шаге можно получать анализ, рекомендации, что делать для принятия решений по той или иной ситуации, получить способ решения задач, о которых говорит аналитическая картина, и координировать соответствующие действия.

Собственно, с этим переходом связана замена в 2025 г. госпрограммы «Цифровая экономика» на «Национальную экономику данных». Дело здесь не только в смене названия. Суть происходящих изменений гораздо глубже.

Действующий сегодня механизм накопления данных, по сути, не является чем-то прорывным — он не даёт никакого нового качества в управлении страной. А вот если посмотреть на данные не как на плоскую табличку в Excel (а именно так зачастую работают многие министерства), а как на многомерный «куб» данных, то тогда можно получить разнообразные полезные для управления инсайты. А если появляется возможность сложить этот куб с кубом, скажем, какого-либо министерства или региона, то можно обнаружить совсем неожиданную картину. Можно привести аналогию с медициной: если обратиться к одному, потом другому врачу-специалисту разного профиля, можно всё-таки не увидеть причину болезни, поскольку правильный диагноз может поставить специалист третьего профиля.

В этом смысле сбор панорамных метрик и возможность просматривать более длинные цепочки по данным открывают принципиально новые возможности в управлении.

Однако первый этап накопления данных пока не завершён. В настоящее время вовсю идёт борьба с «лоскутностью» государственных данных. Именно с этой целью государство занялось вопросом централизации методологических, платформенных, технических подходов, которые позволяют в полной мере централизованно реализовать правильное отношение к данным и их обработке. В отличие от «лоскутного» периода, когда у каждого министерства был свой подход к данным, сейчас благодаря новому подходу идёт систематизация и сопоставление данных. Множество собираемых данных обретёт единую структуру, и тогда мы сможем увидеть комплексную картину, к которой имеют отношения разные министерства.

Но главное, что благодаря этому обычный человек, житель получит жизненные сценарии на новом уровне. Например, получить новый загранпаспорт уже сейчас гораздо проще, чем 20 лет назад, а как просто это станет сделать в случае, если максимальное количество данных будет подтягиваться автоматически.

Сегодня сбору данных в единую структуру мешает то, что владельцами данных являются разные министерства, каждое — со своими задачами и формами отчётности. И принятие решений в этой ситуации — прерогатива человека-эксперта. Но цель, как это подразумевает data-driven-подход, заключается в том, что главным элементом управления станут данные, а не те министерства, которые на этих данных решают разные задачи. Грамотно организованная единая структура доменов данных, а не кусочки, хранимые в разных министерствах, — вот что составляет основу комплексного анализа процессов и событий на уровне городах, региона, отрасли, страны.

Как только наберётся «критическая масса» нефрагментированных данных с большой исторической ретроспективой, тогда начнётся массовый технологический прорыв в области управления, лавинообразное применение этих подходов. Эта история уже не за горами. Думаю, это случится в районе 2026 г. И к этому нужно готовиться всем сторонам, причастным к процессам управления.

Действия государства в переходный период

Государство готовит информационную среду для наступающего цифрового прорыва в управлении по нескольким ключевым направлениям.

• Формирование единой политики обращения данных на методологическом уровне.
• Создание технических площадок для реализации идеи централизованного подхода к данным. Внедряется платформа, которая обеспечивает хранение данных с принятой системой доменов. В прошлом году в более чем 10 регионах страны проходили соответствующие пилотные проекты.
• На энергичный добровольный переход компаний и госструктур на новые принципы работы с данными рассчитывать не приходится. Поэтому реальный путь внедрения новых принципов — движение методологических разработок сверху вниз по линии Минцифры в регионы.

Важно понимать, что одной из самых мотивированных категорий пользователей технологий обработки данных являются мошенники разного рода. В отличие от государственных и крупных компаний, которые основательно думают, прежде чем применить ту или иную технологию, мошенники особо не раздумывают, а сразу приступают к «реализации проекта». Поэтому сегодняшняя реальность постоянно обновляет и усиливает требования к информационной безопасности цифровых структур управления. На волне популярности различных дипфейков достоверность информации должна проверяться в большей мере, чем раньше. Но государство пока не успевает собирать и обрабатывать данные так же оперативно, как это делают мошенники. Индустрия ИБ пока вынуждена разрешать вызовы оцифрованной реальности крупными мазками — запретить, отгородить. Однако Data-driven-экономика требует более тонких методов защиты данных.

Одно из самых больших достижений Data-driven-подхода к управлению городскими агломерациями или территориями заключается в возможности переиспользования лучших апробированных решений. Ведь управлять можно только тем, что измеришь, и такие возможности появляются на базе централизованных методологий — лучшие практики можно формализовать на уровне доменных данных и бизнес-процессов. И здесь также лучше всего будет работать принцип тиражирования сверху вниз: не просто рассказ одного региона другим об удачном проекте, а централизованный запуск лучших практик через превращение их в методики. Плюс мониторинг метрик практической реализации программ внедрения.  

Умный город Железноводск. Источник: «Русатом Инфраструктурные решения»

Об оценках эффективности проектов уровня «Умный город»

Принято считать, что проекты технологической модернизации и цифровой трансформации можно переложить на язык экономических результатов и таким образом объективно оценивать эффективность произведённых преобразований. Однако понятие эффективности в проектах масштаба «Умный город» имеет сложную структуру. Точнее, прорывной результат проекта в смысле повышения эффективности управления заметен в долгосрочной перспективе. Но достаточно длительный путь к нему — это то, чем надо заниматься в краткосрочной перспективе и отдавать себе отчёт в том, что без текущего этапа накопления государственных данных не заработают прорывные технологии управления. Кроме того, накопление данных идёт вместе с накоплением опыта практических решений цифровой модернизации и оптимизации, создавая базис для последующего рывка вперёд за счёт тиражирования лучших апробированных практик (рис. 1).

Рисунок 1. Универсальная платформа управления регионом «Русатом Информационные системы». Источник: «Русатом Инфраструктурные решения»

Хороший практический опыт уже накоплен в разных аспектах реализации «Умного города», в первую очередь в области безопасности города и безопасности на дорогах. Так, на основе анализа загруженности перекрёстков дорог можно спланировать наилучший вариант масштабирования транспортной инфраструктуры. Решения интеллектуальной транспортной инфраструктуры реально помогают добиться более ответственного поведения водителей на дорогах и большей отдачи от средств, вложенных в строительство дорожной инфраструктуры. Есть удачные проекты в других областях цифровизации городской среды, например, в части коммуникаций с гражданами или цифровых двойников промышленных объектов. Стоит упомянуть весьма продвинутые проекты в области цифровизации ресурсоснабжения. Уже сегодня можно не только отследить, как идёт поток водоснабжения или теплоснабжения, но и формировать пользователям квитанции для оплаты. Далее можно заняться более продвинутыми технологиями, например, прогнозировать вероятность аварий оборудования или помочь наилучшим образом настроить запорное устройство, чтобы при меньших затратах обеспечить более высокую ресурсную эффективность. 

Вообще, в связи с переходом к Data-driven-подходу в национальных проектах многое придётся переосмыслить. Например, саму методологию создания умных городов. Через нацпроекты должны тиражироваться лучшие практики. Таким образом уйти от негативных эффектов… Необходимо учесть существенную разницу цифрового опыта регионов, что может привести к самым разным негативным эффектам, например повторным затратам государственных средств.

Как в таком случае организовать массовое тиражирование наилучших проектов?

Тиражирование опыта продвинутых проектов

Первый вопрос: что считать наилучшим ИТ-проектом? Очень продвинутый в смысле технической реализации и используемых технологий? Что тогда брать за эталон? Некое решение, которое лучше всех в мире? Здесь, на мой взгляд, наилучшим ответом будет тезис «следуй за лидером». В ближайшее время «догнать и перегнать» Запад в технологическом смысле вряд ли возможно, но важно замечать тренды, которые рождаются в крупных мировых корпорациях, и своевременно откликаться на них. Все мы хотим «не опоздать», не упустить время и не допустить критического отставания по уровню производства и управления. Второй аспект своевременности — реакции на новые вызовы киберугроз. Так что, скорее, нужно говорить о гибкости в технологическом развитии, чем в непосредственном соревновании.

Второй вопрос — механизмы тиражирования. В условиях нашей страны самый эффективный способ — это централизованное распространение лучшего опыта сверху вниз (в большой стране эффективнее централизованно тиражировать best practice, а не экспериментировать в каждом регионе), которое сопровождается аудитом и контролем хода проекта, также разъяснительной работой со стороны государства.

Важно, чтобы этот процесс сопровождался поддержкой регионов субсидиями для осуществления перехода на новые рельсы. С одной стороны, желание развиваться в русле передовых веяний цифровизации у регионов точно есть. С другой стороны, это движение тормозится неуверенностью в финансовой эффективности вложений. Именно по этой причине зачастую буксуют проекты, направленные на усиление лояльности граждан, но гораздо легче запускаются проекты, способные принести реальную экономическую выгоду в короткие сроки. Поэтому формат госпрограммы с поддержкой государства в виде предоставления платформенных решений и экспертно-методологической поддержкой будет лучшим вариантом тиражирования (рис. 2).

Рисунок 2. Универсальная концепция создания эффективного умного города. Источник: «Русатом Инфраструктурные решения»

О необходимости прорыва в отечественных технологиях

По большому счёту, все технологии, которые нужны стране для того, чтобы перейти на новый уровень управления на основе данных, уже существуют в отечественном исполнении. Основные факторы, которые обусловливают риск неэффективных проектов, — это высокая стоимость ИТ-решений и платформ и недостаток высококвалифицированных аналитиков. Для того чтобы такие проекты выполнялись максимально экономично и эффективно, нужно внимательно проработать технологии очистки данных и методологии работы с ними.

В то же время перспективные рынки (BlueOcean) тоже необходимо держать в зоне внимания государства. С одной стороны, разработка таких продуктов является серьёзным конкурентным преимуществом государства. С другой стороны, стоимость прорывных ИТ сегодня достаточно велика. Поэтому для их практической разработки необходимы, во-первых, источники инвестиционных средств и, во-вторых, компании-визионеры, которые сумеют предугадать, на какие конкретныеR&D-работы следует потратить эти инвестиции. Понятно, для того чтобы правильно организовать эти процессы, необходима согласованная активность по внедрению освоенных технологий и поисковым работам в разных «голубых океанах».

В этой части, на мой взгляд, у ИТ-отрасли есть существенное преимущество: в ней хорошо проработаны различные подходы к ведению стратегических программ и включённых в них проектов. Здесь как традиционный формат «водопада», так и разнообразные гибкие организационные технологии. Причём под грамотным управлением проектом в данном случае понимается не простой трекер задач, а управление допущениями, ограничениями, ресурсами в рамках треугольника: сроки — стоимость — качество. Это позволит учесть все основные вызовы нынешнего момента: риски инвестиций в разработку новых дорогостоящих технологий, риски кибербезопасности, риски проблем при внедрении унифицированных решений на сильно различающихся территориях.