Введение
Активно осуществляется процесс перевода максимального количества государственных и муниципальных услуг в электронный вид; для тех, услуг, которые еще не могут быть по каким-либо причинам предоставлены удаленно — на порталах отображается максимально полная информация по получению той или иной услуги.
Преимущество использования электронных услуг в том, что открываются новые возможности анализа их качества за счет использования электронных инструментов, в том числе отслеживающих действия пользователя в сети интернет. По Указу Президента от 7 мая 2012 года №601 «Об основных направлениях совершенствования системы государственного управления», была закреплена задача по достижению 90% уровня удовлетворенности граждан качеством предоставления государственных и муниципальных услуг к 2018 году. Также в настоящее время рамках административной реформы государственных управления, одной из центральных задач которой является совершенствование системы государственных услуг в соответствии с Федеральным Законом от 27 июля 2010 года № 210-ФЗ «Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг», Минэкономразвития Российской Федерации проводит ежегодный мониторинг качества предоставления государственных и муниципальных услуг, в том числе в электронном виде.
Более того, в рамках технологий оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг, в том числе в электронном виде, был создан портал «Ваш контроль», который специализируется на получении и аккумуляции обратной связи от граждан по итогам получения той или иной услуги. Портал ведет отчетность значительно чаще с момента создания и предоставляет ежеквартальные отчетности в федеральные органы исполнительной власти.
Однако на сегодняшний день абсолютно очевидно, что нынешних технологий оценки, которые позволяют генерировать отчетности вручную на ежегодной и ежеквартальной основе — недостаточно. Для повсеместного (во всех субъектах Российской Федерации) достижения необходимого уровня удовлетворенности необходимо внедрение более продвинутых систем анализа данных, которые позволяют автоматизировать сбор данных, их обработку и генерирование отчетности. В итоге, это позволило бы повысить оперативность реагирования государственных органов на результаты своей деятельности. Более того, из-за большого количества ручной работы — выборка по большинству субъектов также достаточно низкая в виду того, что практически невозможно вручную анализировать столь большое количество данных, поэтому мнение большинства граждан нашей страны остается за кадром. Все вышесказанное, безусловно, подтверждает актуальность и необходимость проведения исследования в рамках рассматриваемой темы.
В качестве выхода из сложившейся ситуации для улучшения технологий оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде может служить технология Больших Данных, которая позволит практически искоренить ручное генерирование отчетности, перевести оценку качества предоставления услуг на новые масштабы за счет большего охвата респондентов, перевести мониторинг в режим реального времени. Все это повлечет за собой выход на новый уровень понимания потребностей и нужд граждан при работе с государственными и муниципальными услугами в электронном виде, а также проблем, с которыми сталкиваются пользователи.
Стоит отметить, что на сегодняшний день уже существуют некоторые исследования в этом направлении, представленные как в зарубежных работах, так и российских. Теоретическую базу формируют работы таких исследователей, как представители крупных консалтинговых компаний, как Price Waterhouse Coopers (PWC), McKinsey, — Nick Jones, Ian Elliot, James Manyika и другие, отчетами которых апеллируют на сегодняшний день на крупнейших конференциях по Большим Данным. А также отечественные исследования, например, в работах представителей НИУ ВШЭ и РАНХиГС, среди которых, в частности, следует отметить С.И. Неделько, В.В. Радаева, В.Н. Южакова, Е.М. Стырина и С.М. Плаксина. Однако большинство из них делают акцент на достаточно абстрактных информационных системах, не предлагая конкретные технологии и решения, по итогам исследования реального положения в стране и анализа реальных данных.
Таким образом, объектом данного исследования является система предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде.
Предметом исследования является процесс оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде.
Гипотезой исследования является существование взаимосвязи между удовлетворенностью качеством электронных услуг и уровнем внедрения Больших Данных для анализа электронных услуг.
Целью данной работы является разработка программы рекомендаций по внедрению системы Больших Данных в технологию оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде для повышения уровня удовлетворенности граждан в субъектах Российской Федерации.
Задачи по достижению данной цели выделены следующие:
— Исследование существующей технологии оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде;
— исследование технологий Больших Данных и примеров их внедрения в государственное управление в других странах;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
— анализ нынешнего уровня внедрения технологий Больших Данных по Российской Федерации.
Методология данной работы включает в себя методы сбора, систематизации и структуризации статистической информации; методы анализа данных в статистических пакетах.
Работа включает, прежде всего, теоретическую часть, в которой рассмотрены основные понятия в области государственных услуг, необходимые для дальнейшего исследования, а также схема нынешней работы. Следующим блоком работы является ее аналитическая часть, где рассмотрены технологии Больших Данных отдельно и в разрезе применения в рамках государственных и муниципальных услуг. Наконец, третья, практическая, часть работы содержит рекомендации по стратегии внедрения Больших Данных.
Глава 1. Проблема оценки качества предоставления государственных услуг в электронном виде
.1 Понятие государственных услуг
Одним из общеизвестных мировых способов сдерживания разногласий, недочетов и нивелирования человеческого фактора в процессе принятия решений, безусловно, является грамотное управление. Соответственно, наиболее известной и крупной управляющей единицей для общественности остается государство, которое неизменно представляет собой наиболее оптимальную форму взаимодействия и выстраивания отношений между людьми.
Однако наличие такой системы в действительности не решает проблемы, порождаемые влиянием: когда относительно небольшая группа людей, наделенная полномочиями, представляет интересы другой большой группы людей. В такой ситуации важной составляющей этих интересов является именно предоставление качественных государственных услуг в полном объеме каждому гражданину, что обусловило бы соблюдение интересов стороны, чьи проблемы призвано решать государство. Собственно, по большей части за эти услуги мы и платим налоги, и именно поэтому нам необходима наиболее точная и строгая оценка качества предоставления государственных и муниципальных услуг.
Для этого, прежде всего, необходимо провести качественный анализ текущей ситуации. И стоит начать с определения государственных (и муниципальных) услуг или функций.
Рассмотрим определения из разных источников. Первое определение, которое мы рассмотрим, было предложено еще 1982 году на симпозиуме «Государственные услуги как институт» и определяет государственные услуги, как набор предоставляемых возможностей государства людям, которые живут внутри той или иной страны и могут спонсироваться напрямую государством или могут предоставляться частным лицом, но обеспечиваться государственными средствами.
Согласно определению портала государственных услуг нашей страны, услуги возникают в соответствии со спросом граждан или организаций на них, а результатом деятельности по оказанию государственной услуги являются возникновение, изменение или прекращение правоотношения, или создание определенного документа.
Если же обратиться к нормативно-правовой документации, следует отметить, что, например, Конституция Российской Федерации вовсе не содержит определения государственных услуг: альтернативой данному понятию принято считать функции, которые выполняет тот или иной государственный орган.
В свою очередь, Федеральный закон № 210-ФЗ от 27 июля 2010 года «Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг» уже включает такое понятие и определяет государственные услуги, как активность того или иного государственного органа по оказанию той или иной услуги. Результатом в данном случае является установление правоотношения или документ, как было указано и на портале государственных услуг Российской Федерации.
Как видно, государственные услуги в нашей стране, по крайней мере, документально, представляют собой довольно ограниченный комплекс услуг и представлены только двумя достижимыми результатами предоставления определенных услуг гражданам или организациям. В то время как во многих зарубежных странах государственные услуги являются чуть ли не основной формой взаимодействия государства и физического/юридического лица, где государство выступает в роли обслуживающего звена для удовлетворения нужд вторых.
Так, например, в Германии существует понятие, которое звучит как «публичные услуги». Публичные услуги в Германии — это понятие, которое включает в себя широкий спектр услуг государства для граждан и организаций, направленное на удовлетворение их нужд и включает в себя организацию нормального жизнеобеспечения населения. Также административным законодательством Германии провозглашается ответственность государства за качество предоставленных услуг. То есть в Германии — государство воспринимается не только как управляющее звено, но и как поставщик услуг для граждан и организаций, что, в целом, несколько отличается от подхода, используемого в нашей стране.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Здесь стоит сделать небольшое отступление и пояснить соотношение государственных и публичных услуг. На данный момент не существует четкого разделения двух понятий — и тот, и другой термин можно встретить применительно к одним и тем же ситуациям, и связано это зачастую с переводом иностранного «public services» по кальке. Многие эксперты полагают, что публичные услуги — это более широкое понятие, чем государственные услуги, а отличаются они тем, что государственные услуги предоставляются именно государственным органом. Однако в рамках данной работы мы принимаем оба определения для обозначения одного и того же явления.
Таким образом, от страны к стране понятие и составляющий спектр активностей в рамках государственных или публичных услуг может различаться, но значимость для населения, а соответственно и для государства — очевидна.
Учитывая разный перечень услуг, которые могут включать в себя государственные услуги в разных странах, в рамках данной работы необходимо определить общие принципы государственных услуг, классификацию и основные характеристики для того, чтобы унифицировать понимание того, что включает в себя рассматриваемое явление.
Итак, начнем с основных характеристик. Для дальнейшего исследования будут выделены следующие характеристики государственных или публичных услуг:
— услуги удовлетворяют конкретный спрос на публичные услуги;
— государство является источником услуги, так как имеет исключительные компетенции на их предоставление;
— государство является источником услуги, так как существует серьезная недостача или полное отсутствие услуги ввиду отсутствия необходимых ресурсов или предприимчивости со стороны частных организаций;
— публичные услуги являются частью государственного управления;
— государственный орган организует, инициирует или контролирует предоставление государственной или публичной услуги населению или организациям.
Существуют также разные классификации, по которым разделяют те или иные перечни государственных услуг. Так, например, А.В. Нестеров — профессор НИУ «Высшая школа экономики» — предложил в своей работе классификацию государственных услуг по их необходимости: необходимые услуги, к которым относятся, например, услуги ЖКХ; законные услуги, как например, услуги по регистрации прав на недвижимость, а также реальные или реализуемые услуги, то есть по которым есть действительный «услугодатель», в то время как по двум вышеупомянутым классификациям «услугодателя» может и не быть, соответственно, они могут быть и нереализуемыми.
Также есть несколько подходов, которые позволяют классифицировать публичные услуги по субъектам, которые предоставляет государственные услуги:
— услуги, которые предоставляются частными организациями, но спонсируются государством;
— услуги, которые предоставляются государственными органами;
— услуги, которые предоставляются муниципальными органами.
Другой подход позволяет классифицировать государственные услуги по субъектам, которые услуги непосредственно получают:
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
— услуги для частных физических лиц;
— услуги для частных юридических лиц;
— услуги, одинаковые при предоставлении, как для физических, так и для юридических лиц.
Также имеют место быть классификации по источникам финансирования и в зависимости от области, в которой предоставляются государственные услуги. Таким образом, единый подход к классификациям, в целом, имеется, однако при углублении, например, в раскрытия перечня классов по областям предоставления государственных услуг — могут наблюдаться серьезные разногласия между экспертами, однако вышеупомянутых согласованных классификация вполне достаточно позволяет понять общую картину по государственным услугам в рамках данного исследования.
Далее, мы обозначим общие принципы предоставления государственных услуг, закрепленные законодательством Российской Федерации:
. Государственные услуги должны быть общедоступны.
Очевидно, что данный принцип является фундаментальной основой не только публичных услуг, но и основой гуманизма, отсутствия дискриминации и общедоступности благ, которые предоставляет государство, в целом.
. Государственные услуги должны предоставляться непрерывно.
Данный принцип возвращает нас к тому, что было упомянуто в данной работе ранее: некоторые принципы, являющиеся непременными атрибутами государственной деятельности, звучат довольно утопично, но при этом существует абсолютное четкое понимание, что сам принцип без исключений необходим.
. Государственные услуги должны предоставляться с учетом исключительно публичных интересов, а не частных.
При предоставлении государственных услуг необходимо нивелировать личный интерес акторов, участвующих в предоставлении данных услуг. Естественно, должностные лица не должны преследовать корыстные цели и, например, взимать плату (если таковая не обусловлена официально) с частного лица или юридического лица за предоставление государственной услуги.
. Процесс предоставления государственных или публичных услуг должен быть максимально прозрачен.
Каждый гражданин или организация должны понимать, каким образом будет предоставлена необходимая услуга, что эта услуга включает в себя, кем она будет предоставлена и в какой срок, а также любые другие интересующие вопросы, которые касаются предоставления услуги, не должны быть оставлены без внимания.
. Подотчетность при предоставлении государственных услуг.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Государственные органы, которые предоставляют публичные услуги, обязаны высылать отчеты о том, как была организована деятельность. В дальнейшем, эти отчеты должны быть обработаны, а эффективность и качество предоставления услуг должны быть оценены.
. Государственные или публичные услуги должны предоставляться эффективно и качественно.
Собственно, на сегодняшний день по оценке воплощения данного принципа имеются большие проблемы, в том числе в электронной форме. Это и является главным объектом исследования данной работы. Следовательно, предложения по их разрешению будут предложены в практической части данного исследования, а в следующих частях теоретической главы будет проанализирована специфика предоставления государственных услуг в электронной форме и существующие методы оценки государственных и муниципальных услуг, предоставляемых в электронной форме.
1.2 Предоставление государственных услуг в электронном виде
Прежде всего, отметим, что электронными услугами следует считать государственные услуги, получение которых становится возможным без необходимости личного присутствия в том или ином государственном органе (удаленное предоставление и получение требуемых документов или установление правоотношений).
В действительности, значительное число государственных услуг уже сегодня можно получить удаленно и не тратить своё время на то, чтобы стоять в очередях и ждать, пока запрос будет обработан. Это стало возможным благодаря системе электронного правительства, и, в частности, благодаря разработке Единого портала государственных и муниципальных услуг, требования к которому регламентируются статьей 21 Федерального Закона № 210-ФЗ.
Портал предоставляет возможность получить государственную услугу без необходимости взаимодействия с представителями власти «лицом к лицу», поскольку, например, заявка на предоставление услуги может быть подана удаленно — посредством сети Интернет. Результат предоставления услуги в большинстве случаев может быть также получен удаленно (например, в виде документа, официальный статус которого подтверждается электронно-цифровой подписью исполнителя) через Единый портал государственных и муниципальных услуг или региональный портал, возможность наличия которого так же обозначена в Федеральном Законе № 210-ФЗ.11
На момент появления, в своем первом варианте портал решал очень узкий перечень задач и был, в основном, определенным подобием информационного центра, позволяющего узнать, где можно получить ту или иную услугу. Кроме того, уже тогда существовала возможность дистанционной записи на предоставление государственной или муниципальной услуги, однако подавать данные на предоставление услуги и получать результирующие документы необходимо было лично.
На сегодняшний день уровень совсем иной и уже существуют определенные требования к Единому порталу и к региональным порталам государственных и муниципальных услуг, которые обозначены в Постановлении Правительства Российской Федерации № 861. Они включают следующие важные моменты:
— во-первых, к обоим порталам существует требование не только к информационной поддержке по получению государственных услуг и смежных тематик, но и к непосредственному предоставлению государственных услуг в электронной форме (или хотя бы удаленной записи на услуги), а также обязательного сопоставления этих данных с реестром государственных и муниципальных услуг;
— во-вторых, обозначаются требования к регистрации на портале с использованием Единой системы идентификации и аутентификации (далее — ЕСИА), в то время как для региональных порталов был оставлен пункт в статье, который позволяет выставлять дополнительные требования к региональным порталам, не противоречащие данной статье.
Таким образом, портал обеспечивает ряд преимуществ не только для самих граждан, но и системе государственных и муниципальных услуг, в целом. Эти преимущества достаточно очевидны, однако стоит обозначить их отдельно и добавить потенциально возможные преимущества, которые в нашей стране еще не до конца реализованы:
. Снижение количества прямых запросов к лицам государственных и муниципальных органов, что дает им возможность сконцентрироваться на организации качественной работы, а не на работе с коммуникацией с гражданами, которая в абсолютном большинстве случаев является затратным трудовым и временным занятием (позволяет снизить загрузку государственных лиц);
2. Снижение затрат на бумажную волокиту с распечатыванием, передачей через курьеров или любым другим методом и хранением бумажных документов (соответственно, снижаются затраты на закупку принтеров, печатей, бумаги и другой канцелярской принадлежности);
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
. Снижение длительности процесса предоставления государственных и муниципальных услуг;
. Снижение количества возникающих ошибок, как, например, дублирование информации, двойное предоставление услуги, мошенничества и так далее, за счет возможности оперативной обработки информации и проверки соответствия;
. Обогащение существующих данных за счет добавления атрибутов активности в сети интернет и сопоставление с «офлайн» информацией.
По данным, доступным на самом же портале, Единый портал государственных услуг позволяет получить доступ к следующему набору привилегий:
— Рассмотрение списка доступных государственных услуг, как для физических лиц, так и для юридических лиц: здесь предоставлена наиболее полная информация о том, какие из государственных услуг, возможно получить удаленно (к таким услугам относятся, например, получение заграничного паспорта, оплата штрафов ГИБДД, записаться на прием к врачу в государственную поликлинику, услуги ЖКХ и многое другое);
— Отправка заявки на запрос предоставления той или иной государственной услуги, доступной из перечня, к которым относятся такие услуги как получение загранпаспорта, замена паспорта, регистрация транспортных средств, оплата жилищно-коммунальных услуг и другие;
— Выражение собственного мнения о том, насколько качественно были предоставлены услуги в электронной форме — все эти сведения учитываются и обрабатываются, не оставаясь без ответа.
Непосредственный перечень доступных государственных и муниципальных услуг на портале электронного правительства зависит от города, в котором запрашивается та или иная услуга. Для удобства можно воспользоваться автоматическим определением местоположение пользователя, в зависимости от которого запускается локальная версия портала.
После того как определение местоположения завершено, пользователю становится доступен так называемый каталог услуг в различной классификации. Однако для того, чтобы непосредственно воспользоваться какой-либо из услуг, пользователю необходимо зарегистрироваться — тогда будет доступен полный функционал Единого портала государственных и муниципальных услуг.
Следует отметить, что доступ к полному функционалу реализован через личный кабинет, из которого пользователь может управлять своими действиями на портале, а именно:
— детализированно изучать материалы на Едином портале государственных и муниципальных услуг;
— изучать и скачивать формы заявок;
— производить непосредственно запросы на оказание государственных и муниципальных услуг;
— следить за ходом исполнения заявленной услуги;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
— получать результаты запросов на оказание государственных и муниципальных услуг в заявленном в той или иной услуге заранее форме и в заявленном перечне.
Далее рассмотрим вопрос о том, насколько популярны порталы государственных и муниципальных услуг: как часто ими пользуются и пользуются ли вообще. Реализуется ли весь потенциал возможностей портала пользователи или они используются исключительно для решения ограниченных и простых задач, в то время как для решения сложных и трудозатратных задач граждане вынуждены лично посещать те же многофункциональные центры.
Для того чтобы понять, насколько популярны государственные услуги в электронном виде среди пользователей и определить процент так называемого принятия услуг в таком виде, необходимо для начала определить, какой процент пользователей в России вообще имеют доступ к Интернету и активно пользуются им.
По данным одного из последних отчетов TNS Web Index (Февраль 2016 года) число граждан России, которые пользовались интернетом хотя бы 1 раз за текущий месяц, составило 84,7 млн. человек. При этом все население страны — 143,5 млн. человек. То есть процент «принятия» (adoption) интернета — около 59%. Получается, что потенциально 60% населения всей страны имеют возможность пользоваться услугами Единого портала государственных и муниципальных услуг.
К сожалению, последнее полноценное исследование и отчет по этой теме датируются 2012 годом: исследование Фонда общественного мнения содержит информацию о том, что 41% опрошенного населения знает о портале государственных и муниципальных услуг. В основном, преобладают молодые люди (около 52%) и что при этом удивительно — основным барьером к использованию услуг в электронном виде стало отсутствие необходимых навыков или отсутствие необходимости в использовании. Таким образом, на данный момент получается, что более возрастная аудитория нуждается в такого рода инструменте, однако не имеет достаточных навыков для использования, а более молодое поколение умеет, но среди них не особо высок спрос к государственным и муниципальным услугам в принципе.
Однако стоит учитывать, что данный опрос был проведен пять лет назад и ситуация, вероятнее всего, сильно изменилась, так как процент использования Интернет у населения старшей возрастной группы за это время, естественно, увеличился. Очевидно, что за это время навыки были приобретены в виду того, что Интернет стал неотъемлемой частью жизни и перестал быть атрибутом только молодых людей.
Так, согласно отчету Минкомсвязи России более 30% граждан Российской Федерации в настоящее время пользуются Единым порталом государственных и муниципальных услуг (43,5 млн. человек). Однако далее в документе упоминается конкретная цифра в 10 миллионов зарегистрированных на портале пользователей на данный момент, что противоречит первоначально упомянутому объему трафику и составляет только 7% от населения. Непонятно, на что ориентировались исследователи при выведении первой цифры.
Также упоминается, что ежемесячно насчитывается число активных пользователей, равное 3,4 млн. человек. То есть получается, что из 84,7 млн. человек, которые пользуются интернетом, только 4% пользуются порталом государственных и муниципальных услуг. Следует отметить, что самыми востребованными услугами стали оплата штрафов ГИБДД, проверка долгов по уплате налогов и выдача заграничного паспорта.
Как видно, на сегодняшний день существует возможность получения очень широкого спектра услуг в электронном виде. Это позволяет сокращать время предоставления услуг, исключая возникающие очереди, улучшать их качество за счет индивидуального подхода на основании истории обращений, лучше понимать пользователей, а также быстрее и эффективнее собирать обратную связь по предоставленным услугам.
1.3 Оценка качества услуг: понятие и методы
Существует несколько документов, которые являются ориентиром при выстраивании методик по оценке достаточно субъективного понятия — качество. К таким документам относятся международный стандарт (ISO) и отечественный стандарт (ГОСТ), на основе которых и будет выстроено согласованное понимание качества услуги в рамках данного исследования.
Документ ISO 9004 «Административное управление качеством и элементы системы качества» включает в себя часть, которая регламентирует международный стандарт качества по оказанию услуг: «Руководящие указания по услугам».
По данному документу услуга определяется как итог работы между заказчиком и поставщиком, а также внутренней работы поставщика по тому, чтобы удовлетворить нужды заказчика. В нашем случае вполне очевидно, что заказчиком услуги является гражданин или организация, а поставщиком — тот или иной государственный орган. Также в документе дано определение качества услуги, которое определяется как набор свойств и характеристик, позволяющих удовлетворить определенные потребности. Обозначенные характеристики должны быть четко определяемы заказчиком и могут быть выражены как качественные, так и количественные показатели. Предпочтение, конечно, отдается количественным показателям, так как качественные влекут за собой определенный процент субъективности оценки, поэтому предлагается конвертация качественных показателей в количественные, если такая конвертация применима.
Примерами такой конвертации могут служить время предоставления услуги вместо оценки, например, субъективной вовлеченности человеческих ресурсов при предоставлении услуги, а также время ожидания ответа на заявку вместо субъективной оценки доступности той или иной услуги.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
В документе также отмечается, что разработка качественной системы оценки возможна только при достаточно полном контроле всех этапов процесса предоставления услуги. То есть данные по результатам деятельности должны собираться не только при начальной заявке и конечном результате, но и на многих промежуточных этапах заявления, выполнения и предоставления той или иной услуги.
Таким образом, международный стандарт ISO 9004 регламентирует, что в организации для предоставления качественных услуг должна быть разработана и реализована система сбора и анализа данных. К необходимым классам собираемых данных относят данные по оценке, которые производятся как на стороне заказчика, так и на стороне исполнителя, а также общие проверки качества предоставляемых услуг. Международный стандарт указывает на то, что данные должны собираться целенаправленно и систематизированно, а также максимально исключать возможные риски и случайности при сборе данных.
Целью этих процедур является повышение результативности, выражающейся в качестве предоставления услуги за счет установления проблем в процессе предоставления той или иной услуги; установления причин возникновения этих проблем; и поиск решения и предотвращение появления проблемы в дальнейшем процессе.
В рамках данной работы также важно отметить, что отдельно в документе выделятся и большая вероятность человеческой ошибки, как при процессе предоставления услуги, так и при процессе сбора и анализа данных, которая зачастую является тяжело определяемой. Поэтому отмечается, что для работы с данными должны привлекаться ответственные экспертные лица, которые будут работать на нахождение слабых сторон и соответственно на повышение качества предоставляемых услуг, используя современные статистические методы и технологии для работы с данными.
По итогам аналитической деятельности регламентируется, что должны определяться следующие параметры:
— свойства и характеристики, влияние на которые позволят улучшить эффективность предоставления услуги;
— отклонения от заданных параметров качества, которые негативно влияют на эффективность предоставления услуги;
— потенциальные зоны для снижения затрат на предоставление услуги и повышения качества предоставляемой услуги.
Также в документе регламентируется, что процедуры по работы над качеством должны включать в себя определение данных, которые необходимо собирать, анализ данных и отчетность руководству и лицам, ответственным за принятия решений для дальнейших действий по оптимизации.
Таким образом, мы видим, что большое внимание в рамках документа уделяется не только определению качества как такового, но и сбору данных и анализу. Выставляется требование к тому, что применяемые методы оценки должны быть передовые и включать в себя как работу по выявлению проблем, так и предложения по оптимизации.
Отечественный стандарт ГОСТ Р 52113-2014 «Услуги населению. Номенклатура показателей качества услуг» является, по сути, национальным аналогом международному стандарту и, конечно, не противоречит ему, а дополняет и определяет некоторые общие понятия, при необходимости.
Данный национальный стандарт уже является полноценным «руководством к действию» и предлагает процедуру, по которой можно провести оценку качества предоставления той или иной услуги. В документе регламентируется, что перед оценкой необходимо сначала определить группу, к которой относятся та или иная услуга; определить её содержание и конечный результат предоставления; и только затем выбирать определенный набор показателей качества для той или иной услуги.
Согласно ГОСТ Р 52113-2014 определяется следующий перечень групп показателей качества предоставления услуг:
) Показатели назначения, которые определяют, насколько свойства услуги соответствуют изначальному предназначению услуги в рамках той или иной потребности заявителя, и включает в себя следующие подтипы показателей: применение, совместимость (например, программная или технологическая), качество предприятия (имеющиеся ресурсы), а также специфические, которые относятся к свойству конкретной услуги и определяются ситуационно;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
) Показатели безопасности, которые определяю, насколько безопасен конечный результат услуги для заявителя (к примерам таких показателей можно отнести пожарную безопасность, радиационную безопасность и другие, а также специфические показатели, характерные для конкретной услуги);
3) Показатели надежности, которые определяются как степень воздействия внешних факторов на свойства услуги; при этом показатель делится на четыре группы, к которым относятся: надежность результата, стойкость результата к внешним факторам, защищенность от помех, надежность предоставления услуги;
) Показатели компетенцией человеческих ресурсов при предоставлении услуг, которые делятся на три группы: уровень компетенций (включает такие показатели, как рейтинг учебного заведения предоставляющего услуги, опыт работы, уровень подготовки, как высшее образование, среднее образование и другое), способность к управлению (если применимо), соблюдение этики при предоставлении услуг (включает личностные характеристики, как внимательность, вежливость и другое).
Таким образом, согласно ГОСТ перечислены, в основном, достаточно субъективные качественные характеристики, которые нуждаются в конвертации в более объективные количественные показатели, как указано в международном стандарте ISO.
В национальном стандарте ГОСТ Р 52113-2014 также указываются рекомендуемые методы, по которым предлагается оценивать те или иные качества предоставления услуг и выявление вышеперечисленных показателей. К таким методам относятся:
— Инструментальный метод, который определяется как метод оценки, при котором используются определенные технические средства для проведения процедур оценки;
— Органолептический метод, который включает в себя анализ реакции эксперта, которые оценивает ту или иную услугу (результат такого метода оценки может быть в равной степени как качественным, при котором эксперт выражает результат в альтернативной форме, так и количественным, при котором эксперт выставляет одну из предложенных оценок или баллов);
— Экспертный метод, к которому относится анализ выводов (как качественных, так и количественных) того или иного специалиста на основе предоставленных услуг;
— Социологический метод, к которому относится проведение социологических исследований в виде заполнения анкет, отзывов и предложений и последующий их анализ. Метод является, в основном, качественный, однако так же конвертируем в количественные показатели;
— Модельно-расчетный метод, который включает в себя построение моделей зависимостей, последующий анализ и интерпретацию полученных результатов — данный метод является количественным и наиболее объективным.
Также ГОСТ определяет формы, в которых могут быть представлены полученные результаты и регламентирует их следующими двумя группами: определение единичных и обобщенных показателей качеств.
В итоге, сравнивая международный и национальный стандарт, как и ожидалось, получилось, что ГОСТ является более конкретным руководством к действию и не противоречит международному документу, а лишь уточняет те детали, которые в ISO были выражены обобщенно.
В целом, оба документа акцентируют внимание на том, что под каждую специфичную услугу желательно подбирать конкретные показатели расчета для оценки качества предоставления услуги и, учитывая большой объем работы для анализа такого серьезного количества данных, есть необходимость в применении современных и передовых инструментов, что обозначено в международном стандарте.
1.4 Проблемы оценки качества государственных услуг
На сегодняшний день перед государственным управлением стоит одна из главных задач по формированию детализированной и полноценной технологии по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг. Связано это, в первую очередь, с Указом Президента Российской Федерации № 601 «Об основных направлениях совершенствования системы государственного направления», в котором одним из ключевых целевых показателей является достижения 90% уровня удовлетворенности граждан предоставляемыми государственными и муниципальными услугами к 2018 году.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Очевидно, что оптимизация какого-либо показателя возможна только при высокоуровневом его анализе, выявлении причинно-следственных схем и точечному определению проблемных позиций на регулярной основе.
Сейчас же мониторинг проводится регулярно, однако всего лишь один раз в год, что, конечно, не дает полноценной картины ситуации и не дает возможности быстро и своевременно реагировать на возникающие проблемы. Мониторинг проводится по инициативе Минэкономразвития России, и в него входит анализ удовлетворенности пользователей государственными и муниципальными услугами, анализ качества и доступности государственных и муниципальных услуг. Данный анализ позволяет получить только общее видение ситуации и тенденций, оценить реакцию граждан на то или иное преобразование, но только в долгосрочной перспективе, а также выявить проблемные сферы только на макроуровне. Среди других ограничений анализа следует выделить отсутствие учета небольших проблем, которые в совокупности могут привести к существенной недостаче в эффективности и качестве предоставлении государственных и муниципальных услуг.
Методика мониторинга может сильно варьироваться при переходе от региона к региону, однако существует усредненная схема, которая заключается в изучении первичных и вторичных данных и включает в себя нижеследующие этапы:. Организационный этап
Данный этап подразумевает под собой определение того, кто будет проводить мониторинг, и кто будет объектом мониторинга, а также цели и задачи исследования.
Субъектами исследования могут выступать как внешние независимые эксперты, так и ответственные лица из тех или иных ведомств. Объектом же может быть какой-либо пилотный регион или группа государственных услуг, которые предоставлялись. . Исследовательский этап
На данном этапе происходит анализ доступных данных: как вторичных, так и первичных.
К анализу вторичных данных относится анализ доступных документов вроде нормативно-правовых актов; отчетов, которые предоставлялись ответственными органами; государственная статистика и другие.
К анализу первичных данных относится уже информация, которую получает сам субъект мониторинга в ходе работы с объектами исследования. Главным инструментом работы здесь являются социологические исследования для определенной выборки, которая может включать в себя пользователей государственных и муниципальных услуг от 18 лет, которые получали услуги в течение последних двух лет; сотрудники, которые предоставляли услуги; другие эксперты, которые имеют отношение к предоставлению государственных и муниципальных услуг и другие.
К методам социологического исследования можно отнести опросы, наблюдения, эксперименты, моделирование и могут использоваться различные инструменты, как проведение телефонного опроса, анкет, интервью для фокус-групп, опросы в сети Интернет.
В рамках данной работы отдельно стоит выделить инструмент, который позволяет достаточно оперативно влиять на принятие решений по качеству государственных и муниципальных услуг — сайт «Ваш контроль». Данная система собирает данные пользователей, которые в ближайшее время получили государственную и муниципальную услугу, в виде анкет, отзывов, проставления баллов по итогам получения тех или иных государственных и муниципальных услуг через портал или многофункциональный центр.
Саму оценку можно проставить не только через систему «Ваш контроль», а также через МФЦ, портал, Телефонный опрос и SMS-опрос.
Затем ежеквартально собираются сводные отчеты и направляются в федеральные органы, которые принимают те или иные решения на основе этих отчетов. Данный инструмент является наиболее показательным примером применения информационных технологий и уже позволил перевести ежегодный мониторинг в более оперативное русло ежеквартальных мониторингов, что позволяет более оперативно реагировать на жалобы граждан. . Аналитический этап
Данный этап включает в себя работу с собранной информацией и состоит из обработки, структуризации, систематизации и анализа данных. Для работы с большим набором данных используются статистические пакеты, вроде SPSS, STATA, S-PLUS и другие, которые позволяют проводить многомерный анализ и применять различные статистические методы, как: регрессионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, построение сводных таблиц, временные ряды и прогнозирование, дискриминантный/дисперсионный анализ и многие другие. А также есть возможность визуализации данных вроде построения гистрограмм, диаграмм и других графиков.
Не меньшее внимание уделяется таким инструментам, как Excel, Statcalc, Google Sheets и другие, которые позволяют собирать и структурировать информацию для дальнейшего анализа.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
При выборе инструментов, конечно, стоит отталкиваться от множества параметров, например, таких как: удобство пользовательских интерфейсов при работе с данными; широкие возможности по анализу данных, включая различные статистические пакеты; возможности визуализации любых данных и отчетов.
Стоит здесь отдельно отметить, что необходимость в использовании информационных технологий при работе с оценкой качества предоставления государственных услуг абсолютно очевидно — это отмечается и в международном стандарте ISO, изученном нами ранее — однако, несмотря на это, цельной системы работы не наблюдается при мониторинге. Это достаточно объяснимо, так как мониторинг зачастую проводится разными внешними экспертами и у каждого есть свои предпочтения в пользу того или иного статистического пакета, инструмента для анализа, однако это не умаляет явную потребность в стандартизации процесса мониторинга.
На сегодняшний день существует набор требований, которые должны выставляться к мониторингу качества предоставления государственных и муниципальных услуг, однако которые сталкиваются с трудностью при реализации. Так сегодня необходимы:
— аналитическая экспертная поддержка органам и государственным служащим, предоставляющим государственные и муниципальные услуги, по оперативному обеспечению актуальной информацией по качеству предоставления услуг и обратной связи от граждан — это позволило бы оперативно работать над исправлением ситуации на местах;
— возможность оперативного сопоставления установленных показателей качества и актуальных показателей качества, так как на данный момент государственные служащие и органы остаются в неведении до конца отчетного периода;
— возможность хранить ретроспективные данные не только самих отчетов, но и конкретных показателей для построения динамических отчетов и отслеживания общих тенденций не только за одногодичный период, но и большее количество времени;
— возможность для самих пользователей государственных и муниципальных услуг оперативно оставлять обратную связь, которая при этом не занимает у них много времени на заполнение анкет, опросов и так далее.
Очевидно, что большинство из этих требований выполняются лишь частично или не выполняются и стоит очевидная проблема по анализу данных, решение которой позволит серьезным образом увеличить эффективность работы государственных служащих и тем самым улучшить качество предоставления государственных и муниципальных услуг.. Отчетный этап
Очевидно, данный этап необходим для того, чтобы окончательно определиться с причинно-следственными явлениями, выделить те или иные наиболее важные выводы и собрать итоговый отчет (аналитическую записку).
К основным критериям, по которым в ходе мониторинга определяется качество предоставления государственных и муниципальных услуг, относятся:
) Время, затраченное на получение конечного результата государственной услуги, что подразумевает под собой соответствие установленным метрикам и запросам пользователя услуги и включает в себя такие параметры, как время:
— на подготовку документов для заявки;
— ожидание исполнения услуги;
— ожидания получения результатов услуги;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
) Качество содержания результата государственной услуги, что подразумевает под собой соответствие установленным метрикам и запросам пользователя услуги, а также такие субъективные параметры, как эмоциональная составляющая результата: то есть удовлетворённость пользователя услуги, а также точность и аккуратность выполнения услуги, по мнению пользователя;
) Уровень профессиональных компетенций персонала, что включает в себя такие параметры, как объективный профессионализм, и субъективный параметр — отношение к потребителям услуги.
Из вышеуказанных критериев-показателей формируется итоговый набор индексов для отчета, как, например, уровень удовлетворенность граждан качеством предоставления государственной и муниципальной услуги.
По итогам проведенного анализа, выдвигаются выводы по следующим областям:
— мониторинг позволяет определить общий уровень удовлетворенности государственными и муниципальными услугами;
— мониторинг позволяет выявить отношение граждан к нововведениям, которые были осуществлены в последний год;
— мониторинг позволяет определить уровень доступности государственных и муниципальных услуг;
— отчет обязательно должен включать в себя рекомендации по решению проблемных вопросов, предложений по улучшению качества предоставления государственных и муниципальных услуг.
В итоге, отчет рассылается заинтересованным лицам и заказчикам мониторинга, к которым могут относиться федеральные органы, средства массовой информации и непосредственные потребители государственных и муниципальных услуг. . Заключительный этап
На данном этапе субъект мониторинга готовит задание для следующего очередного мониторинга, так как сам субъект может измениться, а цепочку действий необходимо правильно передать для корректного продолжения работы по анализу.
Подводя итог данной части, очевидно, что на сегодняшний день система мониторинга качества предоставления государственных и муниципальных услуг нуждается в серьезной автоматизации и стандартизации процесса, так как сейчас четко выделяется набор проблем:
— нет набора стандартизированных критериев качества: каждый последующий субъект мониторинга, который может варьироваться от региона к региону, привносит собственные критерии, определения и методы работы с данными;
— у мониторинга нет системности и достаточной регулярности в проведении: отсутствует единая система хранения данных мониторинга для выстраивания динамики работы по конкретным критериям, мониторинг проводится достаточно хаотично и разными субъектами;
— результаты мониторинга на данный момент носят достаточно аморфный характер, так как они мало влияют на операционную деятельность государственных органов и служащих в виду отсутствия необходимо регулярности мониторинга;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
— нехватка внутренних компетенций в части аналитики, что приводит к серьезному повышению инвестируемых финансовых средств на привлечение сторонних экспертов для проведения мониторинга;
— практически полное отсутствие использования современных информационных технологий, несмотря на четкую установку к этому в международном стандарте ISO, что приводит к отсутствию автоматизации процессов сбора большого количества данных для всех регионов страны и их анализа.
1.5 Оценка качества государственных услуг, предоставляемых в электронном виде: возможности и недостатки
На данный момент мониторинг государственных и муниципальных услуг в электронном виде не имеет принципиальных отличий от мониторинга государственных и муниципальных услуг, предоставляемых в многофункциональных центрах, и входит в одну общую систему.
Так, результаты, которые собираются по итогам получения услуги на самом портале при нажатии на кнопку «оценить», а также отзывы, анкеты и баллы, выставляемые на портале «Ваш контроль» являются лишь вторичными данными, которые анализируются при общем ежегодном мониторинге.
Однако очевидно, что сбор данных через интернет-порталы государственных и муниципальных услуг субъектов Российской Федерации, а также Единого Портала государственных и муниципальных услуг имеет ряд серьезных преимуществ перед традиционными методами: в частности, они представляют возможность проведения более простой и менее ресурсоемкой процедуры, чем работа с фокус-группами, заполнениее анкет и другие варианты сбора первичных и вторичных данных.
Причина существования таких преимуществ заключается в том, что для проведения опросов не требуется привлекать дополнительно человеческие ресурсы, в можно задействовать тех людей, которые уже зарегистрированы на портале. При этом все затраты являются разовыми: создание опроса (анкеты) экспертом, создание формы опроса программистов, оплата услуг интернет-поставщика и другие единичные затраты, которые затем не нуждаются в дополнительной поддержке при масштабировании.
Назовем и некоторые другие существенные преимущества данного метода сбора данных:
— Есть возможность сбора большего количества данных и следовательно более достоверных данных в виду масштаба выборки, чем при традиционных методах, так как нет дополнительных затрат в зависимости от количества респондентов;
— Интернет-опросы позволяют узнавать больше о самих респондентах: социально-демографические параметры, интересы, уровень дохода, другие показатели интернет-активности и многое другое благодаря технологиям сбора cookie-файлов;
— Возможна сегментация выборки на основе тех или иных социально-демографических факторов за счет показа самого опроса или анкеты только тем или иным пользователям государственных и муниципальных услуг, поведение и реакцию которых важно изучить на данный момент;
— Есть возможность сегментации наполнения самих опросов в зависимости от социально-демографических параметров: например, определенный тип вопросов для представителей женского пола до 25 лет, и другой тип вопросов для представителей женского пола после 40 лет;
— Честность ответов на вопросы повышается в виду полной конфиденциальности и самостоятельности ответов на вопросы, то есть пользователь заполняет опрос за собственным желанием без наблюдаталей, экспертов и прочих сторонних лиц, что повышает вероятность откровенного ответа;
— Возможно отследить не только конечный результат ответов пользователя, но также и то, сколько времени у него ушел на тот или иной вопрос, какие варианты были выбраны сначала, а затем изменены и многие другие детальные проработки взаимодействия с анкетой;
— Интернет, как средство получения первичных данных, дает также возможность не только визуализации самих вопросов, а еще и получения мультимедийных сообщений от самого пользователя в виде, например, снимка экрана, который подтверждает достоверность его жалобы и помогает тщательнее изучить отзыв;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
— Скорость проведения опроса по сравнению с традиционными методами в абсолютное большинство раз выше. Провести опрос и собрать данные можно в режиме реального времени и, более того, забегая вперед обработать и представить их так же в режиме реального времени при наличии соответствующих настроек;
— Есть возможность не только оперативно реагировать на обрабатываемые данные, но так же и оперативно изменять саму анкету, опросник или метод сбора данных, если первые результаты дают не ту информацию, которая предполагалась изначально. Очевидно, что это серьезное преимущество перед традиционными методами, так как изменение традиционных опросников не только требует большого дополнительного ресурса, но также и практически невозможно в виду ограниченности скорости получения и обработки результатов;
— По итогам заполнения анкеты, существует возможность зафиксировать того или иного пользователя (при условии, что анкета не конфиденциальна) и связаться с ним по существу его отзыва;
— Можно автоматизировать обработку получаемых данных в режиме реального времени и формировать автоматически сводные отчеты, которые могут потом автоматизированно передаваться в отвеветственные органы для оперативного принятия решения по тому или иному отзыву.
Конечно, набор возможностей, которые предоставляет Интернет, как инструмент социологического исследования — впечатляет.
Однако и у этого инструмента есть ряд недостатков, которые рано или поздно будут решены, однако на данный момент они присутствуют.
Во-первых, на данный момент культура потребления интернет такова, что пользователи очень ценят своё время и готовы проводить его только с той информацией, ради которого они непосредственно пришли на ресурс.
Естественно, интернет-опросы к таковым не относятся, поэтому длительные опросы организовать не получится, однако адаптировать их под культуру потребления современного пользователя — вполне возможно для получения достоверных данных.
А во-вторых, зачастую возможно ошибочная интерпретация вопроса респондентом и возможности уточнить вопрос — нет. Поэтому большая роль эксперта состоит в том, чтобы однозначно ставить вопросы для того, чтобы получить недвусмысленные ответы;
Таким образом, недостатки, которые существуют на сегодняшний день у интернет-опросов, абсолютно незначительны и нивелируемы по сравнению с тем, какой широкий спектр возможностей предоставляет система для оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг.
Однако, к сожалению, очень малая часть этих преимуществ на самом деле используется, что очевидно, исходя из того, что данных отдельно по Единому порталу государственных и муниципальных услуг в рамках мониторинга государственных и муниципальных услуг практически не предоставляется. Хотя возможностей для широкого и глубокого анализа, в действительности, намного больше, чем при традиционных методах анализа.
В данном ключе, несмотря на инфраструктурные возможности, которые были уже внедрены, все те же проблемы, что и для общего мониторинга — присущи, хотя их решение лежит на поверхности использования знаний и навыков компетентных экспертов для работы с этим инструментом и реализации всех возможностей.
Однако всё же стоит отдельно отметить, что первые шаги уже делаются в этом напралении, и хорошим примером является уже упоминаемый портал «Ваш контроль», отчеты по которому отправляются в заинтересованные федеральные органы отдельно от ежегодных мониторингов — периодичность раз в квартал. Очевидно, что зоны росты имеются и технологии позволяют увеличить регулярность этих отчетов и оперативого на них реагировании в разы, вплоть до месяца или недели.
Ответы на вопросы о том, какие технологии для этого необходиы и какие из них уже внедрены, как и что для требуется для их внедрения, будут представлены в следующей главе данного исследования.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Глава 2. Большие данные в системе оценки качества государственных и муниципальных услуг в электронном виде
.1 Большие данные
Огромные массивы данных генерируются каждый день, и большинство из них записываются и хранятся. И в этом ключе государственный сектор, пожалуй, является источником данных с огромным потенциалом, учитывая, что в область влияния государства входит все население страны. Естественно, без должных технологий и экспертизы практически невозможно должным образом управлять такими огромными массивами данных.
Как раз с этого момента в игру вступают технологии, названные Big Data, или в русском калькированном переводе — Большие Данные. История возникновения данного термина известна: впервые понятие было использовано 3 сентября 2008 года в журнале Nature в статье о том, как большие данные могут повлиять на наше будущее. Эта, по сути своей, пророческая статья и ввела новый термин, который потом повсеместно начали использовать крупные компании для обозначения технологий, которые позволяют работать с большими массивами данных.
Поскольку данное понятие является относительно новым, как и в случае с государственными услугами, у экспертов нет единого мнения о том, что же такое Большие Данные (существует и мнение, что Большие Данные и вовсе не существуют — это выдумки маркетологов, нацеленных на продажу старых технологий в новом виде). Однако в рамках данной работы нам предстоит разобрать разные определения и прийти к пониманию, которое будет использоваться конкретно для данного исследования.
В основном, определение Большим Данным дают в основном эксперты из так называемой «Большой четверки» консалтинговых компаний. И самые используемые определения предоставили эксперты McKinsey и Price Waterhouse Coopers (PWC).
Эксперты McKinsey определяют Большие Данные, как данные, которые слишком велики для того, чтобы их можно было проанализировать, хранить или управлять стандартным набором инструментов.
Мнение экспертов из PWC несильно отличается, и они определяют термин Большие Данные как совокупность данных, у которых нет форматирования, структуры, и, следовательно, отсутствует возможность работы с ними с помощью стандартного инструментария.
Также выделяются определенные характеристики, которые позволяют определить Большие Данные, к которым относятся:
— Объемность данных (volume), то есть данные, как уже упоминалось должны быть тяжело- или не обрабатываемы стандартно, то есть терабайты или даже петабайты данных являются признаками Больших Данных;
— Разнообразность/разнородность данных (variety) ввиду того, что у собираемых данных разные источники и соответственно у них разные структуры (или её отсутствие) и форматы представления; в Больших Данных такие данные собираются изначально без обработки и фильтрации — то есть так, как они и поступают из первоисточника;
— Скорость данных (velocity), так как данные поступают не только из разных источников и соответственно неструктурированно, но они также поступают с разной частотой, периодичностью и скоростью, будучи генерируемыми из разных серверов с разными мощностями.
Помимо этих трех основных «V» (на английском), характеризующих Большие Данные, некоторые эксперты выделяют еще две характеристики «V»:
Рис. 1: Характеристики Больших Данных. Составлено автором.
) достоверность данных (veracity), то есть данные из-за того, что они поступают слишком в неструктрированном виде и из разных источников в большом объеме не могут быть данными, которые обязательно верны или релевантны тем данным, которые мы хотели собирать изначально;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
) значимость данных (value), то есть данные должны собираться с пониманием того, зачем эти данные мы собираем и какие результаты мы ожидаем получить от этих данных.
Таким образом, вышеперечисленные критерии позволяют нам определять, имеем ли мы дело с Большими Данными, исходя из чего, применяем те или иные методики по работе с ними.
Выше мы много раз упомянули источники, из которых данные поступают, поэтому важно также классифицировать, откуда могут пополняться информацией Большие Данные:
● Публичные данные
В данном случае имеются в виду не общедоступные данные, а те, которые производятся и источником которых, является государственный сектор. К таким данным могут относиться данные электронных медицинских карт, данные налоговых учреждений и другие генерируемые при работе с государственными органами данные. Используются, в том числе, бизнес организациями для инвестиционного анализа, конкурентного анализа и анализа спроса на соответствующих рынках. И, конечно, самими государственными органами и организациями для отслеживания эффективности работы и прозрачности работы.
● Частные данные
Данные, источником которых являются бизнес организации. К таким данным относится информация, которые, например, интернет-магазины хранят о своих клиентах, о транзакциях, которые они производят, и тому подобное. Частные данные могут содержать персональную информацию, несанкционированное хранение которых влечет за собой юридическую ответственность.
● «Пассивные» данные
Данные, которые собираются пассивным образом. Основным источником такого рода информации являются интернет-ресурсы, которые получают сведения по логам об активности пользователей на сайте, в мобильном приложении или любом другом ресурсе. Такие данные зачастую являются общедоступными.
● Данные социальных сетей
Такие данные формируются, как видно из названия, в социальных сетях и включают в себя посты пользователей, блоги, обзоры, отзывы и другую информацию, которыми пользователи делятся через социальных сети.
● Данные личных счетчиков
Данный тип данных, пожалуй, является наиболее ограниченным, но самым перспективным на данный момент. Класс данных включает в себя информацию, которая генерируется от умных часов, умных браслетов и других носимых устройств, которые считывают личные данные о состоянии пользователя. Пока такие данные практически нигде не используются и не доступны, однако в ближайшее время ожидается, что данные будут использоваться для персонализации предложений для пользователя в интернете на основе данных о его жизнедеятельности, для телемедицины и других услуг, в том числе государственных и муниципальных.
Важным условием является то, что все эти источники данных должны концентрироваться в единой базе данных или хотя бы наборе базы данных, доступ к которому имеется у субъекта, владеющим Большими Данными.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
В итоге, получается, что Большие Данные — это набор неструктурированных и неформатированных данных, собранных в единой базе или доступных наборах базы данных, для анализа которых необходим специальный инструментарий. Таким образом, Большие Данные — это проблема, которая возникает при хранении данных.
Еще несколько лет назад решения этой проблеме вовсе не было. Кризис в индустрии информационных технологий привел к тому, что огромный набор данных собирался практически без разбора, терабайты данных поступали, а технологии если и были, то оказывались чересчур дорогими для внедрения.
Сегодня ситуация изменилась: в решение проблемы были вложены серьезные ресурсы и появилось множество доступных технологий, которые позволяют анализировать данные и получать самую ценную информацию о вашей деятельности, будь то бизнес или, рассматриваемые нами, государственные услуги.
С помощью технологий, которые будут перечислены ниже, появилась возможность узнать о своей деятельности то, что было недоступно человеческому глазу ранее. Более того, теперь возможно не просто узнать об этих инсайтах (внутренней организационной информации), а еще и выводить определенные действия, которые будут осуществляться в зависимости от тех или иных условий, которые были выявлены автоматизированной машиной.
1) Business intelligence
«Умный бизнес» — это набор программных решений, то есть система, которая позволяет анализировать и делать выводы на основе хранящихся данных. Важными условиями технологий business intelligence являются: возможность представления данных в удобном, «изучаемом» виде, то есть применение инструментов визуализации данных; возможность автоматической рассылки сгенерированных отчетов; возможность подключения разных источников данных.
) Хранилище данных
В данном случае, название говорит само за себя: хранилище данных — это то, где собираются большие массивы данных в структурированном виде. Обычно в качестве источника хранения данных используются неавтоматизированные процессы выгрузки, обработки и загрузки данных в хранилище данных.
) Облачные хранилища
Технология хранения больших массивов данных, при которой используются не локальные серверные мощности, а предоставляемые третьей стороной серверы, которое формирует, так называемое «облако».
4) MapReduce
Данная технология представляет собой фреймворк (программная оболочка) от компании Google и заключается в распределении загрузки по задаче, которая требует высокой производительности серверов. Сама технология, как и название, делится на две части. В первой части — Map- поступает задача, которая обрабатывается на главном сервере, который называется master Node, после чего принимается решение о том, как распределить задачу и на какие серверы. На втором этапе — Reduce — происходит параллельное решение распределенных задач и сбор решений из разных серверов в одном — главном.
5) Hadoop
Данная технология от Yahoo! решает ровно ту же проблему при обработке Больших Данных, что и MapReduce. Единственная разница в том, что Hadoop включает в себя, помимо MapReduce, другие модули, как Hadoop Common, HDFS и YARN, которые лишь дополняют фреймворк от Google и предваряют решение главной задачи по распределению мощностей.
6) R Studio
Язык программирования для работы со статистическими запросами, базами данных и визуализации. Программа позволяет производить практически любые манипуляции с данными, в том числе строить регрессионные модели, проводить корреляционный анализ и просто выводить необходимые таблицы. Для работы с программой необходимо знать нотацию, однако существуют такие надстройки, как R Studio, которые предоставляют удобный и интуитивно понятный интерфейс для работы с технологией.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
) Реляционные базы данных
Базы данных, в которых информация хранится структурированно в таблицах со строками и столбцами, между которыми можно выявить определенные связи. Существуют также нереляционные базы данных, в которых информация хранится в сыром виде.
8) SQL
Для работы с вышеописанными реляционными базами данных существует специальный язык программирования. Данная нотация позволяет производить множество манипуляций с таблицами в базе данных — удалять, добавлять, выводить необходимые таблицы, контролировать доступы к базе данных. Для работы с таблицами в таком формате необходимо знать нотацию, однако существуют надстройки, которые позволяют производить необходимый набор действий с таблицами в рамках удобного и понятного интерфейса с фильтрацией, графиками и другими техниками визуализации данных.
Также существуют определенные методы работы с анализом больших данных, и это именно то, что действительно ценно, так как инструментарий позволяет лишь правильно хранить и управлять данными, а выявление полезной информации возможно именно с помощью определенных техник. Аналогично с инструментарием, существует также и большое множество популярных методов работы с анализом больших данных, однако если в первом случае инструменты появляются зачастую в коммерческих целях продажи программного обеспечения, то методы анализа являются тем, на чем строятся эти инструменты и каждый из методов имеет свое право на существование ввиду уникальности.
) А/Б тестирование или мультивариантное тестирование
Данный вид тестирования позволяет проверить определенные гипотезы на разных группах аудиторий. Примером такого тестирования может служить проверка наиболее подходящего текста на веб-странице в зависимости от отклика аудитории на тот или иной предложенный вариант. Вариант, собравший большее количество положительных откликов является «правильным». Необходимым условием является достаточно качественная выборка и количество респондентов для того, чтобы попасть в требуемый уровень значимости.
) Ассоциативное обучение
Данная техника позволяет находить взаимосвязи между переменными в базе данных для установления зависимостей. В качестве примера можно предложить автоматическое выведение государственных и муниципальных услуг, которые чаще всего востребованы вместе или после тех, которые пользователь заказывает на данный момент.
) Машинное обучение
Пожалуй, самая удивительная технология для анализа Больших Данных. Она включает в себя набор алгоритмов, которые позволяют технологии самообучаться на основе ретроспективных данных и принимать оптимальные решения в рамках заложенных алгоритмов самостоятельно. По сути, машинное обучение — это подраздел в компьютерной науке и относится к изучению, так называемого искусственного интеллекта. Сейчас, в основном, используется в сложных системах, которые направлены на полную автоматизацию работы в виду больших масштабов.
) Краудсорсинг
Данная технология содержит в себе мало «технологичности» и автоматизации процесса, поэтому крайне редко используется. Метод заключается в анализе данных с помощью социальных сетей, где собирается аналитика по большой группе людей в виду простоты масштабируемости через Веб 2.0.
) Смешение и интеграция данных
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Технология, которая является, пожалуй, самым важным «умением» в рамках работы с Большими Данными. Данный метод анализа данных позволяет смешивать и интегрировать данные из разных источников для построения выводов на основе этих данных.
) Нейронные сети
Данный метод является набором моделей, которые позволяют находить паттерны в данных для налаживания процесса оптимизации. Метод включает в себя, в том числе и машинное обучение, которое было упомянуто ранее. Обучение может проходить как и с помощью ручной настройки определенных параметров оптимизации, так и без включения человека в процесс. Удивительно, что «вдохновением» для модели стали неврологические связи в мозгу человека, которые схожи с тем, как строит процесс работы с данными машина при самообучении.
) Предиктивное моделирование
Набор техник применения математического моделирования для анализа статических данных. Результатом такого моделирования становится функция (модель), которая позволяет прогнозировать вероятность наступления определенного события на основе ввода данным по другим независимым переменным. Данный метод включает в себя также и регрессионный анализ, который обычно выделяют отдельным методом, однако на самом деле является одной из техник, которую применяют при предиктивном моделировании.
) Пространственный анализ
Метод аналогичен с вышеупомянутым предиктивным моделированием, однако единственным отличием является включение «пространственных» данных, то есть включения геолокационных параметров для переменных в модели. Включение таких параметров позволяет выводить модели с пространственными значениями, то есть анализировать ситуацию для тех или иных регионов, городов, районов и так далее.
) Анализ временных рядов
Очередной метод, который идентичен с предиктивным моделированием, но включает в себя дополнительный параметр: в данном случае это распределение значения переменных по времени. Позволяет включать в модель учет изменений переменных и увеличивать прогнозную силу разрабатываемой модели.
) Визуализация данных
Все вышеупомянутые методы и техники анализируют огромные массивы данных в сыром виде, структурируя уже их в процессе работы с ними. Однако рядовому пользователю, которому нужно выводить инсайты и принимать решения на основе этих данных, необходимо строить графики, таблицы, диаграммы для того, чтобы понимать, что заложено в наборе цифр.
) «Дата майнинг»
Данная технология включает в себя набор методов, которые были описаны выше, включая и статистический анализ и работу с данными из разряда машинного обучения для выведения гипотез и заключения необходимых выводов для оптимизации принятия решений. Важным условием «дата майнинга» является то, что анализом данных в данном случае занимается человек, применяя вышеописанные методы автоматизации этого процесса.
«Дата майнингом» занимаются, так называемые, «дата сайнтисты». Точного перевода для данных терминов на русский не имеется, поэтому в данной работе будем применять именно устоявшиеся английские термины в русской транслитерации.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Таким образом, Большие Данные включают в себя огромный пласт технологий и методик, которые позволяют работать с большим количеством данных, включая сбор, хранение, анализ, интерпретацию и визуализацию.
Этот набор особенно актуален в рамках данного исследования и позволяет при правильном применении этих технологий расширить возможности и вывести на новый уровень мониторинг по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг, в частности услуг в электронном виде через Единый портал государственных и муниципальных услуг.
2.2 Возможности и риски Больших Данных для оценки качества предоставления государственных услуг: мнение экспертов
Еще в 2012 году Президент Российской Федерации подписал Указ № 601 «Об основных направлениях по совершенствованию системы государственного управления». К основным мерам в рамках данного указа приписывается повышение качества предоставления государственных услуг, а также информационная прозрачность за счет публикации государственных данных в открытом доступе.
На сегодняшний день эти меры находятся на этапе активной проработки, как уже отмечалось много раз — проводится ежегодный мониторинг оценки качества предоставления услуг для формирования выводов и рекомендаций по их улучшению на основе ретроспективных данных и результатах работы. А также в виде последних обновлений введены ежеквартальные отчеты, которые поступают ответственным органам через систему «Ваш контроль». Сегодня это наши реалии и наш уровень работы с данными.
Однако полноценно ли мы реализуем потенциал современных информационных технологий? Каким образом Большие Данные могут помочь нашим государственным органам достичь установленного индикатора в 90% удовлетворенности населением государственными и муниципальными услугами?
Очевидно, что если появится возможность проводить точечную оценку, более регулярную и более оперативную оценку качества предоставления государственных и муниципальных услуг, то мы сможем значительно быстрее исправлять недочеты и персонализировать государственные и муниципальные услуги для каждого конкретного пользователя в зависимости от его нужд и потребностей.
Именно с такими мыслями и надеждами говорят о Больших Данных для государственного сектора в кругу экспертов. Так, например, в отчете одной из лучших консалтинговых компаний McKinsey — MGI, к которому мы обращались в рамках данной работы ранее, упоминается, что Европейский государственный сектор сможет сократить административные расходы на 15-20% при условии, что будет внедрена аналитика на основе Больших Данных.
Другие эксперты, как, например исполнительный директор компании «Делл», упоминает о том, что Большие Данные могут сделать предоставление государственных услуг более эффективным, дадут возможность предоставлять услуги точечно, вовремя и персонализированно, что так же поможет сократить уже упоминавшиеся административные расходы на предоставление государственных услуг.
Большие Данные также являются источником огромного количества, так называемых инсайтов, то есть важнейшей скрытой информации, которая позволяет принимать серьезные решения и драматически изменять ход событий в лучшую сторону. Так, например, Большие Данные в их наиболее простом представлении позволяют собирать ценную информацию о пользователях с порталов электронного правительства: изучать то, откуда пришли пользователи на тот или иной портал государственных и муниципальных услуг; на каком этапе к получению государственной и муниципальной услуги пользователи уходят с сайта, поскольку им не удается получить желаемое; с какого устройства заходил тот или иной пользователь; насколько удобно было пользователю работать с порталом с того или иной устройства и многую другую полезную информацию. На основе этой информации можно узнать, насколько пользователь был удовлетворен при получении той или иной услуги, даже без прохождения опросов и принимать оперативные решения по устранению проблем.
Самое главное, что сегодня практически полноценный набор этих возможностей доступен благодаря элементарному набору инструментов группы «Умного бизнеса» (Business intelligence), которые могут быть, как внутренней разработкой, так и общедоступными внешними решениями вроде самого популярного зарубежного решения Google Analytics, а также Yandex Metrika и многие другие. В умелых руках с правильной адаптацией для конкретного кейса эти инструменты позволяют добывать самую важную информацию о поведении пользователей и выводить уровень принятия решений на абсолютно новый уровень.
Помимо этого, Большие Данные позволяют узнавать о конкретном пользователе огромное количество полезной информации — для персонализации сообщений для него: социально-демографические параметры, интересы, поведение и многую другую информацию, помимо той, что пользователь сам предоставил при регистрации на портале.
По мнению экспертов из другой крупной консалтинговой компании — PWC — на сегодняшний день Большие Данные «простаивают», и около 75% полезной информации не используется, и она остается в сыром неструктрированном виде, несмотря на всю свою ценность. Таким образом, Большие Данные нуждаются в дополнительной огранке, в систематизации и структуризации для того, чтобы быть не просто «Большими», но также и полезными данными, на основе которых можно принимать судьбоносные решения. Конечно, в первую очередь связано это с тем, что необходимы специалисты по анализу данных, которые могли бы систематизировать работу с данными и заставить эти данные работать на государственный сектор.
Более того, в том же отчете PWC, говорится о том, что Большие Данные при правильном применении позволяют работать и принимать решения не только на основе сведенных ретроспективных отчетов, но и следить за результатами работы государственных и муниципальных порталов с точки зрения качества предоставления услуг в режиме реального времени и оперативно реагировать на возникающие проблемы, которые приходят в виде экстренных уведомлений тому или иному ответственному органу.
Другим преимуществом работы с Большими Данными, которая отмечается всё теми же экспертами из PWC, является возможность подключения инородных данных к системе данных государственного и муниципальных услуг: так, например, предоставление государственных услуг можно полностью персонифицировать и следовательно увеличить уровень удовлетворенности на основе данных, которые приходят из других источников, как социальные сети; данные по интересам, которые присущи пользователю в рамках интернет-активности; данные по событиям в режиме реального времени, которые позволят предоставить пользователю именно тот список государственных и муниципальных услуг, который, вероятнее всего, может быть актуален для него в данный момент с учетом каких-либо последних событий; данные из других источников государственного и муниципального управления, как налоговые данные, данные по транзакциям и другой информации доступной только государству, для того, чтобы связывать эти базы данных и выводить для пользователя наиболее полезную и персонализированную информацию.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
И одна из самых удивительных возможностей Больших Данных, которую выделили в ходе опроса экспертов из государственного сектора по всему миру исследователи из Bloomberg, для оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг является умение предсказывать определенные показатели благодаря технологии предиктивного моделирования и машинного обучения, которые уже упоминались ранее. Естественно, первоначальная настройка этих моделей необходима при чутком руководстве специалистов, однако затем эти технологии уже работают, самообучаясь. Таким образом, можно представить, что при работе с параметрами качества, которые выделялись ранее в этой работе — будет возможность предсказать то, как то или иное решение повлияет на тот или иной показатель и опять-таки вывести принятие решений на абсолютно новый уровень.
Также исследователи из компании Bloomberg отметили важность для государственных служащих возможности обмена данными между разными департаментами и регионами. В данном случае речь о внедрении системы Больших Данных как таковых, потому что если в организации есть именно систематизированная работа с данными, то разные уровни доступа и предоставления любых видов данных тем или иным департаментам и регионам является лишь вопросом настройки. Очевидно, что для Единого портала государственных и муниципальных услуг нашей страны этот вопрос стоит так же остро, так как на сегодняшний день все порталы государственных и муниципальных услуг разнятся в зависимости от региона. При этом в каждом портале представлено большое количество департаментов, каждому из которых было бы важно получать оперативную обратную связь по своей работе. Однако, как уже было изучено, на данный момент эти отчеты департаменты получают только ежеквартально (согласно данным отчетов) благодаря системе «Ваш контроль».
Помимо большого количества возможностей, эксперты выделяют еще и проблемы, которые могут быть вызваны неумелым внедрением Больших Данных. Так, например, эксперты из Индии, которые занимаются изучением вопроса внедрения Больших Данных для правительства Индии, выделяют такой серьезный риск, как взлом базы данных, в которых хранятся очень «чувствительная» (sensitive) информация, то есть персональные данные граждан и организаций нашей страны. Естественно, здесь крайне остро стоит вопрос о крайне серьезных мерах защиты Хранилища Данных, для чего необходимо привлечение экспертов в области информационной безопасности и шифрования баз данных.
Другим риском и крайне обсуждаемым и противоречивым вопросом, который также касается вопроса персональных данных, является мнение большого круга лиц, который был выражен в статье Foreign Affairs экспертами Kenneth Cukier (эксперт по работе с данными журнала The Eco№ mist) и Viktor Mayer-Schoenberger(профессор управления и регулирования в области Интернет-технологий Oxforfd Internet Institute): Большие Данные в руках недобросовестного правительства могут стать «Большим Братом», о котором писал в своей книге «1984» Джордж Оруэлл. Так, например, если представить, что в некоторых недемократических странах у правительств будет доступ к персональной информации каждого гражданина, то, пожалуй, эти данные будут использоваться явно не для персонализации государственных услуг, а для отслеживания каждого шага, что в корне противоречит основам гуманности. Асимметрия информации между правительством и гражданами будет настолько велика, что это приведет лишь к бесконечному страху населения такой страны за собственную жизнь.
Таким образом, подводя некоторые итоги, стоит отметить, что Большие Данные имеют огромный потенциал для государственного сектора и, в частности, для государственных услуг. Однако на сегодняшний день существует, по сути, один риск, который не дает покоя экспертам государственного управления для внедрения Больших Данных — это защита персональных данных.
Также существует большое количество преград вроде отсутствия достаточного количества экспертных человеческих ресурсов, которые готовы работать с государственным сектором, причем не на разовой основе внедрения, а на постоянной основе поддержки этой серьезной системы и выведения из неё необходимых инсайтов для качественного принятия решений.
Тем не менее, те преимущества, которые даёт технология Больших Данных конкретно для оценки качества предоставления государственных услуг — это то, что очень привлекает государственные органы и организации, и в нашей стране уже делаются первые шаги навстречу этим технологиям, хоть и совсем небольшими темпами.
2.3 Примеры внедрения Больших Данных для оценки качества предоставления государственных услуг
На данный момент примеров внедрения Больших Данных не только в рамках оценки качества предоставления государственных услуг, но и в рамках государственного сектора в целом не так уж и много. Однако такие успешные кейсы существуют и более того некоторые из них находятся на этапе полноценного развертывания после пилотного проекта.
Так, передовыми странами по внедрению Больших Данных на сегодняшний день являются США, Великобритания, Австралия и многие развивающиеся страны, как Объединенные Арабские Эмираты, Сингапур и Саудовская Аравия.
Приводя конкретные примеры, стоит начать с самой инновационной страны не только с точки зрения Больших Данных — США: сегодня эта страна является, пожалуй, примером того, как интеграция данных и качественная работа с ними может выводить на абсолютно новый уровень общение с населением и в рамках принципа «Нового государственного управления» (NPM — New Public Management) строить с ними отношения, как с клиентами, которые находятся в центре всей деятельности.
В США Большие Данные были использованы в штате Северная Каролина совместно с компанией IBM, которая позволила использовать данные для снижения операционных издержек и повышения эффективности и качества предоставления государственных услуг за счет концентрации только на заявках пользователей, которые реально нуждались в обеспечении.
Этим штатом в рамках работы с Большими Данными были использованы интегрированные данные по налогам и доходу пользователей для того, чтобы выявить мошенников, которые хотят воспользоваться Федеральной Программой по медицинской помощи неимущим (Medicaid), хотя они в этой помощи не нуждаются. Таким образом, государственные услуги предоставлялись только нуждающимся и за счет этого обращения обрабатывались быстрее, были снижены расходы на эту программу, и качество предоставления этой услуги было серьезно увеличено, что повлекло за собой повышение общего уровня удовлетворенности.
Таким образом, в данном случае благодаря Большим Данным были корректно отфильтрованы заявки, что раньше с большой долей вероятности ошибки производилось вручную самим Департаментом и приводило к повышению общего времени ожидания обработки заявки, времени предоставления и другим качественным показателям. Теперь же, когда эти процессы автоматизированы, Департамент имеет возможность сфокусироваться на качественном выполнении своей работы.
В Объединенных Арабских Эмиратах — в стране, где Большие Данные еще только формируются, — в рамках государственной программы была внедрена система под названием «My Gov». Система является аналогом нашей системе «Ваш контроль», и она также создана для сбора обратной связи с граждан по государственным услугам.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
В Объединенных Арабских Эмиратах эта система внедрена как ориентир для государственных органов, по которому они определяют, насколько качественно им удается предоставлять государственные услуги.
Каждый департамент страны имеет собственные рейтинги, которые обновляются благодаря оценкам, выставляемым через разные источники по следующим критериям: стратегия, доступность государственных услуг, качество государственных услуг, отношение к гражданам, инновационность, компетентность государственных служащих.
Исходя из этих показателей, каждый Департамент отслеживает свою эффективность и принимает решения по улучшению своих показателей в режиме нон-стоп и может отслеживать обновляющиеся результаты в зависимости от качества принимаемых решений.
Таким образом, сравнивая нашу страну с точки зрения работы с Большими Данными с другими государствами, Россию можно отнести к странам, которые еще только начинают свой путь к внедрению инновационных технологий, однако мы находимся на правильном пути и начинаем с тех же шагов, с которых начинают и другие страны по внедрению технологий по оценке качестве предоставления государственных и муниципальных услуг.
В другой инновационно-ориентированной стране — Великобритании Большие Данные были применены конкретно для оценки качества предоставления государственных услуг, но уже на гораздо более серьезном уровне, чем в Объединенных Арабских Эмиратах и в нашей стране.
Так, в Великобритании использовали технологию сложной сегментации пользователей, благодаря которой государственные служащие получили возможность более четко понимать нужды и потребности своих пользователей.
Таким образом, были выделены следующие группы пользователей:
— пользователи, которые воспользовались только одной услугой за определенный период и были в рамках определенного показателя удовлетворенности;
— пользователи, которые воспользовались только одной услугой из каждого направления за определенный период и были в рамках определенного показателя удовлетворенности;
— пользователи, которые воспользовались несколькими услугами из одного направления за определенный период и были в рамках определенного показателя удовлетворенности;
— пользователи, которые воспользовались только несколькими услугами из каждого направления за определенный период и были в рамках определенного показателя удовлетворенности.
После того, как удалось определиться с теми или иными сегментами, были выстроены, так называемые «пути пользователей» (customer journeys), которые позволили понять схему, по которой та или иная группа пользователей пользуется определенной услугой. Исходя уже из этих «путей», государственные служащие приобрели возможность понимать, на каком из этих этапов каждый выделенный сегмент пользователей ощущает сложности с тем, чтобы успешно получить заявленную услугу или же, если проблемы возникают еще на этапе заявки,- что мешает тем или иным группам пользователей подать заявку и начать пользоваться сервисом. Более того, на каждом из этих «путей» — высчитывались такие показатели, как общее количество пользователей из каждого сегмента, которые дошли до того или иного этапа получения государственной услуги, а также уровень удовлетворенности пользователей из каждого сегмента на каждом из этапов получения государственного услуги.
После определения проблемных зон, которые определялись по отклонению от стандартных показателей удовлетворенности или по большому количеству пользователей, которые «отвалились» на том или ином этапе, государственные органы уже могли искать решения, которые позволили бы увеличить показатели, которые они получали по каждому сегменту. На этом этапе сами государственные служащие, которые уже привыкли к новой технологии и активно ею пользуются, отмечают, что зачастую возникают проблемы с тем, чтобы выбрать, каким способом решать ту или иную проблему. Поэтому они очень ждут дополнения технологии Больших Данных, которые позволят благодаря предиктивному моделированию предсказывать, какое решение приведет к какому показателю удовлетворенности и уровню ушедших пользователей на определенных этапах.
В итоге, исходя из примеров, можно сделать вывод о том, что страны находятся на разных этапах интеграции Больших Данных: некоторые страны уже начали у себя работу с технологиями Больших Данных на начальном этапе, некоторые уже показывают серьезные результаты, однако вне сомнений то, что все уже видят не только возможности технологий на бумаге, но и сами внедряют и убеждаются в их необходимости для выведения уровня работы государственного сектора с гражданами на новые величины.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
2.4 Применение технологии Больших Данных для оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в России
На основе исследования, проведенной в предыдущей части данного исследования, было выявлено шесть следующих уровней внедрения Больших Данных в межстрановом сравнении:
. Страны, которые только начали внедрять у себя технологию Больших Данных и только собирают обратную связь в виде опросов, анкет и баллов для дальнейшей сводной отчетности по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг;
. Страны, которые только собирают обратную связь в виде опросов, анкет и баллов для дальнейшей сводной отчетности и предоставления данных в режиме реального времени по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг;
. Страны, которые перешли на следующий этап и уже не только собирают данные, которые доступны из обратной связи пользователей, а также собирают «пассивные» данные из аналитических инструментов, которые позволяют собирать «скрытые» отзывы пользователей, исходя из конкретных действий пользователей на портале, и предоставляют сводные отчеты по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг;
. Страны, которые перешли на следующий этап и уже не только собирают данные, которые доступны из обратной связи пользователей, а также собирают «пассивные» данные из аналитических инструментов, которые позволяют собирать «скрытые» отзывы пользователей, исходя из конкретных действий пользователей на портале, и предоставляют сводные отчеты, а также отчеты в режиме реального времени по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг;
. Страны, которые не только анализируют «активную и пассивную» обратную связь и предоставляют сводные отчеты, а также отчеты в режиме реального времени по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг, но и внедряют технологии для анализа эффективности принимаемых на основе этих данных решений в ретроспективном разрезе;
. Страны, которые не только анализируют «активную и пассивную» обратную связь и представляют сводные отчеты, а также отчеты в режиме реального времени по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг, но и внедряют технологии для прогнозирования эффективности принимаемых на основе этих данных решений и последующего ретроспективного анализа.
Для того чтобы определить, на каком этапе находится наша страна в плане использования технологий Больших Данных для оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг или используются ли Большие Данные у нас вовсе, необходимо для начала определить критерии, по которым будет определяться уровень внедрения.
При разработке критериев в качестве исходной точки были взяты те отличительные характеристики и технологии, которые присущи именно Большим Данным, которые были отмечены в части 2.1.1. данного исследования.
Таким образом, были выделены следующие критерии уровня внедрения Больших Данных:
. Наличие общего хранилища данных и набор доступных хранилищ, где собираются все данные в сыром виде;
. Итоговая схема работы с данными содержит «5V»: (volume, variety, velocity, veracity, value) характеристики;
. Используется хотя бы одна из перечисленных в части 2.1.1. технологий работы с Большими Данными;
. Регулярность предоставления отчетности по обратной связи;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
. Тип анализа эффективности, принимаемых решений: как только решение внедрено (ad hoc) или по итогам результатов, принятого решения (ex post).
В приложении 1 к данной работе представлен результат анализа работы с данными в рамках оценки порталов государственных и муниципальных услуг в электронном виде. Были изучены характеристики каждого сайта на наличие аналитических инструментов.
Далее, по итогам анализа пройдемся по всем критериям внедрения Больших Данных и сделаем итоговый вывод по тому, на каком уровне у нас сейчас происходит оценка качества предоставления государственных и муниципальных услуг:
. Как видно из приложения 1 к данной работе, аналитика присутствует, но в очень несистематизированном, неструктурированном и разрозненном формате: нет единого подхода и, как следствие, очевидно, что нет единого хранилища базы всех этих данных или доступного набора базы данных, принадлежащих единой структуре.
Видно, что шаги к этому были сделаны, и была внедрена система ЕСИА, однако почему-то московский регион в эту систему не входит и у неё собственный уникальный логин и, следовательно, уникальный идентификатор. Это позволяет утверждать, что данные по пользователям московского региона собираются в другое Хранилище Данных, с которым работает отдельная структура.
Еще одно Хранилище Данных плодится из-за системы «Ваш Контроль», где собирается непосредственно обратная связь от пользователей: здесь присутствует возможность зарегистрировать дополнительный аккаунт, помимо идентификации через ЕСИА, что говорит о том, что многие отзывы и проставленные баллы остаются без идентификации. Более того, учитывая, что московский регион имеет вовсе собственную систему регистрации, которая, кстати, не указана в перечне возможности выбора прохождения авторизации на «Ваш контроль», все пользователи из московского региона остаются без идентификации.
Понятно, что это сделано ради возможности сохранения анонимности обратной связи, однако с точки зрения хранения данных — это большой просчет, особенно ситуация с московским регионом.
В итоге, можно сказать, что ярко выраженного общего хранилища данных для всех порталов, включая Единый портал государственных и муниципальных услуг, нет или есть только частично, так как очевидно можно предположить, что имеется несколько баз для крупных кластеров данных, как база данных московского региона, база данных Единого портала и база данных регионов, которые используют внутренний логин. Более того, упоминаний о единой базе, ни в отчетах Минкомсвязи России, ни какого-либо другого источника не имеется.
В целом, можно сказать, что данный критерий соблюден, если существует единая структура, занимающаяся сбором, обработкой и анализом сводных данных из всех Хранилищ.
. С точки зрения «5V» характеристик, присутствие Больших Данных абсолютно очевидно.
Во-первых, данные оказались действительно объемными, так как, помимо основного портала, существует 51 региональный портал, на которых также можно оставить обратную связь и оценить качество предоставленной услуги. Более того, создан еще портал «Ваш контроль», который генерирует дополнительный объем информации. В итоге, объективно можно предположить, что генерируемый вкупе объем информации, достигает необрабатываемых вручную масштабов данных.
А во-вторых, было установлено, что данные действительно разнообразны, так как информация генерируется из множества возможных упомянутых источников Больших Данных:
) Публичные данные
Система, естественно, собирает данные относящиеся к государственному сектору и, более того, подключает данные других государственных структур для операционной деятельности: так, например, для регистрации необходимо ввести номер СНИЛС, который проходит проверку в базе данных Пенсионного Фонда России, и только после этого возможно завершение регистрации.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
) Частные данные
Сбор данных о том, какой услугой воспользовался тот или иной человек, что определяется через ЕСИА, говорит о том, что частные данные также собираются.
) «Пассивные» данные
Исходя из представленного анализа и схемы в данной части (приложение 1) вопрос о сборе «пассивных» данных довольно спорный. Как видно, большинство порталов региональных и Единый портал государственных и муниципальных услуг — собирает данные «пассивной» обратной связи в виде кликов, «отказов» и прочего. Однако на сегодняшний день остается 29 субъектов без каких-либо счетчиков аналитики, что говорит о том, что «пассивные» данные с этих порталов вовсе не собираются. Таким образом, данный источник представлен лишь частично.
) Данные социальных сетей
Данные из социальных сетей собираются и обрабатываются, так как у Единого портала государственных услуг есть собственные страницы в социальных сетях, на которых пользователи также могут оставлять обратную связь.
) Данные личных счетчиков
Данные личных счетчиков не собираются, однако данный источник, стоит признать, является крайне редким на сегодняшний день и доступен очень ограниченному числу специализирующихся организаций.
Скорость передачи данных разнообразна, так как присутствует 51 портал, каждый из которых имеет свой сервер, а соответственно и разную мощность работы с данными;
Достоверность данных также разнообразна, так как, например, на портале «Ваш контроль» может зарегистрироваться любой пользователь и оставить любого рода отзыв, даже если пользователь никогда не работал с порталами государственных и муниципальных услуг.
Остается очевидным, что Данные действительно значимы, так как на их основе принимаются решения и строятся сводные отчеты и мониторинги.
— Хранилище данных: как было упомянуто, на сегодняшний день, существует, как минимум, три базы данных, к которым относится база данных единого портала, база данных московского портала, а также база данных порталов с внутренним логином, помимо использования ЕСИА;
— Системы «Умного бизнеса»: некоторые порталы используют такие системы аналитики, как Google Analytics, Google Tag Manager, Yandex Metrika, а также IBM Analytics и Piwik;
— Реляционные базы данных, SQL, R, STATA, SPSS, анализ временных рядов: документально подтверждено, что для работы с выборкой респондентов и подготовки сводных отчетов мониторинга качества предоставления государственных и муниципальных услуг используются разнообразные статистические пакеты, а также реляционные таблицы, с которыми работают через SQL;
— Визуализация данных: в рамках подготовки отчетов по мониторингу оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг — используются диаграммы, гистограммы, графики и другие способы визуализации обработанных данных.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Таким образом, нет сомнений, что на сегодняшний день в рамках оценки государственных и муниципальных услуг используются определенный набор технологий Больших Данных, хотя и не самые передовые.
. Регулярность предоставления отчетности по обратной связи;
На данный момент существует несколько типов отчетности:
— ежегодный мониторинг оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг;
— ежеквартальный мониторинг по обратной связи, собираемой с портала «Ваш контроль», который предоставляется соответствующим органам, по которым были определенные отзывы;
— рейтинги и отзывы, а также некоторые сводные данные в режиме реального времени на портале «Ваш контроль».
Очевидно, что отчеты предоставляются недостаточно регулярно, так как зачастую существуют такие проблемы, которые нуждаются в оперативном принятии решений со стороны надлежащих инстанций, и уровень удовлетворенности пользователя будет зависеть именно от того, насколько быстро удалось решить проблему. Если же это вопрос, требующий длительного времени для принятия решения, то это сильно может ударить по конечным показателям.
. Тип анализа эффективности, принимаемых решений: как только решение внедрено (ad hoc) или по итогам результатов, принятого решения (ex post).
На сегодняшний день, учитывая регулярность отчетности, анализ эффективности проводится на уровне ex post, то есть по итогам результатов, принятого решения. Единственный возможный вариант, когда это делается по-другому, когда орган, принявший то или иное решение, берет на себя инициативу и самостоятельно отслеживает результативность своих действий. Однако систематизированной работы в этой стезе на данный момент не выполняется.
Подводя итог проведенному выше анализу, можно утверждать, что на данный момент наша страна находится между вторым и третьим определенными нами уровнями внедрения технологий Больших Данных для оценки качества предоставления государственных услуг.
Связано это с тем, что на данный момент «пассивные» данные не собираются систематизировано, а в некоторых субъектах и вовсе не собираются, что приводит к тому, что данные по «пассивной» обратной связи не используются в рамках отчетности. Более того, сложно говорить об отчетности в режиме реального времени, так как на данный момент в эту сторону делаются только первые шаги, однако полноценные отчеты на сегодняшний день доступны только раз в квартал и раз в год.
Таким образом, можно обозначить, что вектор развития взят верный, однако необходимы специалисты в области работы с данными для систематизации работы с ними и корректного использования и интерпретации «пассивных» данных для полноценного перехода на следующий этап развития в плане внедрения современных информационных технологий.
электронный муниципальный услуга качество
Глава 3. Предложения по улучшению внедрения Больших Данных для оценки качества государственных муниципальных услуг в электронном виде
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
.1 Связь уровня внедрения Больших Данных с уровнем удовлетворенности государственными услугами по субъектам Российской Федерации
Одним из наиболее важных условий эффективной работы государственных и муниципальных органов является умение проводить анализ эффективности своей деятельности и оптимизация принимаемых решений, за счет чего, в итоге, достигается удовлетворенность граждан работой государственных органов.
Естественно, для работы с данными используется определенный набор современных инструментов и в зависимости от них зачастую определяется уровень, на котором работает с анализом данных тот или иной государственный служащий. Как было определено в предыдущей главе, на сегодняшний день по сравнению с мировыми реалиями — наша страна находится, можно сказать, на первоначальных этапах внедрения современных технологий по работе с большими массивами данных для оптимизации принятия решений.
Однако уровень был определен в среднем по стране. Как мы понимаем, наша страна включает в себя большое количество очень разношерстных субъектов, которые по многим показателям имеют серьезные разрывы.
Абсолютно очевидно, что и по уровню внедрения Больших Данных эти субъекты сильно различаются и среднее значение будет достаточно субъективным в виду этих серьезные разрывов. Таким образом, в таблице критериев, по которым мы определили уровень внедрения Больших Данных (Приложение №1) также включен общий средний балл, который был сформирован на основе следующих критериев ранжирования (табл. 1).
Таблица 1. Критерии оценки уровня внедрения технологии Больших Данных. Составлено автором.
Результатом анализа стало следующее распределение регионов по уровню внедрения технологий (рис. 2).
Таким образом, мы видим, что большинство субъектов страны по уровню внедрения зарабатывают от 1-ого до 3-ех баллов, что говорит о достаточно низком уровне развития с точки зрения использования современных технологий в работе по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг.
Рисунок 2: Круговая диаграмма распределения субъектов Российской Федерации по баллам уровня внедрения Больших Данных. Составлено автором.
По традиции серьезный отрыв имеет город Москва по сравнению с другими субъектами, который имеет максимальные 5 баллов среди остальных субъектов наравне с Единым порталом государственных услуг. К другим лидирующим регионам относятся Самарская область и республика Татарстан, которые имеют 4 баллов благодаря использованию дополнительных аналитических инструментов, помимо стандартной Яндекс Метрики, а также благодаря собственным системам авторизации, что говорит о том, что данные хранятся и обрабатываются не только на федеральном, но и на региональном уровне.
К другим «хорошистам» можно отнести такие субъекты, как Астраханская область, Воронежская область, Ленинградская область, Липецкая область, Московская область и Тульская область, которые качественно ведут сбор данных, используя стандартный инструментарий. Отдельно стоит выделить Ставропольский край, который заработал 4 баллов, несмотря на наличие только одного инструмента аналитики, благодаря хранению и обработке данных дополнительно на региональном уровне.
Результатом является таблица (Приложение №1), которая отражает рейтинг уровня внедрения Больших Данных для государственных и муниципальных услуг в электронном виде среди субъектов Российской Федерации.
Теперь, когда есть понимание уровня внедрения Больших Данных по субъектам Российской Федерации, необходимо перевести этот рейтинг в практическую сторону и понять, насколько этот фактор имеет влияние на ключевой показатель удовлетворенности государственных и муниципальных услуг в электронном виде на сегодняшний день. Для этого необходимы данные по уровню удовлетворенности граждан государственными услугами в разбивке по субъектам.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
К сожалению, те данные, которые предоставлены в открытом доступе на сайте «Ваш контроль» в разделе «Открытые данные» и хранятся под названием «Исходные данные для мониторинга», не позволяют полноценно проанализировать ситуацию и вывести уровни удовлетворенности для субъектов. Это связано с тем, что приведенные параметры и значения выражены в уникальных идентификаторах (ID) без информации о том, к чему относится каждый идентификатор, поэтому отсутствует возможность вывести полезную информацию из такой таблицы. Таким образом, можно говорить о том, что «открытые данные» в действительности являются не до конца открытыми.
Поэтому единственным открытым представлением данных по удовлетворенности качеством предоставление государственных и муниципальных услуг по субъектам является социологическое исследование от РАНХиГС, которое было проведено на выборке 20 субъектов Российской Федерации. Для выявления уровня удовлетворенности был проведен опрос 4150 респондентов, обращавшихся за государственными услугами, в 20 субъектах Российской Федерации. Опрос датируется еще 2011 годом, однако и этого набора данных должно быть достаточно для того, чтобы, в целом, доказать зависимость переменных.
Для определения коэффициента корреляции был использован пакет STATA, а для анализа был взят стандартный коэффициент корреляции Пирсона для нахождения линейных зависимостей. Условия, которые позволяют работать с данным коэффициентом — соблюдены:
— переменные находятся в рамках нормального распределения;
— переменные представлены в интервальной шкале;
— количество значений переменных совпадают.
В итоге, получилась следующая таблица коэффициентов корреляции (табл. 2):
Таблица 2: Корреляция между переменными из статистического пакета STATA. Составлено автором.
В итоге, мы наблюдаем умеренный уровень взаимосвязи между уровнем внедрения технологий Больших Данных и удовлетворенностью граждан качеством предоставления государственных и муниципальных услуг. Так, например, самая большая зависимость, логичным образом сложилась между тем, как часто пользователи обращаются за государственными и муниципальными услугами и представленностью региональных порталов.
Чуть меньший коэффициент наблюдается между временем предоставления государственных и муниципальных услуг тем или иным субъектом, что является, как было определено в предыдущих частях работы, одним из важных составляющих качества, и уровнем внедрения Больших Данных. Это свидетельствует о том, что более продвинутые в плане внедрений технологий субъекты — имеют больше возможностей предоставлять более качественные услуги за счет анализа обратной связи и оптимизации на основе данных. Еще более умеренный коэффициент корреляции наблюдается между средним значением уровня удовлетворенности, что можно списать на ограниченность выборки и «размытие» результатов в виду включения в средний показатель множества других нерелевантных показателей.
В целом, по данным результатам можно сделать общий вывод о том, что действительно существует зависимость между уровнем внедрения технологий Больших Данных и удовлетворенностью граждан качеством предоставления государственных и муниципальных услуг, несмотря на то, что выборка довольно ограниченная.
Логично предположить, что с учетом всё большего распространения активного использования интернета — уровень внедрения Больших Данных будет иметь всё большее влияние на удовлетворенность граждан субъектов качеством предоставления государственных услуг, так как всё больше пользователей будут обращаться за государственными услугами именно через порталы, а не через МФЦ. Таким образом, без применения соответствующих технологий Больших Данных мы «потеряем» спрос на электронные услуги из субъектов, будучи не в состоянии собрать мнение граждан, проанализировать их и принять необходимые стратегические меры.
Для подтверждения этого предположения необходима сводная таблица с выявленными ранее данными по уровню внедрения Больших Данных, уровень удовлетворенности, а также дополнительный параметр темпа роста доли обращений за государственными услугами в электронном виде в общем числе обращений. Последний показатель был выведен на основе данных с федерального портала государственной статистики ЕМИСС. А именно по таблице, которая была выведена на основе регистраций обращений граждан за услугами по разным источникам, («Доля обращений граждан за получением государственных услуг в электронной форме в общем числе обращений граждан за получением государственных услуг») в которой присутствуют данные за 2011 и 2012 годы по субъектам Российской Федерации. Соответственно по формуле темпа роста для значений в периоде n и n-1 — мы получаем показатель, который нам необходим для 20 субъектов, анализ которых был проведен в рамках предыдущих этапов исследования.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
В итоге, Приложение №2 к данной работе, в котором представлена сводная таблица по рангам рейтингов уровня технологий и уровня удовлетворенности по 20 субъектам Российской Федерации с рангом темпа роста обращений за электронными услугами — позволяет проследить вероятность того, что некоторые субъекты будут иметь в ближайшем будущем серьезные проблемы с тем, чтобы удовлетворить спрос граждан на государственные услуги в электронном виде в подобающей форме. Связано это с тем, что был выявлен очень высокий темп роста электронных услуг в связке с крайне низким уровнем внедрения Больших Данных.
К самым проблемным регионам из выборки в 20 субъектов с аномальными показателями разрыва были отнесены Ростовская и Белгородская области, в которых отсутствуют вовсе региональные порталы государственных услуг в электронном виде и в рейтинге уровня внедрения Больших Данных. Они замыкают топ-20, а спрос растет с темпами 100% и более — ежегодно. Логичным образом данная сводная таблица также показывает, что соответственно и в рейтинге уровня удовлетворенности эти субъекты находятся на низкой позиции.
Другим аномальным субъектом с обратной пропорцией является Воронежская область, где уровень удовлетворенности достаточно низкий, несмотря на то, что субъект находится на высокой позиции в рейтинге уровня внедрения технологий. Это говорит о том, что, вероятнее всего, темп роста в данном субъекте настолько высок, что тот относительно хороший уровень внедрения Больших Данных, как один из факторов уровня удовлетворенности, уже недостаточен для спроса граждан и необходимо дальнейшее серьезное развитие.
Полная карта регионов с разбивкой по вероятности наступления технологического разрыва и, как следствие, проблем с удовлетворенностью граждан предоставления государственных и муниципальных услуг — представлена на рисунке 3.
Рисунок 3: Карта субъектов Российской Федерации по вероятности наступления технологического разрыва. Составлено автором.
Таким образом, на сегодняшний день уже существует серьезная проблема того, что спрос на электронные услуги серьезно опережает уровень подготовленности субъектов с точки зрения соответствующих технологий для того, чтобы качественно удовлетворить этот спрос. Пример Воронежской области показывает, что если не предпринять соответствующие меры и не внедрить современные технологии, можно ожидать серьезное падение удовлетворенности качеством государственных услуг не только в электронном виде, но и в целом у тех субъектов, где существует серьезный разрыв между уровнем технологий и темпом роста обращений за услугами в электронном виде.
3.2 Рекомендации по внедрению Больших Данных в технологии оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде
Для качественного внедрения каких-либо технологий требуется полноценный план с четко описанными процессами, а на сегодняшний день существует только набор большого количества публикаций о необходимости внедрения современных технологий, набор непроработанных поверхностных предложений по внедрению систем автоматизации, по большей части, в виду того, что предоставленный набор открытых данных сильно ограничен.
Нивелировать эту одну из первых проблем при проработке стратегии — возможно, если полноценный проработанный план будет представлен разработан именно представителями ответственного Министерства Экономического Развития Российской Федерации с привлечением экспертов, которые смогли бы приобрести доступ ко всей необходимой информации для разработки полноценной стратегии.
На основе этих данных уже можно было бы сформировать конкретизированное Постановление Правительства Российской Федерации для поэтапного внедрения Больших Данных для автоматизации и улучшения оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде.
Абсолютно очевидный на данный момент перечень требований по этому постановлению должен был бы включать в себя такие необходимые изменения, как:
— искоренение региональных порталов и сведение всех портал субъектов в Единый портал государственных и муниципальных услуг «одного окна» с разделением субъектов и перечнем предоставляемых ими услуг на поддомены с автоматическим определением геолокации. Вместо отдельного набора порталов для субъектов Российской Федерации, наличие которых не ограничено согласно Федеральному закону № 210-ФЗ;
— автоматизация процессов сбора, хранения, обработки и анализа данных обратной связи граждан и организаций — пользователей государственных и муниципальных услуг — по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде за счет внедрения современных технологий Больших Данных;
— автоматизация процессов сбора, хранения, обработки и анализа «пассивных» данных граждан и организаций — пользователей государственных и муниципальных услуг — по оценке качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде за счет повсеместного внедрения таких аналитических инструментов, как Google Analytics, Яндекс Метрика, Google Tag Manager, IBM Analytics; Piwik Analytics;
— соотнесение и сопоставление данных из разных источников по конкретным гражданам и организациям, зарегистрированных на Едином портале государственных и муниципальных услуг, для лучшего понимания потребностей пользователя, а также для дальнейшего «кастомизированного» и персонализированного предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде за счет технологий идентификации cookie и существующей ныне Единой системы идентификации и аутентификации пользователей — ЕСИА;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
— автоматизация формирования и визуализации отчетности за счет технологии OLAP, что позволит перевести мониторинг оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг на более регулярный режим, а также позволит рассматривать исходные данные в режиме реального времени в рамках требований прозрачности и открытости по Указу Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 года № 601 «Об основных направлениях совершенствования системы государственного управления»;
— привлечение экспертов в области анализа Больших Данных для эффективной работы с автоматизированными информационными системами, а также повышение квалификации государственных служащих для повсеместного «принятия» и активного использования технологий всеми субъектами Российской Федерации.
На данном этапе развития правильная имплементация этих изменений привела бы к тому, что наша страна смогла бы перейти на следующий этап внедрения технологий Больших Данных, которые были обозначены в предыдущей главе и, соответственно, существенно улучшить показатели качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде.
Если разбить внедрение этих изменений на этапы, то видится следующая схема, которая позволит сделать следующий шаг в сторону эффективной работы с Большими Данными:
. Предварительный анализ нынешней ситуации, который включал бы себя изучение следующих параметров:
— необходимо изучение полноценных данных по той системе, которая существует на данный момент;
— необходимо изучение Хранилищ Данных;
— необходимо изучение того, на каком уровне ведется аналитика как региональными, так и федеральными органами;
— необходимо выявить процент «принятия» государственных и муниципальных услуг в электронном виде для более точного выявления наиболее проблемных субъектов;
— необходимо изучить ретроспективные «пассивные» данные из систем аналитики, установленных на порталах и сформировать отчеты по проблемным зонам существующих на сегодняшний день порталов. Это позволит анализировать не только итоговые этапы предоставления услуг, но также и промежуточные, что является требованием для установления параметров оценки качества в рамках международного стандарта ИСО, разобранного ранее в данной работе;
— мнения нынешних экспертов, которые ответственны за аналитику — для сбора с них требований по оптимизации системы;
1. Разработка стратегии внедрения Больших Данных, которая будет включать в себя:
— определение четкого набора показателей и параметров, которые должны собираться, храниться, обрабатываться и анализироваться;
— назначение ответственных экспертов, которые следят за бесперебойной работой автоматизированной системы;
— установление «фреймворков» для государственных служащих в виде соответствующих актов по тому, как надо поступать при том или ином отклонении определенных метрик;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
2. Подробное описание системы внедряемых технологий Больших Данных:
— какие инструменты будут использоваться, на каком этапе и в каком формате;
— определение необходимых дополнительных ресурсов в виде серверов, человеческих ресурсов для поддержки и тому подобное для бесперебойной работы автоматизированной системы;
3. Описание базы данных, разработка структуры базы данных и схем управления данными.
4. Разработка и внедрение новых процедур и регламентов проведения автоматизированного мониторинга качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде, а также процедур и регламентов по отчетности по этим мониторингам;
. Разработка и внедрение нормативно-правовых актов по ответственности тех или иных государственных служащих за достоверность предоставляемой информации и отчетности в рамках автоматизированного мониторинга.
По итогам внедрения данных рекомендаций уровень внедрения Больших Данных по субъектам Российской Федерации должен выровняться, а соответственно должны выровняться и показатели уровня удовлетворенности граждан качеством предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде. Тогда одна из главных целей административной реформы по достижению уровня удовлетворенности в 90% по всей стране должен быть достигнут к 2018 году, так как была выявлена взаимосвязь между использованием современных технологий и удовлетворением граждан от использования услуг Единого портала.
Если же ничего не изменить, то разрыв между субъектами, который существует на сегодняшний день, будет непременно расти в виду серьезных различий еще и в темпах роста и «принятия» технологий продвинутыми субъектами в отличие от отстающих. Учитывая, что абсолютное большинство субъектов Российской Федерации на сегодняшний день относится к разряду отстающих и лишь малая часть — к лидирующим, среднее значение индикаторов удовлетворенности может быть значительно смещено в виду того, что темпы роста обращений за электронными услугами будут непременно расти, и в один момент мы просто не сможем удовлетворить качественно этот спрос.
Поэтому необходимость дальнейшей проработки и внедрения приведенных выше рекомендаций является абсолютно очевидной и нуждается в повсеместном продвижении, как возможностей для достижения цели административной реформы по совершенствованию системы государственных услуг.
Заключение
В рамках данной работы были проанализированы понятия государственных и муниципальных услуг, а также исследованы порталы государственных и муниципальных услуг в электронном виде для того, чтобы приобрести согласованное понимание исследуемого объекта в рамках данного исследования.
Далее была проанализирована существующая система оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг, в том числе в электронном виде. Были рассмотрены основные технологии оценки, как ежегодный мониторинг качества предоставления государственных и муниципальных услуг, ежеквартальные отчеты портала обратной связи «Ваш контроль», а также методы обратной связи гражданами на разных этапах получения государственной и муниципальной услуги в электронном виде. По итогам исследования были выявлены определенные проблемы и барьеры, которые существуют на сегодняшний день в технологиях оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде, к которым были отнесены:
— низкая регулярность предоставления отчетности;
— отсутствие анализа «пассивных» данных;
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
— маленькая выборка в масштабах страны;
— отсутствие единой методологии анализа;
— серьезный разрыв в выборке между лидирующими субъектами в плане внедрения Больших Данных и отстающими.
На основе этих проблем были сначала рассмотрены общие технологии, которые включают в себя Большие Данные. После чего эти технологии были спроецированы на возможность их использования в рамках государственного управления и были рассмотрены примеры внедрения в других странах.
На основе сравнения примеров работы с Большими Данными в этих странах, была сформирована градация уровня внедрения технологий, которая была сформирована с учетом критериев, определяющих Большие Данные. В итоге, были включены такие параметры как: уровень работы с анализом данных, наличие определенных Хранилищ Данных, уровень работы с «пассивными» данными и традиционными методами сбора данных.
По итогам, была сформирована шестиуровневая градация (1 — начальный этап внедрения; 6 — продвинутый этап внедрения), по которой было определено, что наша страна находится на 2-3 этапе внедрения.
Далее была проанализирована разница уровня внедрения Больших Данных между субъектами Российской Федерации, так как было предположение о том, что среднее значение имело сильно смещение в виду серьезного разрыва между развитием субъектов, что и было доказано. Продолжение исследования данного разрыва показало, что существует умеренная взаимосвязь между уровнем внедрения технологий и уровнем удовлетворенности граждан того или иного субъекта качеством предоставления государственных и муниципальных услуг, что является барьером к достижению одной из целей административной реформы по совершенствованию государственных услуг. Также был выявлен список регионов из выборки, в которых ожидаются серьезные проблемы с показателем удовлетворенности в виду серьезных темпов роста электронных услуг, и отсутствия соответствующих спросу технологий.
В итоге были сформированы рекомендации по нивелированию этого разрыва и стратегия по выведению нашей страны на следующий этап по уровня внедрения Больших Данных в технологии оценки качества предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде, что позволит выровнять уровень «принятия» электронных услуг в субъектах и повысить общий уровень удовлетворенности.
Библиографический список
1. Федеральный закон от 27 июля 2010 г. № 210-ФЗ «Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг» (с изменениями и дополнениями) // Собрание законодательства Российской Федерации. 2010. № 31. Ст. 4179.
2. Указ Президента РФ от 07.05.2012 г. № 601 «Об основных направлениях совершенствования системы государственного управления» // Собрание законодательства Российской Федерации. 2012. № 19. Ст. 2338.
. Постановление Правительства РФ от 27.12.2004 г. № 861 (ред. от 22.02.2016 г.) «Об утверждении Правил недискриминационного доступа к услугам по передаче электрической энергии и оказания этих услуг, Правил недискриминационного доступа к услугам по оперативно-диспетчерскому управлению в электроэнергетике и оказания этих услуг, Правил недискриминационного доступа к услугам администратора торговой системы оптового рынка и оказания этих услуг и Правил технологического присоединения энергопринимающих устройств потребителей электрической энергии, объектов по производству электрической энергии, а также объектов электросетевого хозяйства, принадлежащих сетевым организациям и иным лицам, к электрическим сетям» // Собрание законодательства Российской Федерации.
. Постановление Правительства РФ от 28 ноября 2011 г. № 977 «О федеральной государственной информационной системе «Единая система идентификации и аутентификации в инфраструктуре, обеспечивающей информационно-технологическое взаимодействие информационных систем, используемых для предоставления государственных и муниципальных услуг в электронной форме» // Собрание законодательства Российской Федерации. 2011. № 49. Ст. 7284.
5. ISO 9004:2009 Managing for the sustained success of an organization — A quality management approach (IDT).
6. ГОСТ Р 52113-2014 «Услуги населению. Номенклатура показателей качества услуг».
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
. Алькина Г.И., Герба В.А.Сущность государственных услуг// Вестник ТОГУ: журнал.- 2009.-№ 3 (14)
. Мониторинг качества и доступности государственных и муниципальных услуг — 2010. М. : Изд. Дом НИУ ВШЭ, 2011.
. Мониторинг удовлетворенности граждан получением государственных и муниципальных услуг — 2010. М. : РАНХиГС, 2011.
. Моррисон А. Большие Данные: как извлечь из них информацию // Технологический прогноз. 2010. №3.
. Неделько С.И., Осташков А.В., Матюкин С.В. Мониторинг в системе оказания государственных и муниципальных услуг как инструмент реализации стратегии повышения качества государственного и муниципального управления // М. : Издательство Эксклибрис Пресc, 2008.
. Нестеров А.В. Понятие услуги государственной, общественной (социальной) и публичной // Государственная власть и местное самоуправление. 2005. №11.
. Понкин И.В., Понятие публичных услуг // Омск: Вестник Омского университета. Серия «Право». 2014. №1 (38).
. Опрос «ФОМнибус» // Проект«Доминанты», 29 апреля 2012 г.
. Публичные услуги: правовое регулирование (российский и зарубежный опыт) : сборник / под общ. Ред. Е.В. Гриценко, Н.А. Шевелевой. — М. : Волтерс Клувер, 2007.
. Стырин Е.М., Плаксин С.М. Система государственных услуг как объект мониторинга в Российской Федерации// Вопросы государственного и муниципального управления. 2012. №4.
. Шмойлова Р.А. Общая теория статистики: Учебник / Под ред.Р.А. Шмойловой.3-е издание, переработанное.Москва: Финансы и Статистика, 2002.
18. TNS Web Index: Аудитория интернет-проектов. Февраль 2016 г. // TNS
. Государственная статистика — открытые данные // Государственная статистика «ЕМИСС»
. Лучшие практики мониторинга и оценки качества и доступности государственных и муниципальных услуг и деятельности многофункциональных центров предоставления государственных и муниципальных услуг // Портал Административной Реформы
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
. Минкомсвязь о Едином портале государственных услуг (ЕПГУ) // Официальный сайт Министерства коммуникаций и связи Российской Федерации
. О Проекте // Портал обратной связи по государственным и муниципальным услугам «Ваш Контроль»
. Открытые Данные // Портал обратной связи по государственным и муниципальным услугам «Ваш Контроль»
. Справочные материалы о Едином портале государственных и муниципальных услуг (функций) // Единый портал государственных и муниципальных услуг Российской Федерации
25. Anderfuhren-Biget S., Varone F., Giauque D. Policy Environment and Public Service Motivation // Public Administration. 2014. № 92 (4). P. 807.
. Dayal Madhukar; Garg, Sachin; Shrivastava, Rubaina Big Data: Road Ahead for India // IMJ. July 2014. Vol. 6. Issue 2.
. Elliot I., Halstead C. Big Data, better public services // PWC Report, 2015.
. Le Masson B., Al-Yahya K. Digital Government // Accenture. January 2014. P. 38.
29. Horowitz B. IBM Predictive Analytics Helps № rth Carolina Detect Medicaid Fraud Data // eWeek
. Lynch C. Big Data: How do your data grow? // Nature. 2008. №455. P. 28.
. Manyika J., Chui M., Brown B. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity // McKinsey Global Institute, 2011.
. Mayer-Schoenberger V., Cukier K. The Rise of Big Data // Foreign Affairs, June 2013.
. McGregor E. The Public-Service problem // The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science. 1983.Vol. 466.№ 1.
. Mullich J., Closing the Big Data gap in Public Sector // Bloomberg Businessweek Research Services and SAP, September 2013.
. O’Reilly T. What Is Web 2.0 // New Media: An Introduction, 2004.
. Russom P. Big Data Analytics // TDWI Research, 2011.
. Rutter T. How Big Data is transforming public services // the Guardian, 2014.
Приложение 1
Таблица критериев уровня внедрения Больших Данных и уровня удовлетворенности качеством предоставления государственных и муниципальных услуг по субъектам Российской Федерации
Приложение 2
Таблица соотношения рангов удовлетворенности и уровня внедрения технологий с темпом роста электронных услуг по субъектам Российской Федерации