С помощью современных цифровых решений госсектор России переходит на управление на основе данных. Секция «ИТ в госсекторе» — обязательный элемент масштабной конференции TAdviser SummIT, которая состоялась 29 ноября 2023 года. Работа этой секции стала своего рода «визитной карточкой» саммита, которая и отличает данное мероприятие TAdviser от множества других конференций, которые проводит российский бизнес. Так считает Наталья Гаркуша, директор Центра подготовки руководителей и команд цифровой трансформации ВШГУ РАНХиГС. Именно она и выступила модератором «ИТ в госсекторе».

Здесь затрагиваются самые актуальные вопросы цифровизации государственного управления. В этот раз центральной темой обсуждений экспертов стали вопросы практической реализации цифровой трансформации органов власти. В том числе, переход на методы управления на основе данных, а также реальные эффекты, получаемые организациями в результате такой трансформации.

Послушать доклады этой секции пришли представители таких организаций, как МИД России, НИЦ Курчатовский институт, ПК «Вторалюминпродукт», «Мострансавто», ФГБУ ИАЦ Судебного департамента, ФГБУ «Россельхозземмониторинг», «Алроса», ТВЭЛ, Министерство образования, науки и молодежи Республики Крым, ФГБНУ «Научный центр неврологии», ассоциация по сертификации «Русский Регистр», Нижегородский государственный инженерно-экономический университет и многих других.

Наталья Гаркуша, директор Центра подготовки руководителей и команд цифровой трансформации ВШГУ РАНХиГС

Эффективная миграция большого хранилища данных в русле импортозамещения

ДИТ Москвы — это организация, которая относится к числу российских лидеров цифровизации. Как и положено лидеру, эта компания спланировала и уверенно выполняла задуманные шаги по импортозамещению своих ИТ-систем. Однако здесь также могут скрываться проблемы.

В ходе импортозамещения наша текущая платформа управления данными стала представлять собой некую «кусочную» структуру. Часть из них была написана самостоятельно на базе ПО с открытым кодом, — рассказывает Александр Филатов, начальник управления данными в распределенных вычислительных сетях ДИТ города Москвы.

Александр Филатов, начальник управления данными в распределенных вычислительных сетях ДИТ города Москвы

Главная проблема заключается в том, что в большинстве подобных случаев компании имеют дело с устаревшими технологиями, которые пришли из бесплатных версий ПО, таких, как, например, популярная платформа Cloudera, дополняет рассказ коллеги Станиcлав Габдулгазиев, архитектор департамента поддержки продаж компании Arenadata:

Миграция всего комплекса ПО на новейшие версии программных продуктов оказывается делом не только очень сложным, но и рискованным. В таких случаях главная задача — не заместить какую-либо функцию, а полностью уйти со старого «наследия» на новое современное решение.

Станиcлав Габдулгазиев, архитектор департамента поддержки продаж, Arenadata

Для ДИТ Москвы важен был не только сам факт избавления от legacy-кода, который накопился за несколько лет функционирования хранилища данных, но и прозрачная миграция программных систем для пользователей ДИТ, которые являются операторами критически важных городских сервисов. Кроме того, требовалась действительно профессиональная команда от вендора, которой можно смело доверить поддержку обновленной системы.

Партнером ДИТ в этом проекте стала компания Arenadata. Станиcлав Габдулгазиев говорит, что данный проект был настоящим вызовом не только для заказчика, но и для поставщика продуктов и интегратора проекта, так как требовался высоконагруженный кластер, поддерживающий работу множества продуктивных систем, который функционирует в производственной среде. Хранилище данных в целом имело классическую архитектуру: слой источников данных, интеграционный слой, несколько слоев хранения данных («холодных» и «горячих»), слой управления данными, который включает каталог данных, сервисы, отвечающие за качество данных, и сервисы администрирования.

Импортозамещение было осуществлено даже на уровне каталога данных Active Directory, что сейчас не так часто встречается у российских компаний. Однако хранилище содержало внушительный объем данных: около 100 Тб из более, чем 70 источников, свыше 450 ETL-процессов, многие из которых были написаны под устаревшие версии библиотек, фреймворков и компонентов ПО.

Для миграции системы было выбрано 3 основных продукта:

• Arenadata DB (ADB) — аналитическая распределенная СУБД, построенная на MPP-системе с открытым исходным кодом Greenplum.
• Arenadata Platform Security (ADPS) — компонент для обеспечения централизованного управления политиками безопасности кластера.
• Arenadata Hadoop (ADH) — полноценный дистрибутив на базе Apache Hadoop, адаптированный для корпоративного использования и предназначенный для хранения и обработки слабоструктурированных и неструктурированных данных.

Александр Филатов отмечает, что дистрибутив Arenadata «из коробки» в ИТ-ландшафт ДИТ сразу не вписался — вендору пришлось провести доработки ПО. С целью миграции, незаметной для пользователей, было развернуто два контура системы: текущее хранилище и новое хранилище на базе Arenadata. Все работы по переносу кода, процессов и данных на новую платформу проводились на новой площадке до тех пор, пока не удалось добиться полного совпадения данных в обоих контурах и достичь приемлемой производительности процессов.

Станиcлав Габдулгазиев подчеркивает важность керберизации кластера:

Это именно то, что позволит вам обеспечить настоящую информационную безопасность в озере данных с несколькими сотнями ETL-процессов.

Второй важный момент — тщательная проработка всех ETL-процессов и соответствующих интеграций в новой системе. В рамках пилотного проекта продукты Hadoop использовались для хранения не только «сырых» данных, но и в качестве хранилища холодных данных и колоночной СУБД Arenadata DB.

По итогам пилотного проекта команде ДИТ Москвы удалось более чем в 1,5 раза снизить стоимость поддержки проекта, на 10% увеличить производительность хранилища (ETL-процессы на новом хранилище занимают меньше времени, чем на старом), а также реализовать полный цикл поддержки разработок с участием специалистов технической поддержки вендора. Удалось также повысить информационную безопасность данных за счет замены устаревшей неподдерживаемой системы авторизации на более безопасное решение ADPS (Arenadata Platform Security). Таким образом, отметил Александр Филатов, в ходе данного проекта ДИТ Москвы не только решил задачу импортозамещения корпоративного хранилища данных на высоконагруженном кластере, но и получил дополнительные эффекты, полезные для дальнейшего развития информационной инфраструктуры ДИТ Москвы.

Как встроить в действующую СЭД госоргана контроль поручений президента РФ

Несомненный интерес представляет опыт Алтайского края. Там удалось внедрить новую серьезную подсистему учета и контроля исполнения поручений президента Российской Федерации в рамках уже внедренного коробочного решения СЭД с минимальными изменениями в работе ИТ-системы. Речь идет об эволюционном развитии СЭД «Дело» компании ЭОС, которая была внедрена в крае в 2002 года. За прошедшие годы она охватила 7798 рабочих мест в федеральных, региональных органах власти и других госорганизациях края, став, в том числе, в 2020 году государственной информационной системой (ГИС) Алтайского края.

Обработка поручений президента РФ — это процесс со сложным регламентом, рассказал Дмитрий Матвеев, начальник цифрового маркетинга, ЭОС:

Приходится контролировать не только сам документ, который поступает в информационную систему, но и отдельные поручения, пункты и подпункты поручения, изложенные в различных разделах общего документа. При этом по всем элементам поручения могут фигурировать различные сроки исполнения и различные ответственные организации — как органы местного самоуправления, так и краевые министерства.

Дмитрий Матвеев, начальник цифрового маркетинга, ЭОС

Все эти особенности и нюансы были реализованы в работающей СЭД «Дело». Для этого сотрудники заказчика вместе со специалистами компании ЭОС провели ряд мероприятий. Так, была сформирована карточка поручения президента РФ, в которой нашли отражение все конкретные поручения, выданные в рамках исходного документа. Был принят механизм формирования входящего номера документа, который позволяет контролировать все пункты. В этой карточке, в том числе, появились элементы, связанные с наиболее часто поступающими запросами в рамках этих поручений. Появились справочники, которые автоматически собираются в тот момент и в рамках тех потребностей, которые есть у пользователей в связи с осуществлением своей рабочей деятельности. «С помощью таких нехитрых изменений обеспечен контроль сроков», — замечает Дмитрий Матвеев.

Кроме того, в целях удобства работы с такими поручениями был принят специальный регламент исполнения. Исходное поручение сразу после поступления в орган власти края обретает структуру пунктов, связанных со сроками исполнения.

Таким образом, в каждый момент времени известно, на каком этапе исполнения находится каждый пункт, кто является ответственным исполнителем, и какие сроки исполнения необходимо выдержать в рамках общей подготовки отчетных документов, — рассказывает Дмитрий Матвеев.

Модернизированная система также способна учитывать поручения губернатора Алтайского края. Формируется единое дерево решений, где отражаются все имеющиеся поручения. Поскольку СЭД «Дело» обрела статус ГИС Алтайского края, то конечные исполнители поручений, включая глав местных администраций, оперативно получают всю необходимую информацию для того, чтобы начать работу. При этом дерево решений показывает исчерпывающую информацию о том, как продвигается процесс: кто отчитался об исполнении и когда это было сделано, а кто еще не принял поручение к исполнению.

Таким образом, в рамках одной СЭД удалось охватить весь пул госорганов края, задействованных в исполнении поручения, с поддержкой сквозного контроля всех процессов. Интересная деталь — в рамках единой системы СЭД для каждой карточки документа можно увидеть все связанные документы и проанализировать, какие именно документы поступали в рамках конкретного запроса исполнения, какие документы направлялись в ходе подготовки отчета. Иными словами, дерево решений полностью сохраняет всю историю работы с запросами. При поступлении нового запроса пользователь может в любой момент изучить все имеющиеся документы по интересующим его запросам, а также организационную сторону дела: кто ответственный, какие сроки, есть ли привлеченные специалисты, каковы исходные материалы для подготовки отчета.

Очевидно, что в рамках такой системы весьма удобно готовить план согласований документа — вся информация становится мгновенно доступной всем вовлеченным в процесс лицам. Еще один нетривиальный элемент системы — упреждающий контроль. Он нужен, в первую очередь, контролирующим организациям, в интересах которых можно настраивать разнообразные фильтры событий, например, оповещение о мероприятиях, срок исполнения по которым истекает через 5 дней.

Фильтры такого рода сотрудники могут устанавливать сами, чтобы планировать свою загрузку с учетом полученных поручений, встреч и т.д. С помощью таких фильтров можно настраивать предупреждающие уведомления о неисполненных делах, по которым приближается контрольный срок. Причем эти оповещения могут проходить целую цепочку ответственных вплоть до непосредственного исполнителя нижнего уровня — все автоматически получат предупреждения от системы.

И это все та же коробка со своими возможностями настроек, которые просто нужно применять в своей работе, — подчеркивает Дмитрий Матвеев.

Реальная трансформация бизнес-процессов в госуправлении

Цифровая трансформация госуправления, которая идет в стране, реализуется на разных уровнях принятия решений и в различных аспектах деятельности госучреждений. Еще один важный аспект трансформации госуправления — кардинальный реинжиниринг бизнес-процессов госслужащих, который связан с трендом внедрения платформенных решения для задач госсектора. Не случайно на пленарном заседании TAdviser SummIT министр цифрового развития РФ Максут Шадаев говорил о лоукод-платформизации как важном направлении развития государственного сектора России.

Василий Слышкин, руководитель ФКУ Государственные технологии» («Гостех») поясняет:

Кардинально меняется целевая модель создания цифровых госуслуг. Теперь мы будем заказывать не создание ИТ-системы, а внедрение госсервиса. Ключевой элемент подхода — машиночитаемые модели конкретных процессов, которые будут загружаться на платформу «Гостех», — поясняет он. — Здесь нет написания кода. Есть некоторый процесс, который переводится в электронный вид и становится исполняемым.

Василий Слышкин, руководитель, ФКУ «Государственные технологии»

Задача масштабная, но уже решается. В начале нынешнего года в ФКУ «Государственные технологии» появился Центр реинжиниринга, лидером нового подразделения стала Анна Васильева, директор департамента методологии и стандартов ЕЦП в ФКУ «Государственные технологии». Первой задачей нового Центра была разработка методологических подходов к созданию бизнес-процессов новых услуг в новой платформенной парадигме. С этой целью все полезные бизнес-практики процессного управления были адаптированы к области госуправления.

Вторая задача — создание библиотеки типовых процессов.

Она даст возможность оперативно собирать типовые решения, которые можно будет переиспользовать в интересах разных российских регионов, — поясняет Анна Васильева.

Таким образом, достигается цель оперативного и эффективного внедрения новых госсервисов, необходимых регионам, а также выравниваются возможности запуска передовых цифровых решений для регионов с различными финансовыми возможностями.

Анна Васильева, директор департамента методологии и стандартов ЕЦП, ФКУ «Государственные технологии»

Уже разработано соглашение о моделировании на базе платформы «Гостех» с инструкциями о создании моделей, загрузке лоукода и сборке готового решения. Есть также методические материалы на тему расчета целевых эффектов — это необходимо для защиты проекта нового решения. Со своей стороны, Центр реинжиниринга ФКУ «Гостех» обеспечивает не только консультирование, в том числе, по параметрам целевых эффектов, но и проверку тех моделей, которые региональные разработчики планируют включить в свою ГИС.

В этом году удалось запустить два пилотных проекта: в Минприроды РФ и в ФАС России. Проект, выполненный в Минприроды, предполагал адаптацию к условиям разных регионов сервиса организации доступа в особо охраняемые природные территории (ООПТ). Этот сервис очень востребован региональными властями, в частности, он нужен для развития туризма.

Общее количество таких территорий в России превышает 12 тысяч, из них 238 — федерального значения, и на всех действуют различные административные регламенты. Очевидно, что это отличная задача для создания типового процесса, который может быть переиспользован по всей территории страны. «И понятно, как измерить получаемые экономические эффекты. В первую очередь, это радикальное снижение рабочего времени и «стоимости» работы сотрудников с точки зрения ФОТ. Типовой процесс призван использовать эти ресурсы более эффективно», — рассказывает Анна Васильева. По оценкам ФКУ «Гостех», экономия совокупных затрат ООПТ и субъектов РФ на разработку данного сервиса на собственном сайте для каждого ФГБУ составляет 200 млн руб.

Есть также целый ряд отраслевых эффектов, связанных с параметрами природоохранной деятельности, расчетом рекреационной нагрузки и т.д.

Ведомство получает возможность в прозрачном режиме анализировать объем дополнительных доходов, которые может принести каждая ООПТ, в привязке к адресной реализации таких услуг, — подчеркивает Анна Васильева.

Пилотный проект, который выполняется для ФАС России, ориентирован на получение единой модели в области установления тарифов, а также на снижение барьеров для тиражирования лучших практик в данной сфере. Регионам еще предстоит пройти путь выравнивания региональных регламентов. А для того чтобы упростить этот путь, в «Гостехе» предложили использовать метод прототипов.

Подразумевается, что с помощью лоукод-инструментария на платформе создается тестовый прототип решения, и на нем изучаются получаемые эффекты. «Значимость госсервиса данного типа очень высока, как и стоимость разработки соответствующего ИТ-решения. Поэтому очень желательно с помощью быстрого создания прототипа вовремя понять, что получаемое решение полностью соответствует функциональным требованиям заказчика из органа власти», — поясняет Анна Васильева.

К тому же ни у кого сегодня нет абсолютно зрелых процессов, — дополняет Василий Слышкин. — И возможность за пару месяцев повторить хорошее решение, если оно появилось у кого-то из коллег, — это большое благо.

По расчетам «Гостеха», целевой эффект от внедрения только одного оптимизированного типового сервиса «Установление тарифов в сфере водоснабжения и водоотведения» в 67 регионах дает экономию затрат на проектирование и разработку сервиса на уровне 335 млн руб. Эффективность предоставления госуслуги для одного региона достигает 4,5 млн руб. в год. При этом количество точек физического взаимодействия регулируемой организации с ведомством, предоставляющим услугу, уменьшается с семи до четырех.

Результаты первых пилотных проектов аккумулированы в методических материалах, которые утверждены правительственной комиссией и доступны для использования на сайте ФКУ «Гостех». До конца года представители компании обещают выпустить обучающий курс, ориентированный на дистанционное обучение.

Искусственный интеллект на защите лесного хозяйства страны

Передовые ИТ-продукты, в частности, решения на базе механизмов искусственного интеллекта, которые внедряются в лесном хозяйстве страны, предназначены, в первую очередь, для решения жгучей — в буквальном смысле — проблемы лесных пожаров.

ИИ-решения дают возможность, с одной стороны, увеличить эффективность тушения пожаров, а с другой стороны, гораздо более эффективно использовать ценный ресурс квалифицированных специалистов, — отмечает Петр Микка, и.о. начальника управления развития информационных систем «Рослесхоза».

По его оценкам, один такой специалист может работать одновременно с 25-30 видеокамерами, установленными на различных территориях.

Петр Микка, и.о. начальника управления развития информационных систем, «Рослесхоз»

Всего на настоящий момент в 59 субъектах работает 2300 комплексов видеофиксации пожаров, которые позволяют обнаруживать вероятные возгорания в зоне действия видеокамеры, которая составляет 45 км. Причем в зоне уверенной детекции оптического комплекса (18 км) точность распознавания превышает 97%. Данные с камер оперативно поступают в центр обработки данных, а оттуда информация также оперативно передается соответствующим службам: в МЧС, лесную охрану или арендатору лесного участка — в зависимости от того, кто находится ближе к зоне происшествия.

За счет быстрого выявления возгораний с помощью умных систем видеофиксации пожаров удалось значительно увеличить количество пожаров, потушенных в первые 24 часа после его возникновения, уменьшить площадь, пройденную пожарами, и, соответственно, снизить причиненный ущерб. По словам Петра Микки, «Рослесхоз» в настоящее время работает над разработкой «легких» математических моделей, которые смогут работать на беспилотных устройствах в полностью автономном режиме.

Еще одно большое направление внедрения ИИ-систем «Рослесхоз» развивает в рамках сотрудничества с проектом «Цифровая земля», который выполняет «Роскосмос». На основе данных дистанционного зондирования земли функционирует нейросеть, которая в автоматизированном режиме выявляет факты рубки лесных насаждений. Как рассказывает докладчик, настройка нейросети потребовала усилий со стороны разработчиков, зато в результате она научилась хорошо выявлять на космических снимках признаки видеоизменений лесных насаждений, а также давать оценку, где и когда происходила вырубка леса. В ходе пилотного проекта в нескольких регионах было выявлено 139 случаев лесоизменений, из которых 108 ситуаций оказались легальными вырубками. Петр Микка отмечает, что в 70% случаев эти ситуации вырубки нейросеть выявила гораздо быстрее, чем это могут сделать специалисты «Рослесхоза» в ручном режиме.

Помимо фактов вырубки леса, ИИ-решения помогают контролировать движение древесины по дорогам российских регионов. Эта умная нейросеть умеет распознавать различные важные детали снимка, включая тип лесовоза, скорость движения, наличие бревен. Хотя, как отмечает специалист, ей предстоит еще обучиться для того, чтобы точнее отличать круглый лес от труб, перевозимых грузовиком.

В ходе пилотного проекта в Пермском крае, только за август 2022 г. было выявлено 1052 лесовоза, из них у 370 автомашин не оказалось надлежащих электронных сопроводительных документов.

Повсеместное внедрение этого решения позволит автоматически контролировать перемещение древесины по дорогам страны, — говорит Петр Микка.

Правда, для этого придется внести некоторые законодательные изменения в КоАП РФ. Тогда появится возможность обеспечить полностью автоматический режим работы сквозного сервиса: от выявления лесовоза на дороге до отправления штрафных квитанций нарушителям.

В нынешнем году произошло важное отраслевое событие — запущена в промышленную эксплуатацию ГИС лесного комплекса. Она представляет собой детальный цифровой двойник государственного лесного реестра, где хранятся описания лесов России. Всего тут более 50 показателей, включающих возраст и состав древостоев.

Публичная лесная карта уже доступна любому пользователю, а ведомство уже занимается следующей задачей — планируется добавить режим изменений показателей лесных массивов в соответствии с естественным ростом насаждений. «Тогда можно будет получать в автоматическом режиме из ГИС лесного комплекса данные с учетом местных климатических условий», — поясняет Петр Микка.

Как «Безопасный город» превращается в «Умный город»

В нашей стране выполняются проекты уровня города двух типов: «Безопасный город» (проект реализует МЧС России, он нацелен, в первую очередь, на задачи акнтикризисного управления территорией) и «Умный город» (идет под эгидой Минстроя РФ и подразумевает управление городской средой в интересах жителей и бизнеса).

Правительство Новосибирской области начало движение в сторону улучшения городского управления с задач «Безопасного города».

В нашем понимании «Безопасный город» — это хороший пример классической цифровой трансформации в части управления городом. В ходе обработки больших объемов собираемых данных открываются новые идеи для дальнейшего совершенствования управления городом, — рассказывает Антон Лошаков, заместитель министра цифрового развития и связи Новосибирской области. — После того, как мы создали немало участков «Безопасного города», стало понятно, что у нас уже есть элементы «Умного города.

Действительно, базовый элемент «Безопасного города» — региональная платформа, на которой реализована и шина обмена данными, и модули информирования руководителей разного уровня: от начальников главков до губернатора области».

Антон Лошаков, заместитель министра цифрового развития и связи Новосибирской области

Каждый руководитель сегодня видит на своем планшете всю статистику событий в конкретный период: сутки, неделя, месяц — и может посмотреть всю историю каждого вопроса:

С уровня базовых справок, на котором руководители работали несколько лет назад, мы перешли в онлайн, — сообщает докладчик.

Для занесения новой информации сотрудники пользуются удобной веб-формой, которая в дальнейшем обновляется автоматически. Эта возможность — не просто элемент более комфортной офисной среды. Для служб МЧС это означает точное соответствие действий сотрудников жестким отраслевым регламентам, что, порой, сложно обеспечить в условиях стрессовой ситуации, в которую попал человек, звонящий оператору экстренных служб.

Реализация проекта «Безопасный город» обеспечила городские власти огромным объемом данных, которые снимаются с различных датчиков.

Это настоящие большие данные, целый мир с бесконечной глубиной данных, — комментирует Антон Лошаков. — Плюс еще один огромный пласт данных приходит из различных ведомственных систем, которые интегрированы с МЧС, в цифровом виде по защищенным каналам связи.

В числе таких данных, например, оперативные сводки из Росгидромета, которые помогают оперативно строить точные модели распространения чрезвычайных ситуаций.

Анализ данных позволяет доходить до уровня муниципалитетов и запускать цифровые проекты, ориентированные на граждан. В числе интересных проектов, реализованных в Новосибирской области, — установка за счет государства датчиков в жилищах социально-незащищенных граждан на территории более 400 муниципальных образований. Все они подключены к региональной платформе (что само по себе было непростым проектом, учитывая его масштаб и территориальную распределенность). За текущий год за счет автоматического поступления тревожных сигналов, например, о задымлении в доме, удалось спасти жизни 91 человека.

Антон Лошаков отдельно отметил цифровой сегмент, который помогает сотрудникам ФСБ России в их повседневной работе, а также обеспечивает цифровые взаимодействия онлайн с региональными службами МВД России.

К нам приезжают коллеги из других регионов, чтобы узнать, как нам удалось сделать такое продвинутое решение, — с гордостью говорит он. — Ведь это очень непростая задача — увязать деятельность этих двух ведомств в рамках одной платформы таким образом, чтобы не ущемлялись ничьи интересы, и все информационные системы и взаимодействия были надежно защищены.

Область активно использует решения на базе искусственного интеллекта для биометрической аналитики, для мониторинга лесных пожаров и улучшенного управления вывозом мусора. Областным властям здесь приходится работать совместно с Росгвардией, ведь видеокамеры, которые видят все происходящее вокруг, пытаются разрушать вандалы. Но наличие таких систем дает очень много полезных эффектов. В том числе, в виде услуг, нужных гражданам. Любой человек, который стал участником дорожно-транспортного или другого происшествия, может оставить заявку на сайте областной администрации и получить интересующий его фрагмент видеозаписи с камеры видеонаблюдения.

Совместно с поисково-спасательным отрядом «Лиза Алерт» мы создали сервис, который помогает быстро организовать поиск потерявшихся детей. Фотографию пропавшего ребенка можно загрузить в нашу систему вместе со звонком по телефону «112», и она сразу подключается к процессам «Безопасного города», например, поиску среди людей на железнодорожных вокзалах и автобусных станциях, — делится подробностями спикер.

Это направление цифровых сервисов регионов будет совершенствоваться и дальше, например, в части еще большего ускорения процессов. Уже идет работа над проектом, согласно которому региональная платформа государственной власти станет основой ситуационного центра для беспилотной авиации.

Как ИТ улучшают транспортную обстановку в Москве

Департамент транспорта Москвы — это, по сути, большая корпорация, в которой работают сотни тысяч сотрудников и циркулируют настоящие «Большие Данные».

Сегодня кластер больших данных, построенный на опенсорсных технологиях Hadoop, — это 0,5 Пб данных. Емкость приближается к исчерпанию, планируется расширение кластера до 3-4 Пб, — рассказывает Михаил Кортунов, руководитель центра больших данных ИЦ «Безопасный транспорт», который был создан внутри Департамента транспорта Правительства Москвы в 2017 году в русле идеи развития проекта «Умный город Москва».

Эти объемы данных (приблизительно 800-1000 потоков данных ежедневно) из информационных и аналитических систем многочисленных подведомственных учреждений Дептранса. Из этих по-настоящему больших данных рождаются разнообразные городские цифровые сервисы. В их создании участвует команда, которая занимается задачами транспортной аналитики, в том числе, предиктивной, а также собственная мощная команда разработчиков сервисов.

Михаил Кортунов, руководитель центра больших данных, ИЦ «Безопасный транспорт»

Например, платформа «Космос» ориентирована на разнообразные коммуникации с жителями и гостями столицы. С ее помощью Дептранс старается влиять на транспортное поведение людей: подсказывает загруженность веток метро, рекомендует изменение традиционного маршрута в метро или личном автомобиле, если на привычном пути следовании возникли какие-либо транспортные затруднения. Пытается даже вразумлять нарушителей правил ПДД, рассказывает Михаил Кортунов:

Продумываем сценарии, как вступить в коммуникацию с конкретным автовладельцем авто, у которого накопилась история нарушений, чтобы на основании данной персональной статистики призвать его ездить более аккуратно и только потом штрафовать.

Докладчик подчеркивает, что при этом используется исключительно деперсонализированная информация.

Большой продукт инновационного центра — «Фабрика данных», которая реализована на базе аналитической платформы Visiology. Это амбициозный проект, призванный собрать под единым «зонтиком» все имеющиеся BI-возможности департамента. Задача весьма непростая, но уже сформирован список верхнеуровневых критериев. В их числе, например, отсутствие роста числа автомобилей, ежедневно проезжающих по Москве, желательные параметры средней скорости движения, количество ДТП. Кроме того, каждый сотрудник может создавать собственные аналитические сценарии на базе всех имеющихся данных. Продукт разрабатывается таким образом, чтобы ответ на запрос пользователя формировался в виде, удобном для визуализации в отчетных материалах, и мог использоваться при подготовке докладов, и презентаций.

Важный внутренний проект, который сотрудники инновационного центра выполнили для ЦОДД, — мониторинг аварийности. Для целей анализа из разных источников консолидируется вся информация, связанная с ДТП в городе. Руководитель любого направления может легко и с нужным уровнем подробностей разобрать каждый случай. «Это очень важно, например, для резонансных ДТП», — комментирует Михаил Кортунов. Новую цифровую форму обретает справка загруженности автодорог. Принято решение создать Telegram-бот, на который сможет подписаться сотрудник Дептранса и настроить собственные параметры аналитики, например, чтобы бот оповещал о пробках в ЗАО свыше 8 баллов. В настоящее время этот сервис работает в пилотном режиме внутри Департамента транспорта Москвы.

Правительство РФ: на пути к экономике данных

Правительство РФ — это тот орган, который работает с очень большими объемами данных. Причем большими здесь нужно называть не только сами данные, но и масштабы их источников. Не удивительно, что в определенный момент Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации пришел к необходимости переосмыслить сами подходы к работе с данными — чтобы аналитическая обработка стала сервисной функцией для сотрудников, которые ею пользуются. Кроме того, остро стояла проблема сохранения и переиспользования имеющихся аналитических сведений в случае, если конкретный специалист-аналитик покидает это место работы.

Готового решения на рынке не нашлось, рассказывает Евгений Гладышев, заместитель руководителя Аналитического центра при Правительстве Российской Федерации, поэтому продукт с требуемым функционалом пришлось разрабатывать самостоятельно. Теперь здесь тщательно проработан аспект каталогизации данных. Все необходимые процедуры выполняются самой системой автоматически: разбор информации, поступившей из источника, определение мета-данных и заполнение полей в карточках данных. По оценке спикера, сегодня приблизительно 80% вновь получаемых данных формируются в системе автоматически.

Евгений Гладышев, заместитель руководителя Аналитического центра при Правительстве Российской Федерации

Подобным образом Аналитический центр выстраивает отношения с различными поставщиками данных. Например, данные свежего исследования Росстата приходят в Аналитический центр в автоматизированном режиме по каналам связи. Все поступающие данные собираются в наборы данных, с которыми работают процедуры автоматизации потоков данных.

Каким образом это изменило работу аналитика? Его работа начинается с поисковой строки. Ответ системы включает не только данные, которые есть в корпоративном хранилище данных, но и результаты всех документов, связанных с темой запроса.

Наша система интегрирована с СЭД, поэтому мы видим, какие письма и с какими аналитическими материалами отправлялись, каким адресатам, — рассказывает Евгений Гладышев.

Первую тестовую проверку данная система прошла на тематике городского электротранспорта. Имеющаяся аналитика пополнилась свежими сведениями из источников, и система сформировала все контентное окружение запроса, причем не только атрибутировала источники, но и создала описания всех имеющихся дашбордов, вплоть до указания, с какой именно математической моделью работает каждый дашборд, на каких источниках данных он получен, регулярности расчета, ошибки.

Получается, что на входе системы — поисковая строка запроса аналитика, под которой скрывается глубоко проработанная сервисная функция, — подчеркивает Евгений Гладышев.

Следует отметить, что такой глубоко автоматизированный подход к аналитической работе потребовал изменений в регламенте работы с данными: система разрешает получать данные только сервисной функции, а человек вообще не имеет к ним доступа. Если у аналитика возникает потребность в данных, которых нет в каталоге, он оформляет соответствующую заявку, в режиме диалога с системой указывает эталонные источники нужных данных и начинает ими пользоваться.

Для улучшения взаимодействия Правительства РФ с органами исполнительной власти пришлось, по сути, создать новую информационную среду. Дело в том, что структуры исполнительной власти работают по письменным обращениям и поручениям, где далеко не всегда четко прописывается постановка задачи для исполнителя. Потребовалось проработать отдельно элемент постановки задачи, добавить обработку поручения для задачи внутреннего учета, реализовать наблюдение за исполнением поручения и прием выполненных работ.

Обратившись к этой среде, любой сотрудник аппарата Правительства РФ может сформировать свой запрос, а сотрудники Аналитического центра на своей стороне настраивают процессную модель обработки этого запроса с точки зрения согласований, обсуждений, — рассказывает Евгений Гладышев. — Это позволяет нам быстро и в системном режиме уточнять постановку задачи, а Правительству РФ помогает контролировать сроки и качество выполнения.

Еще одно направление, по которому Аналитическому центру пришлось заняться собственной разработкой, — система проектного управления. Конечно, варианты трекеров задач вроде Jira или Confluence здесь не подходят. Одна из больших проблем заключается в том, что проектов много, и среди них большую долю занимают внешние, которые входят в состав национальных или федеральных программ. Это подразумевает большое количество разных исполнителей. Также нужно учитывать требования методики ведения проектов, утвержденной специальным постановлением Правительства №1288 от 31 октября 2018 г. «Об организации проектной деятельности в Правительстве Российской Федерации».

Для новой системы специалисты Аналитического центра разработали систему показателей проектной деятельности: вклад по уровню достижений, уровень достижения в моменте, статистика по исполненным/неисполненным мероприятиям, контрольные точки в рамках отдельных мероприятий, помесячное планирование.

В результате мы добились того, что руководитель проекта занимается исключительно выполнением проекта, а не подготовкой отчетности или расчетом показателей — это делает сама система, — отмечает Евгений Гладышев.

С системой управления проектами связано интеграционное решение. Оно обеспечивает передачу сведений о выполнении того или иного проекта в учетные или другие проектные системы. Таким образом, на практике реализован полный цикл автоматизированного обращения данных в Правительстве: из одних проектных систем данные поступают в Аналитический центр, а результаты уходят в другие проектные системы.

На принципиально новый уровень исполнения выведены операции визуализации аналитических данных. Фактически, в рамках информационной системы готовятся те материалы, которые ложатся на стол вице-премьерам и другим руководящим сотрудникам аппарата правительства при подготовке различных мероприятий. Результаты работы аналитика, которые могут иметь вид текстового файла, преобразуются в наглядную инфографику, удобную для работы любого человека, более-менее погруженного в данную проблематику.

Важный элемент информационной системы Аналитического центра — дашборд руководителя, который поддерживает свыше 5 тыс. объектов контроля. Это решение интегрировано с ключевыми показателями эффективности организации, а результаты могут видеть сотрудники и понимать, какой вклад вносит работа каждого в достижение показателей KPI.

В настоящее время, как рассказывает Евгений Гладышев, идет работа по автоматизации деятельности рабочих групп. Поскольку в работу по каждому мероприятию Правительства РФ подключается большое количество различных органов исполнительной власти и других организаций, Аналитический центр собирает и консолидирует сведения по различным разногласиям. Участникам рабочих групп больше не придется разбирать горы почтовых сообщений и различных документов, работа с разногласиями управляется системой. Первая версия решения уже готова, она проходит тестирование у одного из вице-премьеров Правительства РФ.

Вечное хранение информации и документов

Пожалуй, архивисты, как никто другой понимают, насколько ценным ресурсом является информация.

А сегодня мы живем в условиях информационных войн, и наша главная задача — обеспечить сохранность всей нашей истории, всех наших достижений. И делать это надо уже сегодня, — уверена Марина Власова, директор Российского государственного архива научно-технической документации.

Федеральная архивная служба сегодня — это 14 федеральных архивов и 2334 архивов на уровне регионов и муниципалитетов, которые составляют архивный фонд РФ совокупным объемом свыше 550 млн единиц хранения. Профессиональные архивисты стараются сделать доступными имеющуюся информацию для всех граждан страны. С этой целью на отраслевом портале «Архивы России» поддерживается доступ к более, чем 45 проектам, которые используют цифровые копии документов, а специальный справочно-консультационный центр задействует эти ресурсы для ответов гражданам. Только в режиме онлайн сюда поступает около 60 тыс. запросов ежегодно.

Марина Власова, директор Российского государственного архива научно-технической документации

Специально под запросы граждан создан специальный ресурс — база данных документов по личному составу.

Мы собираем сведения по всей России, интегрируем их на одном ресурсе для того, чтобы гражданин или специализированная организация могли получить полную информацию о трудовом пути человека, его профессиональных достижения, наградах. В настоящее время идет пилотный проект с Социальным фондом России (бывший Пенсионный фонд), в котором обеспечивается выгрузка информации в ГИС «Единая централизованная цифровая платформа в социальной сфере.

В сентябре 2023 года запущен новый ресурс, который интегрирует документы всех федеральных архивов. К этому моменту прошел первое чтение законопроект о создании государственной системы удаленного использования архивных документов (ГИС УИАД) и справочно-поисковых средств к ним. Архивисты стремятся поддержать продвижение данного законопроекта до стадии его принятия, поскольку после этого появится официальная возможность предоставлять всем гражданам России в круглосуточном режиме электронные копии архивных документов. «Это можно будет делать, находясь практически в любой точке мира», — подчеркивает докладчица.

Очевидно, что в архивной службе придается большое значение вопросам информационной безопасности. Но самой приоритетной задачей Марина Власова считает сохранность электронных документов.

Это нужно для того, чтобы мы могли обеспечить их вечное хранение, — подчеркивает она и поясняет, что информация в электронном виде должна сохраняться неизменной и читаемой при любых изменениях типов носителей электронной информации. Это наша общая задача, — подчеркивает Марина Власова.

Для ее решения, считает специалист, все стороны должны объединить усилия: как архивисты, которые умеют накапливать, хранить документы и предоставлять их пользователям, так и специалисты в области информационных технологий. От всех них зависит, будет ли сохраняться история нашей страны неизменной и достоверной для многих поколений потомков.

Отечественные офисные решения: экосистемный подход к импортозамещению

Сегодня все российские предприятия решают одновременно две больших задачи: цифровизация своей деятельности и импортозамещение ИТ. Однако, по оценкам Натальи Панфиловой, директора направления по работе с государственным сектором компании «МойОфис», доля западных решений в общем объеме ИТ-систем заказчиков остается достаточно существенной — достигает 70-90%, в зависимости от конкретной сферы деятельности. Выход из этой ситуации — планирование процессов дальнейшей цифровизации с опорой на тех отечественных вендоров, которые подходят к разработке продуктов с позиций экосистемы. Это позволяет действовать не в режиме точечных замен западных продуктов «один к одному», а видеть комплексную картину импортозамещения.

Наталья Панфилова, директор направления по работе с государственным сектором, «МойОфис»

Так, компания «МойОфис», которая начала свое развитие 10 лет назад с текстовых редакторов, сегодня предлагает заказчикам обширный портфель решений, включая почтовую систему, мессенджер, цифровое рабочее пространство Squadus, файловое хранилище данных. Появление в портфеле продуктов мессенджера отвечает растущей потребности компаний в удобных и безопасных средствах совместной работы, включая обмен документами и ВКС.

Все продукты «Мойофис» разрабатываются по методологии безопасной разработки SSDLC, имеют сертификаты ФСТЭК и обеспечивают полный контроль компании над своими данными, поскольку хранятся на собственных серверах компании (по технологии частного облака) или в доверенном ЦОД на территории РФ. Сегодня вендор предлагает два почтовых решения: к ПО «МойОфис. Почта» в прошлом году добавилось решение MAILION. Оно позиционируется как альтернатива Microsoft Exchange и ориентировано на крупные организации: от 30 тыс. до 1 млн пользователей. В продукте тщательно проработаны все аспекты надежности, отказоустойчивости и восстановления после сбоев.

Squadus, предназначенный для организации совместной работы сотрудников, создан с учетом всех актуальных потребностей российских заказчиков и рассматривается как альтернатива Microsoft Teams.

Особенность экосистемного подхода заключается в обеспечении совместимости с продуктами других российских производителей как аппаратных, так и программных средств. Так, летом на ПМЭФ-2023 было анонсировано совместное решение с «Ростелекомом» о создании программно-аппаратных комплексов на базе доверенной операционной системы «Аврора», для совместной работы с документами и коммуникаций в рамках мобильных и стационарных рабочих пространств и серверных решений. «Наши решения могут быть установлены на любых устройствах пользователей: как стационарных, так и мобильных — а также использоваться в веб-режиме, — подчеркивает Наталья Панфилова. — В русле этой идеи продолжаются совместные разработки с российскими производителями серверов, планшетов, смартфонов».

Экосистемный принцип формирования набора продуктов позволяет компании «МойОфис» успешно выполнять проекты крупных внедрений в госсекторе. Например, Омская область — один из крупнейших РОИВ в РФ — перевела на «МойОфис» 27 тыс. госслужащих. По оценкам Наталья Панфиловой, лицензии «МойОфис» выгоднее западных альтернатив на 37-47%, что позволило Омской области сэкономить более 270 млн рублей бюджетных средств. При этом 700 школ региона получили бесплатные образовательные лицензии, а на базе Сибирского государственного автомобильно-дорожного университета появился центр компетенций «МойОфис».

Бесплатное лицензирование ПО для школ — это стандартная практика, рассказывает Наталья Панфилова: «В результате образовательные учреждения начинают работать в одной инфосистеме с государством». Проект подобного уровня был реализован еще в одном крупном РОИВ — Астраханской области. Правительство региона и 28 органов государственной власти перешли на «МойОфис», что позволило создать унифицированную ИТ-инфраструктуру области на базе единой платформы для работы с документами и коммуникаций.

Все возможности современной продвинутой аналитики — для госсектора

Возможности современной BI, которыми давно пользуются коммерческие компании, наконец-то стали получать распространение в госсекторе, отмечает Николай Муравьев, руководитель направления информационных систем компании Polymedia, разработчика BI-системы Visiology. В первую очередь, речь идет о ситуационных центрах органов госвласти регионального и федерального уровня.

Николай Муравьев, руководитель направления информационных систем, Polymedia

Один из таких примеров — координационный центр правительства Тульской области, где применяются различные инструменты анализа: как на базе классического моделирования, так и с помощью механизмов искусственного интеллекта (ИИ). Яркий пример — обработка большого потока обращений граждан, которые зачастую плохо поддаются структурированию вручную, тогда как ИИ отлично справляется с этой работой.

ИТ-специалисты данного РОИВ создали подробный рубрикатор, обучили работе с ней нейросетевую модель (объем обучающей выборки — приблизительно 5 тыс. обращений, поступающих из шести источников). Теперь программная система не только точно разносит входящие сообщения граждан по нужным рубрикам, но и распределяет их по конкретным органам власти, а также извлекает из текстов обращений такие дополнительные метрики, важные для оценки работы РОИВ, которые отсутствуют в учетных системах.

Внедренная система открывает широкие возможности для формирования полезных дополнительных данных. В их числе, например, определение тональности письма (позитивная или негативная), уточнение рубрикации сообщения по дополнительным рубрикам, облаков тегов, — отмечает Николай Муравьев.

По оценкам эксперта, данным направлением автоматизации аналитической деятельности органов власти активно интересуются разные региона страны. Опыт Тульской области, где полномасштабное решение работает в режиме промышленной эксплуатации, служит отличным примером успешной практики развития аналитических возможностей органа госвласти.

Интеллектуальные возможности автоматизированной обработки обращений граждан на единый номер «112» Московской области включает быстрое и точное распознавание голосового сообщения с оперативной передачей информации в нужную службу.

В этой службе действуют жесткие регламенты по времени заполнения карточки обращения, и механизм ИИ серьезно помогает оператору службы правильно выделить нужные метрики из сообщения человека, а также выявить специальные метрики для оценки качества обслуживания населения, например, тон речи оператора, — отмечает Николай Муравьев.

В центрах обслуживания населения (ЦОН) в Казахстане — это аналоги российских МФЦ — используются технологии видеоаналитики, которые решают, в первую очередь, задачи оперативной аналитики. В частности, они оценивают количество людей, находящихся в зоне ресепшн, помогают службе безопасности следить за соблюдением правопорядка в помещениях ЦОН, помогают находить бесхозные предметы. Система имеет распределенную структуру — обработка первичных данных производится на серверах, установленных непосредственно в ЦОНах, а в центральный офис отправляется качественная структурированная информация.

Возможности аналитической обработки данных, собираемых с различных площадок ЦОНов, позволяют увидеть некоторые закономерности и специфические особенности пользования услугами центров, что позволяет улучшить сценарии обслуживания населения. А порой, как замечает Николай Муравьев, позволяет «увидеть» приемы, с помощью которых сотрудники помогают себе улучшить показатели KPI по качеству обслуживания.

Более того, «интеллект» аналитической системы помогает сотрудникам органов власти правильно составить запрос к системе BI, чтобы получить точный и адекватный результат. Причем свой первичный запрос сотрудник может сформулировать голосом или направить его в виде текста через Telegram-бот. Система преобразует его в BI-запрос и затем направит сотруднику полностью оформленный результат: график, диаграмму, таблицу. По словам Николая Муравьева, разработчики платформы сейчас ведут исследования с целью поиска новых полезных аналитических возможностей на базе больших языковых моделей типа ChatGPT.

Конечно, нейросетевые модели не могут закрыть весь спектр аналитических возможностей системы, которые востребованы сотрудниками госорганов. Например, при построении моделей прогнозирования, где важны и точные детальные данные о взаимном влиянии факторов друг на друга, и результирующие сведения, используются классические математические модели — балансовые, регрессионные.

Кроме того, такие модели могут давать хорошие результаты без предварительного обучения, которое требуется нейронной сети. Например, в начале эпидемии ковида в 2020 г. в соответствии с приказом Минздрава РФ органы власти на местах должны были запустить мониторинг занятости коечного фонда региона с прогнозированием темпов развертывания дополнительных коек из-за ухудшения эпидемиологической ситуации.

Ситуация с уровнем заболеваний тогда менялась очень быстро, а истории наблюдения не было вообще, — рассказывает Николай Муравьев. — Для прогнозирования мы использовали стандартные модели прогнозирования социально-экономического развития, как в части стратегических показателей, так и конкретных отчетных форм Минэкономразвития, а также примеры инцидентов, которые получали в онлайн-среде.

Все эти разнообразные аналитические возможности доступны на BI-платформе Visiology, которая сертифицирована ФСТЭК по 6 уровню доверия. Это дает Николаю Муравьеву основания называть Visiology отличной заменой популярного ранее западного продукта Microsoft Power BI. Не случайно аналитическая компонента госзакупок построена на базе данной платформы, отмечает эксперт.

Безболезненная интеграция данных, которую поддержит даже служба ИБ

С ростом уровня цифровизации российских органов власти различных уровней увеличивается проблема эффективной интеграции данных из различных информационных систем. Сотрудникам приходится заниматься повторным вводом одних и тех же данных в разные информационные системы, что чревато ошибками и занимает ценное время рутинными операциями. Попытки автоматизировать интеграции с помощью прикладных интерфейсов API не являются хорошим решением.

Если необходимо интегрировать данные из большого количества информационных систем, что характерно для госорганов, интеграции «точка-точка», которые дают API, выглядят как некий хаос, теперь уже на уровне интеграционных механизмов, — говорит Николай Комраков, владелец продукта «Атом. Мост» компании «Гринатом».

Николай Комраков, владелец продукта «Атом. Мост», «Гринатом»

Кроме того, в госструктурах есть еще один важный аспект, который значительно усложняет интеграции данных, — требования ИБ.

Если компания работает с коммерческой тайной, документами с грифом ДСП или гостайной, то единственный способ автоматически передавать данные из одной информационной системы в другую, — это использование интеграционной шины, у которой есть сертификация ФСТЭК, — поясняет Николай Комраков.

Этот же вариант интеграции является единственно приемлемым, если в компании есть информационные системы, аттестованные по классу К1. Это означает, что информация тут имеет высокий уровень значимости (самый высокий из всех возможных). Как правило, это максимально защищенные системы, у которых нет никаких интеграций, поясняет эксперт из «Гринатома».

Например, в этой компании такой внутренней системой является Казначейство, и для того чтобы сотрудники Казначейства могли работать с другими информационными системами компаниями, необходимо специальное защищенное решение.

Еще одна проблемная точка, с точки зрения интеграции данных — взаимодействие с ГИС (как правило, у них нет открытых API по соображениям ИБ) или создание интеграционного потока данных внутри ГИС — это потребует сложных и длительных согласований со службой безопасности. Кроме того, вопросы безопасности интеграций охватываются также программой критической информационной инфраструктуры, поясняет Николай Комраков.

«Гринатом» относится к той группе компаний, в отношении которых действует практически весь список ограничений по возможности интеграции данных. С целью преодоления этих ограничений здесь разработали собственный интеграционный продукт — «Атом. Мост», которым может воспользоваться любой орган власти России как проверенным решением, опробованным в условиях промышленной эксплуатации в атомной отрасли страны.

«Атом. Мост» — это решение интеграционной шины данных, сертифицированное ФСТЭК по 4 уровню доверия, которое позволяет легко и быстро организовывать любые интеграционные потоки. Решаются тут и вопросы согласования интеграционных сценариев со службой информационной безопасности, поскольку специалисту ИБ становится понятен принцип организации передачи данных из одной информационной системы в другую.

Подход к реализации интеграции данных, реализованный в продукте «Атом. Мост», будет полезен не только самими госорганам, но и любым коммерческим компаниям, которые хотят взаимодействовать с госструктурами и получать оттуда какие-либо данные. Для этого необходимо к своей информационной системе, которая будет получателем госданных, подключить «Атом. Мост». Эта интеграционная шина преобразует данные таким образом, чтобы они были правильно восприняты СМЭВ. В самом «Гринатоме» данные, которые необходимо передать во внешнюю ГИС, например, ГИС ЕИС «Закупки», проходят через криптошлюз (в данном случае это сервис «Ростелекома») и после этого попадают в СМЭВ. Более того, именно решение «Атом. Мост» находится «под капотом» ГИС ЕИС «Закупки» и реализует интеграционный шлюз для автоматизированных взаимодействий с данной системой, ведь она принимает запросы только от систем, аттестованных по классу К1.

Улучшенные технологии работы госорганов с обратной связью от граждан

По оценкам Марины Поповой, директора клиентского департамента компании Brand Analytics, российский сектор относится к числу отраслей-лидеров в плане работы с обратной связью от пользователей. Действительно, человекоцентричный подход, который сегодня становится стандартом организации обслуживания граждан в органах госвласти, базируется на глубоком понимании потребностей этих граждан, а высокий уровень технической реализации государственных услуг обеспечивает высокий уровень лояльности пользователей к цифровому государству и вовлеченности в цифровые госуслуги.

Однако формы получения обратной связи со временем развиваются, меняются, и сегодня, как отмечает Марина Попова, только 20% обращений граждан находится в контуре органа власти: обращения на сайтах, звонки в службы поддержки, комментарии в официальных аккаунтах в соцсетях.

Остальные 80%, которые остаются вне зоны внимания организации, — это гигантский объем данных, который пока недооцененн, — говорит докладчица.

Марина Попова, директор клиентского департамента, Brand Analytics

Значительную роль играют соцсети. По данным Brand Analytics, в свободном доступе в русскоязычных соцсетях ежемесячно публикуется приблизительно 1,55 млрд сообщений, которые пишут 64,6 млн активных сетевых пользователей. Анализ этих данных позволяет получить множество полезных результатов, например, при проектировании новой услуги помогает понять, чего ждут пользователи от продукта. В этом случае даже не нужно формулировать гипотезы, полезные догадки выделяются непосредственно из потока данных.

Кроме того, анализ соцсетей позволяет получить сигнал о тех или иных сбоях в работе услуг даже раньше, чем об этом узнает служба техподдержки. Эту психологическую особенность нынешнего населения уже отметили исследователи: о сбое в сервисе люди первым делом сообщают в соцсети и только потом — самому поставщику услуг. Эту особенность компания Brand Analytics использовала при создании своих продуктов класса Down Detector (информирования о сбоях в работе цифровых сервисах). Они умеют анализировать не только жалобы по поводу работоспособности и технического состояния сервиса, но также дают возможность увидеть проблемы, возникшие в тех или иных процессах. Те темы, которые привлекают внимание пользователей, будут представлены в структурированном виде.

Добавить сервис в массив, подлежащий постоянному анализу, весьма просто, говорит Марина Попова — достаточно обратиться в компанию Brand Analytics. После этого начнется регулярный мониторинг соцсети на предмет обсуждений сбоев и отслеживание динамики этих обсуждений. «Градус» недовольства измеряется, и поставщик сервиса получает соответствующие предупреждения. Таким образом, у него появляется некоторый запас времени до того момента, когда сигнал тревоги окрасится в тревожный красный цвет, чтобы предпринять какие-либо действия, как минимум, успокоить пользователей и принять технические меры.

Такой механизм работает, например, в соцсети ВКонтакте.

Любая коммерческая компания может выбрать ряд сервисов, которые она желает отслеживать. Не только свои, но и, скажем, конкурентов или взаимосвязанные сервисы, что нередко бывает у телеком-операторов, и установить для них режим оповещения, — рассказывает Марина Попова. — А для госзаказчиков в силу специфики их деятельности организован специальный закрытый форум, где представлены различные кейсы для госсектора.

Более того, аналитика сообщений в соцсетях позволяет обнаружить очень полезные сведения. Так, один из заказчиков Brand Analytics буквально в течение дня значительно улучшил свой сервис, просто прочитав единственный отзыв в соцсети, и аудитория сервиса сразу же позитивно отметила это изменение. Еще один заказчик обнаружил в соцсети совет по обходу специальных требований приложения, и тоже оперативно закрыл эту брешь.

Для удобства пользования аналитическим сервисом Brand Analytics можно применять различные типы API. Один — интерфейс API, который позволяет получать некоторые числовые характеристики сообщений. Второй — это потоковый интерфейс API. Он подразумевает передачу в информационную систему коммерческого или государственного заказчика всех данных, включая все аналитические метрики, что можно использовать для работы внутренних аналитических систем, например, ситуационных центров.

Интересная корпоративная новость — Brand Analytics стала четвертой российской ИТ-компанией, которая создала собственное решение в классе больших языковых моделей ChatGPT. Важно, что речь идет не о встраивании «чужой» модели ChatGPT в интерфейс продуктов компании, а о создании собственной модели, которая работает полностью на внутренних серверах Brand Analytics. Причем, как подчеркивает Марина Попова, данные этой модели актуальны, потому что используются текстовые сообщения, поступающие в режиме онлайн. Эта модель обучена для работы именно с такими данными клиента. Реализована также дополнительная проверка достоверности результатов работы модели — это дополнительный модуль фактчекинга. Он умеет рассчитывать процент достоверности результата и предоставляет набор текстов, подтверждающих результаты.

В перерыве и по завершении конференции участники общались в неформальной обстановке, а также имели возможность ознакомиться с решениями и услугами ИТ-поставщиков на стендах, развернутых в холле мероприятия.

Министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Шадаев ответил на волнующие ИТ-отрасль вопросы в формате интервью на сцене

TAdviser SummIT посетили более 1,4 тыс. делегатов

Награда TAdviser PRIZE в номинации «Цифровизация транспорта: проект года» была вручена Дмитрию Горшкову, директору Ситуационно-информационного центра Министерства транспорта РФ и Александру Каушанскому, заместителю генерального директора группы компаний «Программный Продукт»

Алексей Нестеров, директор по ERP-решениям, фирма «1С»

TAdviser PRIZE в номинации «CRM-платформа года для крупного бизнеса» получил Юрий Мацыгин, директор производственного блока «НОТА» (Холдинг «Т1»)

Сергей Безбогов, заместитель руководителя технологического блока - старший вице-президент, Банк ВТБ

Награда в номинации «Отечественное ИТ-решение года для управления виртуальными серверами» вручена Давиду Мартиросову, генеральному директору компании «Базис»

Илья Сивцев, генеральный директор, «Группа Астра»

TAdviser PRIZE в номинации «Цифровое рабочее пространство года» получила Наталья Панфилова, директор направления по работе с государственным сектором компании «МойОфис»

Александр Тараторин, директор по информационным технологиям, Росбанк

В номинации «Цифровой ассистент здоровья: приложение года» награда TAdviser IT PRIZE вручена Дмитрию Якубовичу, исполнительному директору Центра индустрии здоровья Сбера

Андрей Бадалов, вице-президент, «Транснефть»

Награда «Топ-менеджер года на ИТ-рынке» присуждена генеральному директору «Группы Астра» Илье Сивцеву

Андрей Врацкий, CEO, eXpress

Награду в номинации «ИТ в промышленности» вручили Михаилу Миронову, заместителю генерального директора по материально-техническому снабжению НПС Снабжение, Роману Медеведеву, заместителю генерального директора по цифровизации «Дороги и Мосты», Николаю Аминову, руководителю коммерческой службы цифровой платформы Isource

Роман Гоц, генеральный директор «DатаРу»

TAdviser PRIZE в номинации «Импортозамещение ВКС: проект года» получили Никита Шпунт, руководитель направления Центра реализации инфраструктурных проектов, «Газпром нефть», и Алексей Шиллинг, директор департамента Enterprise-внедрений, «Труконф»

Павел Кулаков, генеральный директор, Oxygen

Награда в номинации «ИТ-проект года по защите прав на ПО» вручена Валерии Брусникиной, управляющей портфелем IT-проектов Ассоциации IPChain

Ольга Сорокина, член совета директоров «Страхового Дома ВСК»

Награда в номинации «Облачная платформа года для цифровой трансформации в госсекторе» вручена Михаилу Толпышкину, управляющему директору развития программы «ГосТех», Сбер

Николай Аминов, руководитель коммерческой службы, Isource

Награда в номинации «Платформа года для разработки приложений» вручена Матвею Ульянычеву, директору по развитию Platform V

Алексей Лиходзиевский, руководитель сервиса «Яндекс Браузер» для организаций

Награду в номинации «Платформа года для корпоративных коммуникаций» получил Виктор Дмитриев, директор по развитию DION

Павел Воронин, первый вице-президент по технологиям, МТС

TAdviser PRIZE в номинации «Цифровая трансформация как сервис. Продукт года» вручена Дмитрию Трофимову, управляющему директору департамента развития корпоративного бизнеса Сбера

Максим Морозов, СЕО, Aston

Номинация «ВКС с искусственным интеллектом: продукт года». Награда вручена Антону Анпилову, руководителю команды SberJazz

Анатолий Денисов, главный редактор «Рейтинга Рунета»

Награду в номинации «Корпоративное мобильное приложение: проект года» получили Денис Кривоносов, руководитель направления департамента информационных технологий, «Норильский никель», Василий Корнейчук, старший менеджер, ИТ-бизнес партнер блока кадровой, социальной политики и связей с общественностью, «Норильский никель» и Андрей Врацкий, CEO eXpress

На TAdviser SummIT было развёрнуто свыше 40 стендов, где участники ИТ-рынка представили свои продукты и сервисы

В перерывах и после завершения TAdviser SummIT участники активно общались в неформальной обстановке

Традиционно TAdviser SummIT завершился розыгрышем призов среди участников