Data governance подход, реализованный в деятельности государственно-надзорных органов РФ

Аннотация

В статье проанализирована значимость процесса управления данными в деятельности государственно-надзорных органов РФ. Дано определение понятия «озеро данных». Выделены основные элементы и этапы построенного озера данных Счетной палаты РФ. Описан процесс работы с данными, которые используются инспекторским составов СП РФ для проведения контрольных и экспертно-аналитических мероприятий. Подведены основные итоги работы с данными инспекторским составом СП РФ. Проанализированы слабые места построенного хранилища данных. Как решение проблемы "загрязнения" озера данных, рассмотрен подход data governance, дано его определение, описана сущность понятия, выделены основные проблемы, решаемых данным подходом. Проанализирован рынок российский ИТ-решений в области управления данными и метаданными, описаны их функциональные возможности. Также рассмотрены open source решения, которые могут быть использованы для управления данными. Некоторые из представленных решений на российском рынке ранее существовали только как внутренняя разработка, однако востребованность их функционала позволила вывести их на рынок (ИТ-решение СИБУРа, Data Detective). Рассмотрены качественные и количественные результаты работы Счетной палаты РФ за 2022 год с учетом внедрения подхода data governance. Проведено сравнение результатов работы СП РФ за 2021 и за 2022 год. Рассмотрены успехи коммерческих организаций в реализации подхода data governance в управлении данными. Прослежено влияние внедрения подхода data governance в коммерческих организациях на качество проведения контрольных и экспертно-аналитических мероприятий государственно-надзорных органов РФ. Описаны положительные результаты внедрения подхода.

Сведения об авторе

Ekaterina Sergeevna Sviridova, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова

аспирант

Литература

1. Buryakova . ., Varnavskii A.V. Digitalization of the ccounts Chamber of the Russian Federation. Upravlencheskie nauki = Management Sciences in Russia. 2019;9(4):98-114. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.26794/2404-022X‑2019-9-4-98-114
2. Badmaeva I.S. Digitization of the Account Chamber of the Russian Federation in the conditions of the digital economy. Herald of Science and Education. 2020;(12-1):56-60. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: CKXLZZ
3. Danilina M.V., Bagratuni K.Yu. Topical issues of e-government development in Russia. Science and Business: Ways of Development. 2015;(5):147-152. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: UCCAPZ
4. Bochkareva E.A. Organizational-legal issues of digitalization of the activity of the accounts chamber of the Russian Federation. The law and practice. 2019;(2):193-198. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: JZOCQE
5. Jariwala A., Chaudhari A., Bhatt Ch., Le D.N. Data Quality for AI Tool: Exploratory Data Analysis on IBM API. International Journal of Intelligent Systems and Applications. 2022;14(1):42-56. https://doi.org/10.5815/ijisa.2022.01.04
6. Ciancarini P., Poggi F., Russo D. Big Data Quality: A Roadmap for Open Data. In: 2016 IEEE Second International Conference on Big Data Computing Service and Applications (BigDataService). Oxford, UK: IEEE Computer Society; 2016. p. 210-215. https://doi.org/10.1109/BigDataService.2016.37
7. Gyulgyulyan E., Aligon J., Ravat F., Astsatryan H. Data Quality Alerting Model for Big Data Analytics. In: Welzer T., et al. New Trends in Databases and Information Systems. ADBIS 2019. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1064. Cham: Springer; 2019. p. 489-500. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30278-8_47
8. Petrov M.V. Digital transformation of the ccounts Chamber of the Russian Federation. Fincontrol. 2022;(4):20-22. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: VSPMBP
9. Meijer A., Bolívar M.P.R. Governing the smart city: a review of the literature on smart urban governance. International Review of Administrative Sciences. 2016;82(2):392-408. https://doi.org/10.1177/0020852314564308
10. Wang J., Nguyen D.Q., Bonkalo T., Grebennikov O. Smart governance of urban data. E3S Web of Conferences. 2021;301:05005. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202130105005
11. Constantinides P., Alaimo C., Cennamo C. et al. Data Governance in Digital Ecosystems. Academy of Management Proceedings. 2022;2022(1). https://doi.org/10.5465/ambpp.2022.15734symposium
12. Krutikov V.K., Dorozhkina T.V., Arakelyan S.A. Innovations in regional governance frameworks: globalization and open data. Nauchnoe obozrenie = Science Review. 2019;(1):59-63. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: ULKLBW
13. Dmitrieva N.E., Smirnov I.V. Data as the main public value of a new governance model. Information Society. 2023;(5):11-21. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: FNVMZD
14. Sujitparapitaya S., Janz B.D., Gillenson M. The Contribution of IT Governance Solutions to the Implementation of Data Warehouse Practice. Journal of Database Management. 2003;14(2):52-69. https://doi.org/10.4018/jdm.2003040105
15. Hassan N.H.M., Ahmad K., Salehuddin H. Developing and Validating Instrument for Data Integration Governance Framework. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2022;13(2):157-162. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2022.0130219
16. Parkhimovich O., Gritsenko D. Open Government Data in Russia. In: Gritsenko D., Wijermars M., Kopotev M. (eds.) The Palgrave Handbook of Digital Russia Studies. Palgrave Macmillan. Cham: Springer; 2021. p. 389-407. https://doi.org/10.1007/978-3-030-42855-6_22
17. Kumara I., Kayes A.S.M., Mundt P., Schneider R. Data Governance. In: Liebregts W., van den Heuvel W.J., van den Born A. (eds.) Data Science for Entrepreneurship. Classroom Companion: Business. Cham: Springer; 2023. . 37-62. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19554-9_3
18. Bento P., Neto M., Côrte-Real N. How data governance frameworks can leverage data-driven decision making: A sustainable approach for data governance in organizations. In: 2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). Madrid, Spain: IEEE Computer Society; 2022. p. 1-5. https://doi.org/10.23919/CISTI54924.2022.9866895
19. Netinant P., Saengsuwan N., Rukhiran M., Pukdesree S. Enhancing Data Management Strategies with a Hybrid Layering Framework in Assessing Data Validation and High Availability Sustainability. Sustainability. 2023;15(20):15034. https://doi.org/10.3390/su152015034
20. Averina M. In red: how data conquered business. Open Systems Journal. 2023;(3):17-18. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: TRSUHH
21. Shestakov S., Dorofeev D. Is free software free? Open Systems Journal. 2021;(3):43-45. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: BVVEDS
22. Kalyuzhnyi K.A. Status and prospects of import substitution in the Russian it industry. Science Governance and Scientometrics. 2016;11(2):85-103. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: WBPNGH
23. Al-Ruithe M. Benkhelifa E., Hameed Kh. A systematic literature review of data governance and cloud data governance. Personal and Ubiquitous Computing. 2019;23(5):839-859. https://doi.org/10.1007/s00779-017-1104-3
24. Gritsenko E.V., Kuryndin P.A. Digitalization of control and supervision activities: Russian and French experience. Law Enforcement Review. 2020;4(3):25-45. https://doi.org/10.24147/2542-1514.2020.4(3).25-45
25. Masalab A.F. Problems of development of state control and supervision in the context of legislative reform. Law Enforcement Review. 2020;4(4):94-101. https://doi.org/10.24147/2542-1514.2020.4(4).94-101
Опубликована
2023-10-15
Как цитировать
SVIRIDOVA, Ekaterina Sergeevna. Data governance подход, реализованный в деятельности государственно-надзорных органов РФ. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 19, n. 3, p. 614-621, oct. 2023. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/983>. Дата доступа: 14 dec. 2024 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.019.202303.614-621.