Словарь цифровой осознанности: управление на основе больших данных
Управление на основе больших данных (data-driven governance, DDG) – это подход к управлению и организации общества, основанный на сборе и обработке больших данных с целью принятия наиболее эффективных решений. Для этого данные должны быть упорядоченными, собранными в единые базы и доступными не только правительству, но и гражданам страны.
Принятые на основе анализа больших данных решения — более точные и своевременные и могут стать более прозрачными для граждан. Благодаря этому к управлению государством можно привлекать не только чиновников и политиков, но и специалистов в области аналитики данных, а также ИИ-инженеров.
В условиях Четвертой промышленной революции появляется все больше возможностей для сбора и упорядочивания информации об экономике, жизни общества, работе городов и т.д. А в высокоцифровизованном государстве практически всё производит большое количество информации (больших данных): от разных видов деятельности, взаимодействия граждан и организаций до материальных объектов вроде систем канализации, газопроводов или дорог. Развитие интернета вещей в ближайшем будущем позволит считывать еще больше информации, а социальные сети и привлечение граждан к сбору данных позволит исследовать сферы, недоступные для датчиков и систем искусственного интеллекта.
DDG подразумевает не только сбор больших данных, но и высокий уровень их прозрачности. Благодаря этому состояние дел в хозяйстве или здравоохранении, социальной и финансовой сферах можно наблюдать и анализировать в реальном времени. А значит, можно реагировать быстрее и решать появляющиеся проблемы гораздо эффективнее, чем в старом обществе, не допуская катастроф и критических ситуаций.
DDG усиливает локальные сообщества: предоставляя доступ к подробным данным об их доме, районе, городе, людей можно вовлечь вовлекая в решение проблем, оптимизацию и предотвращение вреда. Сторонники DDG считают, что информационная осознанность граждан приведет к ослаблению управления “сверху-вниз” и к усилению самоуправления, основанного на механизмах обратной связи.
С точки зрения DDG, население городов — это ресурс, который можно мобилизовать ко всеобщему благу, например, с помощью социальных сетей. При достаточном уровне прозрачности данных и активном участии граждан и правительства соцсети могут решать как локальные проблемы (улучшение дорог, борьба с преступностью, облагораживание зон отдыха и тд), так и более глобальные проблемы (борьба с климатическими изменениями, бедностью и тд).
DDG похож на движение Quantified Self (QS), которое использует данные с датчиков и фитнес-трекеров для улучшения здоровья. QS позволяет человеку осознать, как его действия сказываются на его физическом состоянии, а DDG помогает целому обществу осознать, как его действия (и бездействие) сказывается на всеобщем благосостоянии.
Наибольшей популярностью концепции DDG пользуются в азиатских странах: Китае, Индонезии, Тайване — а также в Индии и некоторых африканских странах. Китайская система социального кредита граждан – тоже один из вариантов работы DDG.
#чнс_словарь
Управление на основе больших данных (data-driven governance, DDG) – это подход к управлению и организации общества, основанный на сборе и обработке больших данных с целью принятия наиболее эффективных решений. Для этого данные должны быть упорядоченными, собранными в единые базы и доступными не только правительству, но и гражданам страны.
Принятые на основе анализа больших данных решения — более точные и своевременные и могут стать более прозрачными для граждан. Благодаря этому к управлению государством можно привлекать не только чиновников и политиков, но и специалистов в области аналитики данных, а также ИИ-инженеров.
В условиях Четвертой промышленной революции появляется все больше возможностей для сбора и упорядочивания информации об экономике, жизни общества, работе городов и т.д. А в высокоцифровизованном государстве практически всё производит большое количество информации (больших данных): от разных видов деятельности, взаимодействия граждан и организаций до материальных объектов вроде систем канализации, газопроводов или дорог. Развитие интернета вещей в ближайшем будущем позволит считывать еще больше информации, а социальные сети и привлечение граждан к сбору данных позволит исследовать сферы, недоступные для датчиков и систем искусственного интеллекта.
DDG подразумевает не только сбор больших данных, но и высокий уровень их прозрачности. Благодаря этому состояние дел в хозяйстве или здравоохранении, социальной и финансовой сферах можно наблюдать и анализировать в реальном времени. А значит, можно реагировать быстрее и решать появляющиеся проблемы гораздо эффективнее, чем в старом обществе, не допуская катастроф и критических ситуаций.
DDG усиливает локальные сообщества: предоставляя доступ к подробным данным об их доме, районе, городе, людей можно вовлечь вовлекая в решение проблем, оптимизацию и предотвращение вреда. Сторонники DDG считают, что информационная осознанность граждан приведет к ослаблению управления “сверху-вниз” и к усилению самоуправления, основанного на механизмах обратной связи.
С точки зрения DDG, население городов — это ресурс, который можно мобилизовать ко всеобщему благу, например, с помощью социальных сетей. При достаточном уровне прозрачности данных и активном участии граждан и правительства соцсети могут решать как локальные проблемы (улучшение дорог, борьба с преступностью, облагораживание зон отдыха и тд), так и более глобальные проблемы (борьба с климатическими изменениями, бедностью и тд).
DDG похож на движение Quantified Self (QS), которое использует данные с датчиков и фитнес-трекеров для улучшения здоровья. QS позволяет человеку осознать, как его действия сказываются на его физическом состоянии, а DDG помогает целому обществу осознать, как его действия (и бездействие) сказывается на всеобщем благосостоянии.
Наибольшей популярностью концепции DDG пользуются в азиатских странах: Китае, Индонезии, Тайване — а также в Индии и некоторых африканских странах. Китайская система социального кредита граждан – тоже один из вариантов работы DDG.
#чнс_словарь