Барьеры внедрения датацентричного государственного управления: опыт России

Аннотация

В статье представлен анализ ключевых барьеров, возникающих в процессе внедрения системы государственного управления, основанного на государственных данных, в международной и отечественной практике. На основе методики экспертного опроса созданы формулировка и классификация барьеров в датацентричном государственном управлении в России. Выявлены технологические, организационные, нормативные барьеры, возникающие в датацентричной модели государственного управления. Показано, что общим трендом для ее развития
является повышение уровня цифрового доверия к ней граждан. Но если для внедрения датацентричной модели за рубежом используется сформулированная в явном виде политика регулирования и стандартизации работы с данными, то в России на первый план выходит повышение навыков и знаний государственных служащих и граждан о рисках, возможностях
и механизмах работы с государственными данными.

Литература

Бахтаирова Е.А. Цифровая трансформация государственного управления и новая электронная бюрократия // Креативная экономика. 2021. Т. 15. № 6. С. 2673–2692.
Москвитина Н.В. Цифровая трансформация государственного управления // Социология. 2021. № 4. С. 114–128.
Южаков В.Н., Покида А.Н., Зыбуновская Н.В., Старостина А.Н. Цифровизация взаимодействия граждан и государства: оценка гражданами эффектов, рисков и перспектив // Вопросы государственного и муниципального управления. 2023. № 2. C. 33–73.
Agbozo E., Medvedev N. Th e data-driven public sector as a channel for building
resilient digital societies // Information Society. 2020. No. 5. P. 30–38.
Akatkin Y., Yasinovskaya E. Data-driven government in Russia: linked open
data challenges, opportunities, solutions // International Conference on Electronic
Governance and Open Society: Challenges in Eurasia. Springer, Cham. 2020.
Vol. 1349. P. 245–257.
Alharthi A., Krotov V., Bowman M. Addressing barriers to big data // Business
Horizons. 2017. Vol. 60. Is. 3. P. 285–292.
Al-Qirim N., Tarhini A., Rouibah K. Determinants of big data adoption
and success // Proceedings of the 1st International Conference on Algorithms,
Computing and Systems (ICACS ‘17). 2017. P. 88–92.
Jaeger P.T., Bertot J.C. Transparency and technological change: Ensuring equal
and sustained public access to government information // Government Information
Quarterly. 2010. Vol. 27. Is. 4. P. 371–376.
Jetzek T., Avital M., Bjorn-Andersen N. Data-driven innovation through open
government data // Journal of theoretical and applied electronic commerce research.
2014. Vol. 9. Is. 2. P. 100–120.
Hardy K., Maurushat A. Opening up government data for big data analysis and
public benefi t // Computer Law & Security Review. 2017. Vol. 33. Is. 1. P. 30–37.
Matheus R., Janssen M., Maheshwari D. Data science empowering the public:
Data-driven dashboards for transparent and accountable decision-making in smart
cities // Government Information Quarterly. 2020. Vol. 37. Is. 3. P. 1–9.
McBride K., Aavik G., Toots M., Kalvet T., Krimmer R. How does open
government data driven co-creation occur? Six factors and a ‘perfect storm’; insights
from Chicago’s food inspection forecasting model // Government Information
Quarterly. 2019. Vol. 36. Is. 1. P. 88–97.
Macfarlane S.B., AbouZahr C.A. Matter of Trust: Data Quality and Information
Integrity. In: Macfarlane S., AbouZahr C. (eds). Th e Palgrave Handbook of Global
Health Data Methods for Policy and Practice. 2019. P. 427–449.
O’Connor C., Kelly S. Facilitating knowledge management through fi ltered
big data: SME competitiveness in an agri-food sector // Journal of Knowledge
Management. 2017. Vol. 21. Is. 1. P. 156–179.
Pink S., Lanzeni D., Horst H. Data anxieties: Finding trust in everyday digital
mess. Big Data & Society. 2018. Vol. 5. Is. 1. P. 1–14.
Sivarajah U., Kamal M., Irani Z., Weerakkody V. Critical analysis of Big Data
challenges and analytical methods // Journal of business research. 2017. Vol. 70.
P. 263–286.
Rubinfeld D.L., Gal M.S. Access barriers to big data // Ariz. L. Rev. 2017. Vol. 59.
Ubaldi B. Open Government Data: Towards Empirical Analysis of Open
Government Data Initiatives, OECD Working Papers on Public Governance, 2013,
No. 22. OECD Publishing, Paris, URL: https://doi.org/10.1787/5k46bj4f03s7-en