Revista si suplimente
MarketWatch
Inapoi Inainte

Stiinta datelor in administratia publica din perspectiva rezilientei

18 Martie 2022



În condițiile dezvoltării rapide a tehnologiilor și societăților, guvernele se confruntă cu nevoia de platforme inteligente capabile să colecteze, să curețe, să filtreze și să analizeze cantități mari de date. Această gamă largă de surse de date poate fi valorificată pentru a crea o „versiune unică a adevărului”, care le permite să vadă imaginea de ansamblu, să facă alegeri mai inteligente cu privire la modul de alocare a resurselor și să prezică mai bine tendințele viitoare. O astfel de abordare are potențialul de a transforma guvernele la toate nivelurile. McKinsey a estimat că guvernele vor colecta global 1 trilion de dolari doar folosind analiza datelor pentru a-și îmbunătăți colectarea veniturilor și a reduce risipa.

În ce domenii pot folosi guvernele ştiinţa datelor?
Există o multitudine de domenii şi aplicații în care guvernele pot folosi știința datelor și pot obține reale beneficii din utilizarea acesteia:
● Detectarea fraudelor şi evaziune fiscală
Algoritmii analitici utilizați în acest scop se bazează nu numai pe datele financiare, ci și pe informațiile din social media. Algoritmii parcurg cu atenție datele și potrivesc tiparele celor care cheltuiesc cu veniturile pe care le declară. Astfel, cei care cheltuiesc mult mai mult decât au sunt ușor de detectat.
● Apărare
În domeniul apărării, importanța big data este enormă. Odată cu introducerea analizei în timp real, statele au avut ocazia să urmărească și să monitorizeze granițele, să analizeze mai multe fluxuri video din diferite obiective importante din punct de vedere strategic și să supravegheze spațiile aeriene și marine. Soluțiile inteligente oferă rezultate mai precise și mai fiabile. Analiza predictivă poate fi un factor de schimbare a jocului în logistica apărării și prevenirea posibilelor amenințări. Algoritmii construiesc scenarii posibile, calculând posibilele amenințări sau daune.
● Terorism
Analiza datelor mari, algoritmii de învățare automată și extragerea/prelucrarea de text sunt aplicate pe scară largă pentru a detecta activitatea teroristă şi posibile astfel de amenințări. Sunt colectate și procesate cu atenție cantități mari de date, care apoi sunt prelucrate pentru a identifica potențialul comportament terorist. Aceste date includ conversații, texte, interacțiuni și contacte, achiziții sau mișcări în locații potențial periculoase etc. Agențiile de securitate construiesc modele de date, leagă aceste modele în sisteme inteligente şi lucrează la detectarea în timp real a tiparelor de date. Aceste soluții de date inteligente analizează toate datele disponibile și formează rapoarte despre indivizi sau grupuri posibil periculoase, ținând cont de datele referitoare la cazurile anterioare de extremism, criminalitate sau terorism.
● Criminalitate stradală
Departamentele de poliție din întreaga lume utilizează date mari pentru a prezice cartografierea criminalității. Aceste sisteme folosesc date anterioare despre tipul crimei, locație, dată și oră pentru a crea hotspot-urile. Hărțile cu hotspot-urile se dovedesc a fi foarte eficiente. De asemenea, sistemele smart city permit monitorizarea mai multor locații în condiții de streaming în timp real. Camerele foarte sensibile și detectoarele de mișcări detectează acțiunile suspecte și trimit alarme poliției.
● Sănătate
Un exemplu recent şi elocvent de utilizare a științei datelor în sănătate este pandemia COVID, când aplicații ale big data, algoritmi machine learning şi sisteme bazate pe inteligența artificială au fost utilizate pentru detectarea și diagnosticarea infectării, urmărirea contactelor persoanelor, dezvoltarea de tratamente și vaccinuri, precum şi prevenția bolii și analiza predictivă.
Știința datelor şi AI sunt utilizate pentru a accelera dezvoltarea și testarea medicamentelor noi și a vaccinurilor inovatoare în timp real, în timp ce testarea standard necesită mult timp și, prin urmare, ajută la accelerarea semnificativă a acestui proces. Acest progres tehnologic a făcut posibil un avans extraordinar în biotehnologie şi descoperirea unor tratamente pentru boli incurabile.

România are multe date, dar nu big data
Din păcate, în România lucrurile nu stau atât de promițător în acest moment. În 2018, România reușise să intre în top 5 ţări din UE la maturitatea portalului Open Data (data.gov.ro), cu un scor de 80%, la egalitate cu Franța. România stătea atunci foarte bine și la gradul de utilizare a portalului, fiind clasată pe locul 2, cu un scor de 96%, alături de Luxemburg, Franța și Slovenia (cu același scor). În plus, portalul data.gov.ro era pe locul 2 în topul UE ca număr de seturi de date, cu un procent de 87%.
Din păcate însă, România a coborât în clasamentul general faţă de 2018, multe state membre făcând progrese semnificative în acest interval în privința Open Data. Principalele bariere cu care se confruntă țara noastră sunt lipsa de cunoștințe cu privire la subiect și uniformitatea redusă în procesul de colectare și producere a datelor deschise, precum şi lipsa de resurse (în principal umane) care pot fi alocate acestor procese. Prin urmare, va fi necesar ca în PNRR datele deschise să fie incluse în fluxurile regulate de lucru din instituții printr-un proces susținut de creștere a conștientizării, atât în rândul sectorului public, cât și în societatea civilă.
Ar mai fi potențial în zona educațională, prin platforme ca BrainMap - platforma cercetătorilor, inovatorilor și antreprenorilor, care acoperă acum 20% din utilizarea fondurilor publice de R&D în ultimii 10 ani – şi RMU – registrul matricol unic, care are peste 1,3 milioane de identități şi 1,7 milioane „situații” de student. Însă problemele principale cu aceste seturi de date sunt legate de modul inconsistent în care sunt colectate şi care face dificilă prelucrarea lor. Concluzia este că putem spune că avem date multe, dar nu big data.

Care sunt barierele?
Barierele provin de pe două paliere: datele şi tehnologia, în strânsă legătura în mod evident.
La nivel de date: Date în formate greu de utilizat, cum ar fi PDF, Date introduse în mod inconsecvent, Utilizarea diferitelor standarde, Lipsa identificatorilor comuni, Lipsa datelor deschise.
La nivel de tehnologie: Sisteme IT izolate, locale la nivel de fiecare instituție, Tehnologiile vechi fac ca datele să fie greu de extras, Lipsa unei platforme comune pentru schimbul de date.
Corelat, aceste bariere fac ca fiecare instituție să aibă un sistem propriu şi o bază de date locală, fără posibilitatea ca aceste sisteme să comunice între ele şi să permită construirea unui model comun de date. Acest model comun de date, unitar, este esențial pentru a construi sisteme interoperabile la nivelul administrației centrale, care să faciliteze interacțiunea cetățenilor cu instituțiile publice. Lipsa interoperabilității determină fragmentarea serviciilor și limitarea schimbului de date, afectând eficiența serviciilor publice.



Cum să îmbunătățim situația?
La nivel de date: Înregistrarea tuturor datele în format machine-readible, Impunerea unei politici consecvente de colectare de date, Utilizarea de standarde comune, Utilizarea de ID-uri unice, Crearea unei politici coerente de open data.
La nivel de tehnologie: Utilizarea tehnologiei în conformitate cu standardele comune de interoperabilitate, Utilizarea de API-uri deschise în toate instituțiile, Construirea unei platforme comune pentru schimbul de date.

Veşti bune pentru România?
În acest context, putem puncta câteva inițiative şi proiecte care să fructifice potențialul seturilor mari de date care pot fi colectate şi analiza lor în administrația publică.
❶Cloud-ul guvernamental din PNRR, o infrastructură IT prin care toate ministerele și agențiile ar urma să fie legate într-o singură rețea și o singură bază de date interoperabilă, cu un buget alocat de 500 milioane euro. În PNRR este prevăzut că realizarea cloud-ului guvernamental va presupune dezvoltarea și operaționalizarea a 4 centre de date Tier IV by design, infrastructură şi tehnologii pentru servicii de cloud până în decembrie 2024. De asemenea, vor fi dezvoltate 25 aplicații de servicii digitale guvernamentale cloud-native în PaaS și migrarea celor existente cloud-ready/virtualizate în IaaS până în trimestrul 2 din 2026.
❷În noiembrie 2021, ADR a lansat Sistemul Național de Interoperabilitate, primul proiect de interconectare a bazelor de date ale administrației publice din România. Sistemul Național de Interoperabilitate este prima platformă online realizată integral de către experții IT ai Autorității pentru Digitalizarea României, cu sprijinul companiilor Modex și Integrisoft. În acest prim flux sunt interconectate bazele de date ale Direcției Locale de Taxe și Impozite a Sectorului 6 din București și ale Uniunii Naționale a Notarilor Publici pentru eliberarea certificatelor de atestare fiscală.
❸Legea privind schimbul de date între sistemele informatice și crearea platformei naționale de interoperabilitate a intrat în dezbatere publică. Inițiativa este rezultatul colaborării dintre Autoritatea pentru Digitalizarea României, Ministerul Cercetării, Inovării și Digitalizării (MCID) și Comisia pentru tehnologia informației și comunicațiilor din Camera Deputaţilor, şi reprezintă un jalon important prevăzut în calendarul reformelor din PNRR. Propunerea legislativă și expunerea de motive pot fi consultate la adresa https://www.adr.gov.ro/transparenta-decizionala/.
❹Caietul de sarcini pentru transformarea digitală a administrației publice din România (octombrie 2021), care include big data într-unul din cele 11 segmente prioritare din procesul de dezvoltare software.
Impactul integrării științei datelor în activitățile cotidiene ale unui guvern şi ale administrației publice, ca de exemplu colectarea impozitelor, gestionarea şi monitorizarea sistemelor naționale de sănătate și educație, și emiterea documentelor oficiale poate fi unul major, care să aibă numeroase beneficii şi să ușureze interacțiunea cetățenilor cu instituțiile publice. Colectarea acestor seturi mari de date şi prelucrarea lor va permite instituțiilor publice să ia decizii informate mai rapid și să implementeze schimbările necesare.
Acum este un moment foarte bun să construim un ecosistem puternic de Data Science în România, cu un parteneriat solid public-privat, academic şi guvernamental. Este important să coagulăm o comunitate de specialiști proveniți de la toți acești stakeholderi. Astfel, vom crea alinierea perfectă cu oportunitățile oferite de crearea cloud-ului guvernamental din PNRR şi potențialul imens pe care îl va avea Data Science în analiza datelor colectate în sectorul public.



Parerea ta conteaza:

(0/5, 0 voturi)

Lasa un comentariu



trimite