Tərcüməçinin ön sözü
Material məni, əvvəlcə, aşağıdakı cədvəl səbəbi ilə maraqlandırdı:
Hesab edərək ki, statistikalar (xüsusən Rusiyada) genetik səviyyədə xətalı olan bütün şeylərdən, xətalı çəkinərək, bu oğlanlar BigData-nın rəsmi statistika vasitəsilə risk dərəcəsini müəyyən etmək üçün parabolik aktivasiya funksiyasından istifadə etməyə nail olublar. Əla işdir. Statistikalar, əlbəttə ki, bu işə öz qeydlərini əlavə etdilər - "1 Hər hansı bir səhv və ya mühakimə müəlliflərin müstəsna məsuliyyətidir. Bu sənəddə ifadə olunan fikirlər şəxsi fikirlərdir və Avropa Komissiyasının rəsmi mövqeyini əks etdirməyə bilər." Amma iş nəşr olundu. Düşünürəm ki, bu gün üçün kifayətdir, və onlar (müəlliflər) kimsəyə bu aspektlərdə öz miqyaslarını tapmağı qadağan etmədilər.
İşdə statistik metodların BigData üçün araşdırma metodlarından harada və necə fərqləndiyini kifayət qədər strukturlaşdırılmış şəkildə ayırmaq mümkündür. Məncə, bu işdən əldə ediləcək ən böyük fayda müştəri ilə söhbət zamanı və onun belə fikirlərini təkzib etməkdə olacaq:
— Biz özümüz statistikaları toplayırıq, siz burada nəyə araşdırma aparmaq istəyirsiniz?
— Siz bizə öz nəticələrinizi təqdim edin ki, biz onları öz statistikamızla uyğunlaşdıraq. Bu məsələdə müəlliflər deyirlər ki, bu işi oxumaq yaxşı olar (3 )
Bu işdə müəlliflər risk dərəcələrinin öz baxışlarını təqdim ediblər. Bu parametr mötərizədədir, mənbələrə istinad etmək üçün yanlış anlaşılmasın.
İkinci müşahidə. Müəlliflər BDS terminini istifadə edirlər - bu, BigData anlayışının analoqudur. (görünür, rəsmi statistika ilə bir reveransdır).
Müəlliflərin ön sözü
Getirdiyimiz statistika idarələrinin sayı, rəsmi statistikaların hazırlanmasında böyük məlumat mənbələrinin istifadəsini öyrənməyə başlayır. Hal-hazırda bu mənbələrin faktiki statistika istehsalına tam şəkildə daxil edildiyi yalnız bir neçə nümunə mövcuddur. Buna görə, onların inteqrasiyasından yaranmış təsirlərin tam səviyyəsi hələ də müəyyən edilməyib. Eyni zamanda, böyük verilənlərin statistik məhsulların keyfiyyəti və ya metodologiyası kimi müxtəlif aspektlərinə təsirini təhlil etmək üçün ilk cəhdlər edilib. Yaxınlarda məqsədli qrup, Birləşmiş Millətlər Təşkilatının Avropa İqtisadi Komissiyası çərçivəsində böyük verilənlər layihəsi kontekstində statistik verilənlərin hazırlanması üçün keyfiyyətli bir bazayı inkişaf etdirdi. Avropa statistikası praktikasının kodeksinə görə, yüksək keyfiyyətli statistik məlumatların təqdim edilməsi statistik idarələrinin əsas vəzifəsidir. Risk, məqsədlərə (məsələn, beynəlxalq standartlaşdırma təşkilatı ISO 31000 tərəfindən) qeyri-müəyyənliyin təsiri kimi müəyyən edildiyi üçün, təsir etdiyi keyfiyyət ölçülərinə uyğun olaraq riskləri kateqoriyalaşdırmağı məqsədəuyğun bildik.
Təklif olunan statistik verilənlərin keyfiyyət strukturu, böyük məlumat mənbələrindən əldə edilən verilənlərin keyfiyyətinə aid olan bütün statistik biznes prosesinin mərhələlərini əhatə edən strukturlaşdırılmış bir təqdimat təmin edir və nəticədə, bu yeni məlumat mənbələri ilə bağlı risklərin uyğun qiymətləndirilməsi və idarə olunması üçün bir əsas ola bilər. O, rəsmi statistikada böyük verilənlərin istifadəsi ilə bağlı yeni keyfiyyət ölçüləri təqdim edir, məsələn, institusional / biznes mühit və ya mürəkkəblik. Bu yeni keyfiyyət ölçülərindən istifadə edərək, rəsmi statistikada böyük məlumat mənbələrinin istifadəsi ilə bağlı riskləri daha sistematik şəkildə müəyyən etmək mümkündür.
Bu işdə biz rəsmi statistikada böyük məlumatların istifadəsinin yaratdığı riskləri müəyyən etməyə çalışırıq. Biz risklərin müəyyən edilməsi üçün sistematik yanaşmaya riayət edirik, təklif olunan keyfiyyət strukturu kontekstində. Yeni təklif olunan keyfiyyət ölçülərinə fokuslanaraq, hazırda rəsmi statistikanın istehsalına təsir etməyən və ya olmayan riskləri təsvir edə bilirik. Eyni zamanda, statistik məlumat əldə etmək üçün böyük məlumatların istifadəsi ilə tamamilə fərqli qiymətləndiriləcək mövcud riskləri müəyyən edə bilirik. Sonra biz risklərin idarə edilməsi dövrünə keçir və bu risklərin ehtimalını və təsirini qiymətləndiririk. Risklərin qiymətləndirilməsi, onların atribusiyasında subyektivlik olduğunu nəzərə alaraq, müxtəlif risklərə təsirini və ehtimalını ölçmək üçün müstəqil təqdim edilmiş onlarla fərqli maraqlı tərəf arasında razılaşmanı ölçürük. Sonra bu riskləri azaltmaq üçün dörd əsas kateqoriyaya uyğun olaraq seçimlər təqdim edirik: qaçınma, azaldılması, paylaşma və saxlanma. İSO-ya görə, risklərin idarə edilməsinin prinsiplərindən biri dəyər yaratmaq olmalıdır, yəni riskləri azaltmaq üçün resurslar inertia ilə müqayisədə daha aşağı olmalıdır. Bu prinsipə uyğun olaraq, nəhayət, bəzi risklərin azaldılması tədbirlərinin nəticələrin keyfiyyətinə mümkün təsirini qiymətləndirəcəyik ki, bu da rəsmi statistikada Böyük Məlumatların istifadəsinə daha əhatəli bir qiymət verməyə yönəldilsin.
1. Giriş
1.1. Arxa plan
«Böyük məlumatların» inkişafı Kenneth Neil Cukier və Viktor Mayer-Schönberger tərəfindən onların «Böyük məlumatların artması» adlı məqalələrində təsvir edilmişdir (2. ) "məlumatın ötürülməsi" termini ilə. Datafication, həyatın bütün aspektlərini qəbul edib onları məlumatlara çevirmək prosesi kimi təsvir edilir. Məsələn, Facebook şəxsi şəbəkələri, ətraf mühitin bütün növ şərtləri üçün sensorlar, fərdi ünsiyyət və hərəkət üçün smartfonlar, şəxsi şərtlər üçün daşıyıcı məlumatlar təqdim edir. Bu, demək olar ki, hər yerdə məlumatların toplanması və əlçatanlığına səbəb olur.
Digər sahələrdə olduğu kimi, rəsmi statistika da yalnız yaxınlarda böyük məlumatlar problemini strateji səviyyədə müzakirə etməyə başladı. Hələ də irəliləmək üçün ümumi və geniş yayılmış anlayış yoxdur, bu, çağırışdır, imkandır, kiçikdir, böyükdür və s. Yüksək səviyyəli statistik istehsalın və xidmətlərin müasirlaşdırılması üzrə qrup çərçivəsində (3 Böyük məlumat nədir? Rəsmi Statistikanın Böyük Məlumatların rolunu araşdırmaq: ), Birinci SWOT analizi, risk/fayda analizi ile birlikte yapılmıştır. “Kapsamlı bir risk analizi, olasılık ve etki gibi yönleri de içerecek ve belki de riskleri azaltma ve yönetim stratejilerini belirlemek için genişletilecektir” belirtilmiştir.
Bu belge henüz kapsamlı bir risk analizinden uzak olsa da, durumu iyileştirmek amacıyla ilk yapılandırılmış gözden geçirmeyi oluşturma yönündeki çabaları içermektedir. Bu gözden geçirmeyi, Resmi İstatistik Topluluğu (OSC) içinde genel tartışmayı tetiklemek için bir başlangıç noktası olarak değerlendirmek gerektiğini vurgulamak isteriz.
1.2. Kapsam
Bu makale yalnızca risklere odaklanmakta, avantajları değil, güçlü ve zayıf yönleri, fırsatları ve tehditleri hariç tutmaktadır. Bu, “hareketsizlik riskleri” (örneğin, OSC’nin başka katılımcılarla rekabet edememesi riski, eğer modernize edilmezse) kapsamda yer almadığının, daha çok tehditler olduğunu belirtmektedir. Bunun yerine, OSC’nin büyük verilerden sağlanacak fırsatları kullanması ve belirli bir “büyük veriler temelinde resmi istatistik ürünü” (BOSP) geliştirme veya iyileştirme aşamasında ortaya çıkabilecek riskleri vurgulamak hedefimizdir; (b) “büyük veri” temelli resmi istatistik üretimi ile ilgili “normal iş” riskleri. (Resmi istatistiklerin tüm üretimi risklerle bağlantılı olduğundan, yalnızca “büyük veri risklerine” odaklanmayı sürdürüyoruz; yani, resmi istatistiklerin “geleneksel” toplama süreci için var olmayan ya da önemsiz olan risklere yönelik değil.)
1.3. Yapı
Bölüm 2’de, bu konu ile ilgili temel ilkeleri sunuyoruz; risk yönetimi ve riskin yönetimi için kesin bir temelden başlıyoruz (bölüm 2.1). Ayrıca, büyük verilerden elde edilen istatistiksel verilerin kalite yapısının ön taslağını sunuyoruz (bölüm 2.2), çünkü kalite yapısının risklerle ilişkilendirilmesi iki amaca hizmet eder:
- Bu, risklerin belirlenmesi için bir bağlam oluşturmaktadır. Belirli kalite göstergeleri, incelenen özelliklerle birlikte, hizmetlerin ve kullanıcıların ihtiyaçlarına yanıt vermede önemli ve belirleyici kabul edilen nesnenin değerlerini ifade etmektedir.
- Bu, belirli risklerin, genel hiperspasyumlarda yer alan kalitatif ölçümlere atanmasını mümkün kılar ve istatistiksel ürünlerin üretim sürecindeki belirli aşamalara bağlanır.
Bölmələr 3, 4, 5 və 6-da, müxtəlif kontekstlərdə indiyə qədər müəyyən edilmiş riskləri təqdim edirik (4 ESS Big Data layihəsinin iş sənədləri (https://www.europeansocialsurvey.org/about/structure_and_governance.html) və Big Data ESS şəbəkələrində risklərin siyahısı layihə ilə qismən bağlı və qismən statistik məqsədlər üçün böyük məlumat mənbələrinin istifadəsi ilə bağlıdır. "Böyük Məlumatların Keyfiyyəti üçün Təklif Edilən Çərçivə" adlı sənəddə keyfiyyət ölçüləri ilə bağlı bəzi risklər qeyd edilir.) Burada məlumatlara giriş təsnifatı, hüquqi mühit, məxfiliyə və məlumatların təhlükəsizliyi, eləcə də bacarıqlar istifadə edirik; böyük məlumatlardan əldə olunan statistikaların keyfiyyət strukturası ilə əlaqədar yenidən təşkil olunması (bölmə 2.2) bu struktur daha tamamlanmış vəziyyətə çatdıqda dərhal nəzərdən keçirilməlidir. Müəyyən edilmiş hər bir risk üçün (i) ehtimal və təsir qiymətləndirməsini (bölmə 2.1.3-ə uyğun olaraq) təqdim edirik və (ii) risklərin azaldılması və idarə olunması strategiyalarını (bölmə 2.1.4-ə baxın) təklif edirik.
Nəticədə, Bölmə 7-də nəticələrimizi müzakirə edəcək və bəzi növbəti addımları qeyd edəcəyik
2. Əsaslar
2.1. Risklər və Risklərin İdarə Olunması
ISO 31000: 20095-ə görə risk "qoyulan hədəflərə qeyri-müəyyənliyin təsiri" olaraq müəyyən edilir. Bu, hədəflərin müəyyən edilməli və ya məlum olmalı olduğunu göstərir ki, riskləri müəyyən etmək mümkün olsun. Bu hədəflər adətən müvafiq təşkilatın institusional kontekstinə əsaslanaraq müəyyən edilir. Digər bir mühüm məqam isə risklərin qeyri-müəyyənlik xüsusiyyətini daşımasıdır, yəni təsvir edilən hadisənin baş verib-verməyəcəyi aydın deyil. Beləliklə, risklər hadisənin baş vermə ehtimalı və onun nəticələri, yəni bu hadisənin qoyulan hədəflərə nail olmağa təsiri baxımından ölçülür. Risk qiymətləndirməsi daha obyektiv məlumat verməli və nəticədə mənfəət əldə etmə imkanları ilə mənfi nəticələrin azaldılması arasında düzgün balans tapmağa kömək etməlidir. Risklərin idarə olunması idarəetmə praktikasının ayrılmaz bir hissəsidir və düzgün korporativ praktikaların vacib bir elementidir (6 Statistics Canada: 2014-2015-ci illər üçün Planlar və Prioritilər üzrə hesabat, ). Bu, ideal olaraq, qərar qəbuletmə prosesini davamlı şəkildə yaxşılaşdırmağa imkan verən iterativ bir prosesdir və performansın daimi şəkildə yaxşılaşmasına töhfə verir.
Risklər həm də keyfiyyətlə bağlıdır. Keyfiyyət sistemi tətbiqi, müxtəlif mənbələr və metodologiyalar tərəfindən təqdim olunan imkanlardan istifadə edərək, istifadəçilərin tələblərinə cavab verən müəyyən bir keyfiyyət səviyyəsində nəticəyə nail olmağa imkan verməlidir. Risklər kimi, keyfiyyət səviyyələri də institusional mühitdən və müəyyən müəssisələrin məqsədlərindən əldə edilə bilər. Bu kontekstdə, institusional mühit təşkilatın məqsədlərinə çatmaq üçün götürməyə hazır olduğu ümumi risk səviyyəsini müəyyən edir.
Risklərin qiymətləndirilməsi və idarə olunması prosesi, kontekstin müəyyən edilməsi, risklərin müəyyən edilməsi, ehtimal və təsir baxımından risklərin analizi, risklərin qiymətləndirilməsi və nəticədə risklərin emalı olmaqla müxtəlif mərhələlərə bölünə bilər.
2.1.1. İnstutisional Kontekst
İlk addım, qalan prosesi həyata keçirəcək strateji, təşkilatın kontekstini və risklərin idarə olunması kontekstini müəyyən etməkdir. Bu, risklərin qiymətləndiriləcəyi meyarların və analiz strukturu müəyyən edilməsini əhatə edir.
2.1.2. Riskin Müəyyənləşdirilməsi
İkinci mərhələdə, müəyyən edilən məqsədlərə təsir göstərə biləcək hadisələr müəyyən olunmalıdır. Müəyyənləşdirmə, risklərin növü, hadisələrin müddəti, yeri və ya hadisələrin məqsədlərə çatmağı necə əngəlləyə, pisləşdirə, ləngidə və ya yaxşılaşdıra biləcəyi ilə bağlı sualları əhatə etməlidir.
2.1.3. Riskin Qiymətləndirilməsi
Sonrakı addım, mövcud nəzarət vasitələrinin müəyyən edilməsi və risklərin ehtimalı ilə yanaşı, potensial nəticələr baxımından analizi ilə bağlıdır. Bu məqalə kontekstində, risklərin yaranma ehtimalı 1 (çox az ehtimal) ilə 5 (tezdən) arasında bir miqyasda ölçülür. Hadisələrin yaranmasının təsiri 1 (yəqin) ilə 5 (ekstremal) arasında bir miqyasda ölçülür. Cədvəl 1-də göstərildiyi kimi, ehtimal və təsirin hasilatı "risk səviyyəsi" 1-dən 25-ə qədərdir.
Qiymətləndirilmiş risk səviyyələri, potensial faydalar və mənfi nəticələr arasında balansı müəyyən etmək üçün əvvəlcədən təyin edilmiş meyarlarla müqayisə edilə bilər. Bu, idarəetmənin prioritetləri haqqında mühakimə yürütməyə imkan verir.
Fəaliyyətin prioriteti kritik risklərə verilən (bax: Cədvəl 2) olmalıdır, yəni baş verə biləcək və təşkilatın məqsədləri üçün ciddi və ya ekstremal nəticələri olan risklərdir.
2.1.4. Risklərə Reaksiya
Son mərhələ risklərə necə reaksiya vermək barədə qərar verməkdən ibarətdir. Aşağıdakı müəyyən edilmiş risk səviyyəsindən aşağı olan bəzi risklər göz ardı edilə bilər və ya qəbul edilə bilər. Digərləri üçün risklərin neytrallaşdırılması xərcləri potensial faydaları üstələyə bilər. Bu halda təşkilat müvafiq fəaliyyətindən imtina etməyi seçə bilər. Risklər, xərcləri qarşılamaq üçün sığorta kimi üçüncü tərəflərə də ötürülə bilər. Sonuncu variant, xərclərlə potensial faydaları balanslaşdıran strategiyaların və tədbirlərin müəyyənləşdirilməsi zamanı riskləri nəzərə almaqdır. Beləliklə, təşkilat faydaları artırmaq və potensial xərcləri minimuma endirmək üçün strategiyaların tətbiqi barədə qərar verəcək.
2.2. Keyfiyyət sistemləri
Hədəf qrup, milli və beynəlxalq statistika təşkilatlarının nümayəndələrindən ibarət olub, 2014-cü ildə böyük verilərdən əldə olunan statistika üçün ilkin keyfiyyət strukturu hazırlamışdır. Hədəf qrup UNECE/HGL layihəsinin "Böyük verilərin statistika istehsalını modernləşdirmədəki rolu" çərçivəsində fəaliyyət göstərmişdir. Bu, administrativ məlumat mənbələrindən əldə olunan statistikanı qiymətləndirmək üçün hazırlanmış mövcud keyfiyyət sistemlərini genişləndirmişdir, burada böyük verilərin aktuallığına aid keyfiyyət göstəriciləri təqdim edilmişdir.
Bu sistem çərçivəsində biznes prosesinin üç mərhələsi arasında fərq qoyulur: daxilolma, məhsuldarlıq və çıxış. Daxilolma mərhələsi GSBP-nin "layihələndirmə" və "toplama" mərhələlərinə, məhsuldarlıq "proses" və "analiz" mərhələlərinə, çıxış isə "paylama" mərhələsinə uyğun gəlir.
Struktur, Hollandiya Statistika İdarəsi tərəfindən hazırlanmış administrativ məlumatların strukturundan götürülmüş iyerarxik bir strukturu tətbiq edir (7 Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, və J. Arends-Toth, (2009), Administrativ Məlumat Mənbələrinin Keyfiyyətinin Qiymətləndirilməsi Üçün Checklist. Statistika Niderland, Haaqa/Heerlen). Keyfiyyət ölçmələri "hiperhədlər" adlanan iyerarxik bir struktura daxil edilir. Üç müəyyən edilmiş hiperhəndəsi "mənbə", "metadatalar" və "verilər"dir. Keyfiyyət ölçmələri bu hiperhədələrə daxil edilir və istehsal mərhələlərinin hər birinə təyin edilir. Daxilolma mərhələsi üçün "məhfiliyə məhəl qoyma", "müxtəliflik" (məlumat strukturuna uyğun olaraq), "metadataların tamlığı" və "əyyaşmə" (digər məlumatlarla əlaqələndirmə imkanlığı) kimi əlavə aspektlərin əlavə olunması təklif edilmişdir, bu isə standart keyfiyyət modelinə əlavədir. Hər bir keyfiyyət göstəricisi üçün onların təsvirinə aid olan amillər və mümkün göstəricilər təqdim edilir.
Bu məqalədə risklər bu amillərdən istisna oluna bilər. Məsələn, "institusional / biznes mühiti" keyfiyyətini ölçmək üçün nəzərə alınması lazım olan amillər arasında məlumat təminatçısının dayanıqlığı var. Bununla bağlı risk, məlumatların gələcəkdə məlumat təminatçısında əlçatan olmamasıdır. Digər bir nümunə isə, keyfiyyət, məxfilik və təhlükəsizliklə bağlı yeni bir aspektdir. Əhəmiyyətli amillərdən biri "qavrayışdır", yəni müxtəlif maraqlı tərəflərin müəyyən məlumat mənbələrinin istifadəsi ilə bağlı mümkün neqativ qavrayışları.
3. Məlumatlara giriş riskləri
3.1. Məlumatlara girişin olmaması
3.1.1. Təsvir
Bu risk BOSP ilə bağlı olan bir layihənin, zəruri olan Böyük Məlumat Mənbəyinə (BDS) giriş ala bilməməsidir.
Hal-hazırda OSC çətin bir yolu öyrənib ki, hətta start bloklarından çıxış və bu girişin əldə edilməsi bəzən aşılmaz maneə ola bilər. Bəzən müəyyən bir mənbəyə, məsələn, çağrı məlumatları qeydlərinə (CDR), test / tədqiqat məqsədli giriş əldə etmək asan olsa da, istehsal məqsədləri üçün hüquqi və ya kommersiya səbəbləri ilə buna girişi əldə etmək daha çətin ola bilər.
3.1.2. Ehtimal
Ehtimal əsasən BDS-nin xüsusiyyətlərindən asılıdır. Böyük inzibati məlumatlar olduğu halda, bu, 1 qədər az ola bilər, xüsusən də (Daas et al. 8 tərəfindən tədqiq edilən trafik döngəsi məlumatları vəziyyətində olduğu kimi) şəxsi məlumatların qorunması ilə bağlı heç bir problem yoxdursa. Əgər BDS bir şəxsin mülkiyyətindədirsə, xüsusilə əgər o, həssasdırsa (məsələn, məlumatların qorunması baxımından) və ya dəyərli hesab olunursa (kommersiya baxımından), ehtimal çox yüksək ola bilər (5).
3.1.3. Təsir
Təsir BOSP-dən və BDS-in istifadəsindən asılıdır. Əgər BDS əsas rol oynayıbsa, təsir çox yüksək ola bilər (4 = BOSP istehsal etmək tamamilə mümkünsüzdür), halbuki, daha aşağı keyfiyyətlə BOSP istehsal etmək mümkün olduğu halda, təsir 2-3 diapazonunda ola bilər.
3.1.4. Profilaktika
Xidmətlərdən istifadə qədər riskləri azaltmaq üçün məlumat təminatçısı ilə əvvəlcədən əlaqələr qurmaq və məlumatlara giriş üçün uzunmüddətli razılaşma bağlamaq vacibdir. Həmçinin, konkret BDS və BOSP kombinasiyasını əhatə edən geniş hüquqi analiz aparılmalıdır. Məlumatlara giriş imkanlarını mövcud və ya gələcək qanunvericilik vasitəsilə qiymətləndirmək də vacibdir.
3.1.5. Yüngülləşdirmə
Alternativ BDS varsa, BOSP üçün istifadə edilə bilən onları araşdırmaq olar. Əgər BDS olmadan BOSP istehsal etməyin yolu yoxdursa və girişin olmaması aşılmazdırsa, səylər dayandırılmalıdır və yeni BOSP işıq üzü görməyəcək.
3.2. Məlumatlara girişin itirilməsi
3.2.1. Təsvir
Bu risk BOSP-un əsasında olan BDS-nin statistik idarəetmədən itirilməsindəndir.
3.2.2. Ehtimal
Əgər BOSP artıq istehsal olunursa, ümumiyyətlə müəyyən bir sabitlik mövcuddur və bəzi hallarda risk çox aşağı ola bilər (1). Ancaq, xüsusilə imzalanmış razılaşmaların zəif olduğu özəl subyektlərdə, məsələn, yeni rəhbərlik dəyişdiyində məlumat təqdim etmə siyasətinin dəyişməsi ilə bağlı orta dərəcədə risk yarana bilər (3). Üstəlik, əgər BDS qeyri-sabit fəaliyyətlə bağlıdırsa, provayderin sadəcə iflas etməsi riski daima mövcuddur və bu risk daha da yüksək ola bilər (4).
3.2.3. Təsir
Mövcud BOSP istehsal etmək mümkün olmadıqda, çox güclü təsir yaratma halları tez-tez baş verir (5). Digər hallarda, BDS dəstək rolunda olduqda, təsir daha çox keyfiyyət itkisi ilə izlənilə bilər və bu, 2-3 dərəcəsindədir.
3.2.4. Profilaktika
İnformasiya mühüm dərəcədə də daxil olmaqla məlumatlara girişin olmaması ilə bağlı strategiya oxşardır, lakin istehsal şəraitində daimi diqqətə də xüsusi vurğu var.
Bütün yumurtaları bir səbətdə saxlama (yəni, hər BOSP-u dəstəkləyən bir neçə BDS-nin olması) tədbir olaraq da qala bilər, lakin bu, ya qeyri-praktik, ya da çox baha başa gələ bilər.
3.2.5. Yumşaltma
Əgər BDS qeyri-sabit fəaliyyətin nəticəsidirsə, oxşar sosial fenomeni əks etdirən yeni bir BDS-nin zamanla mövcud olması mümkündür. Lakin BOSP işdən çıxanda "bazar araşdırması" etmək üçün artıq gec ola bilər; daimi diqqət tələb olunacaq və bu, əldə edilməsi çətin ola bilər.
4. Hüquqi mühitlə bağlı risk
4.1. Müvafiq qanunvericiliyə riayət edilməməsi
4.1.1. Təsvir
Bu risk BOSP-nin hazırlanması ilə əlaqəli bir layihədən ibarətdir ki, burada müvafiq qanunvericiliyin nəzərə alınmaması BOSP-nin müvafiq qanunvericiliyə uyğun olmamasına səbəb olur. Bu, məlumatların mühafizəsi ilə bağlı qanunvericilik, reaksiya yükünə dair normativ aktlarla bağlı ola bilər.
4.1.2. Ehtimal
OSC-nin böyük məlumatlar barədə məlumatsızlığı nəzərə alındıqda, təsadüfi (3) riayət edilməməsi baş verə bilər. Ehtimal, ümumiyyətlə, BDS ilə bağlıdır, çünki mənbə nə qədər "həssas" deyilsə, uyğunsuzluğun baş vermə ehtimalı da bir o qədər azdır.
4.1.3. Təsir
Təsir, adətən, kritikdir (4) mənasında ki, uyğun olmayan istehsalat BOSP-u dayandırmağı tələb edir (ya da əgər hələ reallaşma mərhələsinə çatmayıbsa, onun inkişafı dayandırılmalıdır). Bu, hətta ekstremal ola bilər (5), çünki uyğun olmayan («qanunsuz») rəsmi statistikanın yaratdığı reputasiya riskləri ciddi nəticələrə yol aça bilər.
4.1.4. Profilaktika
Hər bir BOSP üçün ətraflı hüquqi analiz aparılmalıdır — və bu bir neçə mərhələdə baş verir (inkişaf / kəşf mərhələsində qəbul edilən şey, tətbiq / istehsal mərhələsində belə olmaya bilər). Bu, öz növbəsində BOSP-un uyğunlaşdırılması üçün yenidən mühəndisliyə səbəb ola bilər.
4.1.5. Yüngülləşdirmə
Uyğunsuzluğun şiddətindən asılı olaraq, ilk addım BOSP-u offline rejimə keçirmək ola bilər.
BOSP-un uyğun vəziyyətdə olması üçün yenidən mühəndislik etmək bir seçim ola bilər, lakin BOSP-nin belə «xilas» edilməsinin mümkünlüyü uyğunluğun xarakterindən çox asılıdır.
4.2. Hüquqi mühitdə mənfi dəyişikliklər
4.2.1. Təsvir
Hazırlanan BOSP ilə bağlı yeni qanunverici aktlar tətbiq oluna bilər ki, bu, faktiki olaraq BOSP-u uyğun olmayan edir.
4.2.2. Ehtimal
Məlumatların daha güclü qorunması tərəfdarlarının konkret BOSP-ların yaradılmasına birbaşa və ya dolayısıyla təsir edəcək yeni tələbləri irəlilətmələri mümkündür. 2-3 diapazonu realistik bir qiymətləndirmə kimi görünür.
4.2.3. Təsir
Təsir, adətən, kritikdir (4) mənasında ki, uyğun olmayan istehsalat BOSP-u dayandırmağı tələb edir.
4.2.4. Profilaktika
Müəyyən biznes məlumatlarının qanunvericiliyin inkişafını izləmək məqsədilə mütəmadi şəkildə keçirilməsi vacibdir — bəlkə də müvafiq (məsələn, konsultativ) forumlarda rəsmi statistikaya dair arqument irəlilədərək buna təsir etmək məqsədilə.
4.2.5. Yüngülləşdirmə
Əgər əvvəlcədən izləmə aparılıbsa, BOSP-u yeni qanunvericiliyə uyğunlaşdırmaq üçün ilk günündən vaxt olması mümkündür.
Digər tərəfdən, əgər izləme aparılmayıbsa və yeni qanunvericilik «gözlənilməz» olubsa — ya da qanunvericilik o qədər radikal olub ki, BOSP-u uyğunlaşdırmaq üçün heç bir yol yoxdur — yeganə seçim BOSP-u dayandırmaq ola bilər.
5. Məlumatların məxfilik və təhlükəsizlik riskləri
5.1. Məlumatların təhlükəsizliyinin pozulması
5.1.1. Təsvir
Bu risk, statistik idarələrdə saxlanılan məlumatlara icazəsiz girişlə bağlıdır. Üçüncü tərəflər embargo altında olan məlumatlara daxil ola bilərlər, məsələn, qrafiklərin buraxılması ilə bağlı. (9 Hər hansı bir BOSP, tamamilə tək bir BDS-ə əsaslanırsa, məlumdur ki, məlumatlar ilkin məlumat sahibi tərəfindən qeyri-ixtiyari bilinir və əgər metodologiya şəffafdırsa, derivativ statistikalar da bilinəcək. Bu vəziyyət burada nəzərdən keçirilmir, daha çox məlumat sahiblərinin mövqeyindən sui-istifadə riski ilə bağlıdır.) (10 Bundan əlavə, bu məlumatlar gizlilik pozuntusu riski daşıya bilər. Bu risk ayrıca müzakirə olunacaq.). Məsələn, bunlar investorların fond bazarında gözlədiyi məlumatlar ola bilər.
5.1.2. Ehtimal
Statistik bölmədə İT mühitinin qorunması ilə bağlı texniki aspektlər baxımından, risk BDS-lər üçün eyni ehtimala malikdir, eləcə də ənənəvi mənbələr üçün. Lakin, nəzərə alınmalı iki əlavə aspekt var.
Birincisi, bəzi BDS-lərlə ümumi risk biraz artır, çünki ilkin məlumat sahibinin məlumatlarının təhlükəsizliyi təhlükəyə düşə bilər. Bu, məsələn, sənaye casusluğu və ya sındırma ilə bağlı ola bilər.
İkincisi, potansial olaraq dəyərli məlumatlar ofisə saxlanmağa başladıqda, zərərli niyyətlərin cəlb olunması riski artır. Əgər saxlanılan məlumatlar biznes üçün çox yüksək dəyərə malikdirsə, İT infrastrukturuna yönəlmiş hücumların çox yüksək ehtimalına hazır olmalıdır, buna görə de sındırma baş vermə ehtimalı potensial olaraq daha yüksək ola bilər (4).
Əgər saxlanılan məlumatlar dəyərli hesab olunmursa, ümumi ehtimal çox yüksək görünmür - (1) ilə (3) arasında, məlumat mənbəyindən asılı olaraq.
5.1.3. Təsir
Potensial reputasiya zərəri böyük ola bilər (5). BDS ilə bağlı olaraq, əgər təhlükəsizlik pozulması ilkin məlumat sahibində baş verərsə, statistik idarəyə təsir gözlənildiyindən daha az olacaqdır, əslində onun saxlanmasında olan məlumatlarda pozulma baş versə.
Digər tərəfdən, statistik idarədə baş verən pozulmanın ilkin məlumat sahibi üçün mənfi nəticələri ola bilər. Bu halda, təminatçı ilə statistik idarə arasında etimad zərəri baxımından ciddi mənfi təsir yarada bilər (5).
5.1.4. Profilaktika
BDS vəziyyətinə xarakterik olan odur ki, ilkin sahibin təhlükəsizlik prosedurları uyğun ola bilər. Statistik idarələrin bunu nəzarət etmək üçün audit səlahiyyətləri əldə etməsi ehtimalı azdır. Məlumatları gizli dərc cədvəlləri ilə yazılış üçün istifadə olunan sahiblər, öz obyektlərində potensial təhlükəsizlik pozuntularının rəsmi statistikasına olan təsirləri barədə məlumatlandırılmalı və uyğun təhlükəsizlik prosedurlarının tətbiq edildiyinə dair rəsmi təminat almalidar.
Sahibin obyektində təhlükəsizlik pozuntusunun statistik idarəyə ciddi təsirlərini qarşısını almaq üçün eyni məhsul üçün bir neçə mənbənin istifadəsini təmin etmək birbaşa yoldur, beləliklə, bir kompromislə mənbə tam rəqəm əldə etmək üçün yetərli olmayacaq. Bu yanaşmanın üstünlüyü odur ki, daha çox nəzarət statistik idarənin əlində olur.
Məlumatların ilkin sahibinin təhlükəsizlik pozuntusu üçün mənfi nəticələrinin qarşısını almaq yolu, sahib tərəfindən potensial olaraq həssas olan məlumatların statistik idarəyə köçürülməsini ehtiva etməyən iş üsulunu tapmaqdır. Xam halda. Mümkün preventiv yanaşma, toplanmış məlumatların istifadəsidir. Ancaq bəzi formasiyaların, məsələn, fərdi həyat üzvlərinin tanınmasının qarşısını almaq üçün nəzərdə tutulmuş olanların bu halda uyğun olmaya biləcəyini xatırlamaq lazımdır. Bunun səbəblərindən biri, sahibin riski ilə əlaqədar olan məlumatların kommersiya dəyəri ilə bağlıdır ki, bu da anonimlik əldə edildikdən sonra da əhəmiyyətli ola bilər.
5.1.5. Yüngülləşdirmə
Əgər statistik idarənin nəzarətində olan məlumatlarda pozuntu baş verərsə, yüngülləşdirmə tədbirləri, ilkin sahib üzərində mənfi təsir olmadan, ənənəvi mənbələrdə olduğu kimidir.
İlkin sahibə mənfi təsirləri olduqda, statistik idarə təhlükəsizlik prosedurlarını yenidən gözdən keçirməli və gücləndirməli, bununla yanaşı, öz müsbət əqidəsini aydın şəkildə bildirməli və nümayiş etdirməlidir.
Əgər pozuntu ilkin sahibin obyektində baş veribsə, müvafiq statistik xidmət vəziyyət haqqında aydın məlumat verməli və sahibin təhlükəsizlik prosedurlarının yaxşılaşdırılmasında israr etməlidir. Lazım olduqda, alternativ provayder axtarıla bilər.
5.2. Məlumatların gizliliyinin pozulması
5.2.1. Təsvir
Bu, statistik bir topluluktaki bir veya birkaç kişinin gizliliğinin ihlal edilme riskidir. Bu, diğer devlet kurumlarının baskısı nedeniyle BT altyapısına yapılacak bir saldırı ile veya istatistik verilerinin açıklanması için yetersiz kontrol önlemleri ile ilişkili olabilir.
5.2.2. Olasılık
Veri güvenliği ihlali riski durumundaki gibi, mikro verilerin saklanmasının teknik koşulları BDS eklenmesiyle büyük ölçüde değişmez. Ancak burada da bazı uyarılar bulunmaktadır.
Belirli veri kaynaklarından elde edilen mikro verilerin yüksek ticari değeri olabilir; bu, saklanmalarının saldırı olasılığını artırır.
Ayrıca, bazı mikro veriler diğer devlet kurumları, örneğin kolluk kuvvetleri, vergi dairesi veya sağlık hizmetleri için potansiyel olarak çok faydalı olabilir. Belirli koşullarda istatistiksel gizlilik ilkesine bağlılık büyük bir baskı altında kalabilir.
İstatistiksel bilgi açıklama kontrolündeki aksaklıklar ile ilgili olarak, mevcut durumda yerleşik bir uygulama zaten vardır. BDS, küçük nüfus alt grupları için istatistik üretmeyi veya farklı BDS'lerden toplanan verileri birleştirme imkânı vermeyi mümkün kılabilir ve bu da risk olasılığını artırabilir. Ayrıca, yeni kaynaklar yeni metodolojik geliştirmeler gerektirecek; dolayısıyla, bilgi açıklama kontrol metodolojisinin uygun şekilde güncellenmemesi gerçek bir tehlike oluşturur.
Genel olarak, makul önleyici tedbirlerle, olasılık makul seviyelerde tutulabilir; ancak, birçok farklı ve çeşitli faktör olduğundan, ilgili değerlendirme burada, olasılığın yüksek olduğu yönündedir (4).
5.2.3. Etki
Potansiyel itibari zarar büyük olabilir (5). Veri güvenliği ihlali riskindeki gibi, istatistik yönetimindeki bir ihlal başlangıç sahibi üzerinde olumsuz sonuçlar doğurabilir. Bu tür bir olayın etkisi, kamuoyundaki mevcut eğilimler devam ederse, potansiyel olarak daha da büyük olabilir. Veri sağlayıcı ile istatistik yönetimi arasındaki ilişkilere verilen zarar da çok büyük olacaktır.
5.2.4. Önleme
Mikrodataların BDS'den hiç olmaması, böyle bir riskin ortaya çıkmasını kesin bir şekilde önlemenin tek yoludur (ancak diğer mikrodataları saklamak hala ilgili riskle, ancak farklı olasılık ve etkilerle ilişkilidir). Verilerin istatistiksel amaçlarla kullanılmasına yönelik diğer yollar geliştirilmesi gerekecektir; bunun yanı sıra, burada kaynakların farklı doğası, mümkün olan en fazla faydalı bilgiyi elde etme ve mahremiyeti tehlikeden koruma amacıyla yeni metodolojilerin geliştirilmesi gerekeceğini gösterecektir.
Mikrodataların saklanması durumunda, BT güvenliği sağlama ve erişim kontrol mekanizmaları gereken seviyede olmalı ve sürekli izlenmelidir. Verilerin elde edilmesindeki yeni yöntemlerin güvenliğinin sağlanmasına özel bir dikkat gösterilmelidir. Ironik bir şekilde, bu yeni yöntem fiziksel olarak depolama cihazlarının (örneğin, sabit disklerin) taşınması olabilir. Bu yöntem kullanılırsa, teslimat fiziksel olarak korunmuş olmalı ve şifreleme kullanılmalıdır.
5.2.5. Yumuşatma
Yumuşatma önlemleri burada esasen veri güvenliği ihlali durumundaki gibidir. Eğer ihlalin nedeni diğer bir devlet kurumunun baskısıysa, gelecekte benzer ihlallerin daha da zor hale gelmesi için yönetim bağımsızlığının güçlendirilmesi fırsatından yararlanmak gerekecektir.
5.3. Veri Kaynağı Manipülasyonu
5.3.1. Tanım
Üçüncü taraf veri sağlayıcıları, örneğin sosyal medya verileri veya gönüllü olarak sağlanan veriler, manipülasyona maruz kalabilir. Bu, veri sağlayıcısı tarafından veya üçüncü kişiler tarafından gerçekleştirilebilir. Örneğin, sosyal medyada birçok yanlış bilgi, bu veriler temelinde hesaplanan istatistiksel endeksi bir şekilde etkilemek amacıyla üretilebilir.
Gönüllü olarak sağlanan veriler için, gönüllülerin belirli bir gündemi olan belirli bir çıkar grubunu temsil etmesi durumu olabilir.
5.3.2. Olasılık
Manipülasyonunun önemli faydalar sağlayabileceği verilerde olasılık yüksektir. Bu, istatistik açısından ilgi çekici olan veriler olabilir, örneğin borsa piyasası. LIBOR ve Forex ile ilgili son skandallar ışığında, bir teşvik olduğu sürece veri manipülasyonu girişimlerinin olası olduğunu varsaymak mümkündür.
İsteğe bağlı verilere dayalı istatistikler için, belirli bir görüşü savunduğunu iddia eden ve kamuya açık şekilde ifade etmeleri için ödeme yapılan insanların son PR uygulamalarına bakmak yeterlidir; bu, olasılığın düşük olmadığını gösterir. Genel olarak, 3 ile 4 arasındaki rakam mantıklı görünmektedir.
5.3.3. Etki
Manipülasyonlarla ilgili büyük bir sorun, bunların uzun süre boyunca tespit edilmeden devam edebilmesidir. Manipülasyonlar uzun süre devam ederse, kalite üzerindeki etkisi önemli hale gelebilir. Ayrıca, kamuoyunun resmi istatistiklere olan güvenine de büyük zarar verebilir; özellikle istatistik ofislerinin kaliteli veri sağlayıcıları olarak rolü kamuya açıkça vurgulandığında. Öte yandan, manipülasyonlar zamanında tespit edilip yayınlanırsa, bu kamu algısını aslında iyileştirebilir. Son derece kötü durumlar dışında, maksimum etki (3) düşünülebilir.
5.3.4. Önleme
Alternatif kaynaklarla düzenli kontrol egzersizleri yapmak, bir olası önleyici yaklaşım olarak değerlendirilebilir. Bu alternatif kaynaklar geleneksel veya başka türden olabilir. Kaynak kombinasyonuna dayanan istatistiklerin kullanılması, manipülasyonların etkilerini önemli ölçüde azaltabilir. Sağlayıcı tarafından başlatılan manipülasyonlar konusunda endişe varsa, yasal anlaşmalar da bu tür uygulamaların önlenmesi için bir yol olabilir.
5.3.5. Hafifletme
Kamu ilişkilerine verilen zarar açısından alınması gereken hafifletici önlemler, herhangi bir krizle başa çıkma önlemlerinden pek farklı değildir.
Veri kalitesi açısından, geçmiş verilerin öyle bir şekilde düzeltilmesi yararlı olur ki, uzun bir gecikme ile bile doğru bir seri üretilsin. Bunun için düzenli benchmark yapmanın yararı olabilir. Karşılaştırmalı analizin bu durumda önleme amacından biraz farklı olduğunu unutmamak gerekir. Önlemek için, referans test verileri ile BDS arasındaki şüpheli tutarsızlığı hızlı bir şekilde fark etmek ve araştırmak çok önemlidir. Eski yararlı veriler, sonuçların hafifletilmesinde her zaman faydalıdır.
Ayrıca, gelecekte benzer manipülasyonların önlenmesi için gerekli önlemlerin alınması gerektiği de unutulmamalıdır; özellikle hassas durumlarda, karşılaştırmalı analiz için birden fazla sağlayıcıdan potansiyel olarak fazla veri elde etmek anlamına gelebilir.
5.4. Resmi istatistikler tarafından büyük verilerin kullanılmasının olumsuz kamu algısı
5.4.1. Tanım
5.4.1. Təsvir
Kütləvi informasiya vasitələri və ictimaiyyət şəxsi məlumatların mənimsənilməsi və iri məlumat mənbələrindən istifadəyə diqqət yetirir, xüsusən də dövlət orqanlarının vətəndaşlara qarşı administrativ və ya hüquqi tədbirlər görməsi kontekstində. Mənfi qəbul edilən istifadə, naviqasiya məlumatlarının analizi əsasında sürət nəzarətinin tətbiqi ola bilər (11 See ).
TomTom Netherlands-in konkret hadisəsi, TomTom cihazlarına olan tələbatın əhəmiyyətli dərəcədə azalmasına səbəb oldu və şirkətin məlumatlara girişini məhdudlaşdırmaq qərarına gəlməsinə gətirib çıxardı. Bu konkret halda məlumatlar fərdlərə aid idi, lakin yol kəsikləri üzrə sürət səviyyələrinə yönəlmişdi.
Bununla yanaşı, ictimaiyyət tərəfindən müsbət qarşılanacaq iri məlumat tətbiqləri də ola bilər. Məsələn, iri məlumat metodlarına əsaslanan oğurluq kimi cinayətlərin qarşısını alan tətbiqlər bunu göstərir.
Müsbət və mənfi ictimai rəy BDS-nin rəsmi statistikaların istehsalı kontekstində istifadə edilməsinə güclü təsir göstərə bilər.
Mənfi ictimai qavrayışın nəticəsi olaraq aşağıdakılar baş verə bilər:
- BDS statistik idarələr üçün daha əlçatan olmayacaq, ya da məlumat təminatçısının qərarları və ya dövlət qərarları səbəbindən məlumatların istifadə edilməməsi, ya da
- məlumatların istifadəsi məhdudlaşacaq ki, bu da istehsala mane ola bilər, əgər müəyyən BOSP-lar varsa.
5.4.2. İhtimal
Statistik istehsala təsir edə biləcək bu cür hadisələrin ehtimalını və ya təsirini təsir edən amillər:
- məlumatların məxfiliyi, yəni insanları tanımağın nə qədər asan olması;
- məlumatların fərdi şəxslər haqqında ifşa etdiyi bilgilərin həcmi, məsələn, fərqli mənbələrdən məlumatların birləşdirilməsi ilə artırılır;
- məlumat növü, məsələn, maliyyə əməliyyatları digər məlumatlarla müqayisədə daha gizli qəbul olunur;
- vətəndaşlara qarşı həyata keçirilə biləcək potensial tədbirin növü, məsələn, sürət həddini aşan şəxslərə cərimə tətbiqi;
- məlumat təminatçıları və istifadəçiləri üçün qeyri-müəyyən hüquqi mühit, yaxud hüquqi şərtlərin ictimai etik fikirlərlə / standartlarla ziddiyyət təşkil etdiyi halda;
- məlumat statistikası üçün müəyyən bir məlumat mənbəyinə asılılıq dərəcəsi; tədqiqat mərhələsində bu amil əhəmiyyətsiz görünə bilər. Bununla belə, daha sonrakı mərhələdə statistikaların alınmasına əhəmiyyətli dərəcədə təsir edə bilər və buna görə də tədqiqat mərhələsində də nəzərə alınmalıdır. Problemlərdən biri, məlumatların istifadəsinin son həcminin əvvəldən məlum olmamasıdır, çünki məlumat mənbələri potensial olaraq bir neçə statistik sahəni təmin edə bilər.
İstənməyən hadisələrin vaxtını qiymətləndirmək mümkün deyil, çünki ictimaiyyətin mobilizasiyası çox vaxt vətəndaşlara mənfi təsir göstərən hadisələrin işıqlandırılması ilə başlayır. Bununla belə, dövlətlər və özəl müəssisələr tərəfindən böyük verilənlərin istifadəsinin artması ilə, və xüsusilə də, onları ilkin toplama məqsədindən fərqli məqsədlərlə aktiv şəkildə marketinq edilməsi ilə, belə hadisələrin baş verməsi daha mümkün olacaq.
İctimai qavrayışa güclü təsir edən hadisələr nadir deyil, əksinə təsadüfi (3) və uzaq (2) olub. Böyük məlumat mənbələrinin istifadəsinin artması ilə, bu ehtimal da artacaq.
5.4.3. Təsir
Hadisənin təsiri yuxarıda müzakirə edilən amillərdən çox asılıdır. Ümumiyyətlə, təsir artıq statistik məlumat istehsalı yaradılan üçün daha ciddi olur, çünki hər halda mümkün ola bilər ki, fəaliyyət dayandırılmalıdır. Təsir, alternativ məlumat mənbələrinin mövcudluğuna da bağlıdır, baxmayaraq ki, bir hadisə baş verdikdə ictimai qavrayış fərqli məlumat mənbələrini ayıra bilmir. Hazırda böyük verilənlərin istifadəsi zamanı görünür ki, bu mənbələr ənənəvi məlumat mənbələrini tam əvəz edə bilmir, daha çox mövcud statistikaya əlavə edir. Bu, hadisələrin təsirini azaldacaq. Buna görə də, hadisənin təsiri 2 (əhəmiyyətsiz) ilə 3 (əsas) arasında qiymətləndirilir. İstehsal mərhələsində təsir 4 (kritis dəyər) qədər arta bilər.
5.4.4. Profilaktika
Profilaktik tədbirlər arasında rəsmi statistikada böyük verilənlərin etik prinsiplərinin müəyyən edilməsi ola bilər. Etik rəhbər prinsiplər, Avropa statistikası üçün praktika kodeksi və ya rəsmi statistika üçün əsas prinsiplər (12) kimi prinsiplər əsasında qurulmalıdır. ). Növbəti tədbir, etik rəhbər prinsiplərin nəticələrini ictimaiyyətə yaymaq üçün bir kommunikasiya strategiyasının müəyyən edilməsi olacaq və BDS-nin BOSP üçün etik istifadəsi barədə maraqlı tərəfləri məlumatlandırmaq üçün istifadə oluna bilər.
Müəyyən bir BDS üçün ayrı risk qiymətləndirməsi, risklərin aşkar edilməsi və etik prinsiplərə əsaslanan profilaktik və ya yüngülləşdirici tədbirlərin təklif edilməsi məqsədilə həyata keçirilə bilər. Ayrıca, ayrı risk qiymətləndirmələri, bütün risklərin tanınmasını və tədbirlərin əsaslandırılmasını təmin etmək üçün məlumat mühafizə agentlikləri kimi maraqlı tərəfləri də əhatə edə bilər.
5.4.5. Yüngülləşdirmə
Ünsiyyət strategiyası, ictimaiyyətin artan mənfi münasibəti halında alınacaq tədbirləri də əhatə etməlidir. Ayrı risk qiymətləndirməsi, verilənlərdən müsbət istifadəyə dair nümunələri toplamalı və məlumatların sui-istifadəsinin qarşısını almaq üçün mütləq olaraq siyasi səviyyədə qəbul edilməli olan tədbirləri müəyyən etməlidir, bu da statistik cəmiyyətin onları təsir etməkdə yetərincə təsirli olmamasına səbəb ola bilər.
5.5. Etibar itkisi — müşahidə edilməmiş səbəbdən yaranmışdır
5.5.1. Təsvir
Rəsmi statistikanın istifadəçiləri əksərən statistik məlumatların dəqiqliyinə və etibarlılığına yüksək inam hiss edirlər. Bu, statistika istehsalının möhkəm və ictimaiyyətə açıq metodoloji bazaya, eləcə də statistik məhsulun keyfiyyəti ilə bağlı sənədlərə əsaslanır. Bununla yanaşı, əksər statistik məlumatlar müşahidələrə, yəni anketlərdən və ya siyahıyaalmadan əldə edilir ki, bu da müşahidə ilə statistik məlumatlar arasında asan başa düşülən əlaqə qurur. Əsas statistika məqsədinə uyğun olaraq toplanmayan BDS-lərin istifadəsi, bu əlaqələrin itirilməsi riski ilə üzləşir və nəticədə istifadəçilər rəsmi statistikaya olan etibarlarını itirə bilərlər. Məsələn, 2010-cu il son siyahıyaalma ilə əlaqəli olan bir hal, bəzi ölkələrdə statistik məlumatların bir neçə mənbədən və statistika modellərindən istifadə edilərək əldə edilməsi ilə bağlıdır. Bir sıra hallarda, maraqlı tərəflər statistik məlumatları mübahisə ediblər.
5.5.2. Ehtimallar
Riskin yaranma ehtimalı, statistik / metodoloji modelin mürəkkəbliyi, BSD ilə BOSP arasında olan əlaqələrin etibarlılığı və digər statistik məlumatlara uyğunluq kimi amillərdən asılıdır. Ehtimal, 3 (təsadüfi) və 4 (mümkün) arasında olmalıdır, bu da baş verməsinin bir neçə dəfə və ya tez-tez ola biləcəyini göstərir.
5.5.3. Təsir
Risk emergence will largely depend on whether NSOs can successfully prove the accuracy and reliability of the statistical data. If this cannot be achieved, the impact in terms of loss of trust and credibility may also affect other statistical areas, meaning the reliability of not only some statistical data but also questioning the organization itself. NSOs would lose their competitive advantage over other private organizations operating in this field.
5.5.4. Prevention
Preventive actions will involve the development and publication of a scientifically based methodology that is recognized by the scientific community, enriching data with quality metadata, ensuring BOSP consistency with non-BOSP, and implementing strict quality control.
Before embarking on statistical production, BOSP could be published as experimental, and stakeholders would be encouraged to dispute BOSP to validate or enhance it.
5.5.5. Mitigation
There are two cases to distinguish. In the event that statistical data is contested but of high/sufficient quality (correct/accurate), it would suffice to explain and communicate the statistical data to the public, providing easily understandable examples.
6. Skills-related Risks
6.1. Lack of Specialists
6.1.1. Description
Analyzing digital footprints left by individuals during their activities requires specific data analysis tools that are currently not the most common in official statistics. Firstly, the use of indirect data about people's activities instead of direct surveys in polls requires the use of statistical models and, therefore, reasoning and machine learning skills. Secondly, these digital records consist of data that often do not have the usual tabular format typical of survey results, with rows corresponding to statistical units and columns with specific characteristics of those statistical units. Digital traces are also presented in the form of text, sound, images, and video. Extracting relevant statistical information from these data types requires skills in natural language processing, audio signal processing, and image processing. Thirdly, these data sources tend to provide massive datasets, the processing of which requires a good understanding of distributed computing methodologies.
Mütəxəssislərin çatışmazlığı riski, statistik idarənin nümayəndələrinin lazımi bacarıqlara malik olmaması səbəbindən bu yeni böyük məlumat mənbələrindən birindən məlumat əldə etməkdədir.
6.1.2. Ehtimal
Bu riskin ehtimalı üç amildən asılı olacaq: 1) böyük məlumat mənbələrinin hər biri üçün tələb olunan konkret bacarıq növləri və statistik idarənin belə bir mənbəni öyrənmə imkanı; 2) statistik idarədə lazım olan bacarıqların cari mövcudluğu; və 3) statistik idarənin təşkilati mədəniyyəti.
Tələb olunan bacarıq növləri baxımından qeyd etmək lazımdır ki, bütün mənbələr yuxarıda sadalanan bütün bacarıqları tələb etmir. Bəziləri (məsələn, Google Trends tipli məlumatlar) paylanmış hesablamaları tələb etmir, çünki onlar artıq məlumat sahibindən qabaqcadan emal olunub və onlara əsasən statistik model qurma bacarıqları lazımdır. Bununla belə, böyük məlumat mənbələrinin əksəriyyəti üçün paylanmış hesablamalar, siqnal emalı və maşın öyrənilməsi bacarıqları tələb olunur. Eyni zamanda, bu rəqəmsal izləri düzgün araşdırmaq üçün bir neçə mənbənin emalını tələb edəcək. Beləliklə, statistik idarənin istifadəsinə verilən böyük məlumat mənbələrinin bu qeyri-adi bacarıqları tələb etməsi ehtimalı yüksəkdir və bu riskin ehtimalı çox yüksəkdir (5).
Cari lazım olan bacarıqların mövcudluğu konkret statistik idarədən asılı olacaq. Sorğu metodologiyası daha az yayılmış olsa da, müxtəlif sahələrdə rəsmi statistikada istifadə olunur. Buna görə də, əgər bu, insan resurslarının bir qədər yenidən bölünməsini tələb edirsə, statistik idarələr bu məsələlərdə öz gücləri ilə həll yolu tapa bilərlər. Paylanmış hesablamalarla əlaqəli bacarıqlar, əsasən, İT ilə bağlıdır və təşkilatda İT infrastrukturunun necə idarə olunmasından asılı olacaq. İT şöbəsinin dəstək verib-verməməsindən asılı olaraq, mövcud razılaşmalar çərçivəsində həll yolları tapıla bilər. Lakin, siqnal emalı və maşın öyrənilməsi bacarıqları rəsmi statistik idarələrin əksəriyyətində mövcud deyil və bu bacarıqların tətbiqi outsoursingə verilməsi mümkün deyil, çünki bunlar statistika sahəsindəki mütəxəssislər tərəfindən tətbiq olunmalıdır. Buna görə də, bu baxımdan bu riskin ehtimalı da çox yüksək görünür (5).
Təşkilati mədəniyyət bu riskin baş vermə ehtimalına təsir edə bilər. Öz-özünə öyrənmə yolu ilə zəruri bacarıqları əldə etməyə hazır olan işçi qüvvəsinin olması təşkilata yeni məlumat mənbəyinə cavab verməkdə kömək edə bilər, bu da adi bacarıqlardan fərqli bacarıqlar tələb edir. Bu, statistik idarəetmə üçün təşkilati mədəniyyətdən asılı olacaq, yəni bu, işçiləri yeni bacarıqlar öyrənməyə təşviq edirmi və işçilərə öz-özünə öyrənmək üçün vaxt verirmi.
Beləliklə, statistika idarəetmələrinin əməkdaşlarının bacarıqlarının çatışmazlığı səbəbindən yeni məlumat mənbələrini işləyə və analiz edə bilməyəcəyi ehtimalı, təşkilatın öz-özünə öyrənmə mədəniyyətindən asılı olaraq, ehtimal olunan (4) və tez-tez (5) arasında olacaq.
6.1.3. Təsir
Statistika idarəetmələri əməkdaşlarının bacarıqları çatışmadığı üçün böyük məlumat mənbələrini işləyə və analiz edə bilmədikdə, iki mümkün mənfi nəticəsi ola bilər: 1) məlumat mənbəyi mütləq öyrənilməyəcək, ən azından tam şəkildə; 2) məlumat yanlı şəkildə istifadə ediləcək.
Dəyərli böyük məlumat mənbəyinin tam potensialının öyrənilməməsi qısa müddətli perspektivdə az təsir edəcək (2), çünki statistik idarəetmələr cari tələbləri ödəmək üçün statistik alçaları əslində əlinə alırlar. Lakin, uzunmüddətli perspektivdə (bəlkə də hətta orta müddətli perspektivdə) bu imkanın itirilməsinin nəticələri kritik xarakterə malik olacaq (4), çünki statistik idarəetmələr getdikcə özəl təchizatçıların rəqabəti ilə üzləşirlər ki, bunun da eyni institusional strukturu yoxdur və bu da onlara statistik məlumatların müstəqilliyini təmin etməyə imkan vermir.
Lakin məlumatın yanlış istifadəsi statistik idarəetmələr üçün son dərəcə mənfi nəticələr doğuracaq, çünki rəsmi statistika öz missiyasını yerinə yetirdikdə öz nüfuzuna böyük ölçüdə bağlıdır. Lakin, yanlış nəticələrə gətirib çıxara biləcək ən vacib bacarığın statistika nəticəsi olduğunu deyə bilərik, xüsusən də model əsasında olan nəticə də daha az ehtimal olunur ki, bu da əskik olsun. Ona görə də gözlənilən təsir daha çox kritik (4) olacaq, ekstremal deyil.
6.1.4. Qarşısının alınması
Statistika xidmətləri bu riski iki şəkildə aktiv şəkildə qarşısını ala bilərlər: 1) təlim; və 2) işə qəbulu.
Statistik idarələri, tədqiqat prosesində iri məlumat mənbələrinin istifadəsi üçün zəruri bacarıqları müəyyən edərək, işçi heyətinin mövcud bacarıqları siyahısını tərtib edərək, təlim tələblərini müəyyənləşdirərək və sonra təlim kursları təşkil edərək, işçilərə lazım olan bacarıqları təmin edə bilər.
Statistik idarələr həmçinin zəruri bacarıqlara malik yeni işçiləri işə götürə bilərlər. Görünür ki, bunun ciddi məhdudiyyətləri var, çünki statistik idarələr iri məlumat mənbələrinin geniş şəkildə istifadə edilməsi vəziyyətində kritik əməkdaş sayını toplaya bilməyəcək, yeni işçilərin isə mövcud əməkdaşların səviyyəsinə çatması üçün hələ də bir neçə il lazım olacaq. Ancaq ən azı, dəyişdirilən işçi heyəti çərçivəsində işə götürülən bəzi yeni əməkdaşların iri məlumatla bağlı bacarıqlara malik olması mümkündür.
6.1.5. Yüngülləşdirmə
Yeni iri məlumat mənbələrinin mövcud olduğu, lakin zəruri bacarıqlara malik işçilərin olmadığı vəziyyətlə qarşılaşdıqda, statistik idarələr mənfi nəticələri iki yolla yüngülləşdirə bilərlər: 1) podratçı işə götürmə; və 2) əməkdaşlıq.
Statistik idarələr, bu növ xidmətləri təmin edən digər təşkilatlarla yeni iri məlumat mənbələrinin işlənməsi və analizi üzrə müqavilələr bağlaya bilərlər. Bu, həyat qabiliyyəti olan bir həll görünür, çünki belə məlumatların işlənməsi üzrə ixtisaslaşan yeni biznes sektoru meydana çıxır. Ancaq bu həllin özündə müəyyən risklər vardır, çünki statistik idarə potensial olaraq həssas statistik məhsulların istehsalı üzərində daha az nəzarətə sahib olacaqdır. Bu həll həmçinin statistik idarələrin işçilərinin öyrənməsinə və zəruri bacarıqları əldə etməsinə imkan vermir.
Zəruri bacarıqlara malik işçiləri olan və eyni zamanda iri məlumat mənbəsini öyrənməkdə maraqlı olan digər təşkilatlarla əməkdaşlıq daha perspektivli bir həll kimi görünür. Bu əməkdaşlıq statistik idarəsinin işçiləri ilə digər təşkilatların işçiləri arasında bərabər tərəfdaşlığa əsaslanan ortaq layihələr şəklində ola bilər və hər iki tərəf biliklərini paylaşa bilər. Bu, yalnız bacarıq çatışmazlığı riskini azaltmaqla qalmayıb, eyni zamanda statistik idarələrin işçilərinə bu bacarıqları əldə etməyə imkan yaradardı.
6.2. Mütəxəssislərin digər təşkilatlara keçməsi
6.2.1. Təsvir
Bu risk statistik idarələrin, iri məlumatlarla bağlı bacarıqları əldə etdikdən sonra, öz əməkdaşlarını digər təşkilatlara itirməsidir.
6.2.2. Ehtimal
Bu riskin ehtimalı iki amildən asılı olacaq: 1) rəsmi statistikaya daxil olmayan təşkilatlarda mövcud cəlbedici imkanlar; 2) statistik idarələrdə iş şəraiti.
Rəsmi statisticə daxil olmayan təşkilatlarda imkanlarla bağlı, bu riskin ehtimalı real görünür (4). Özəl sektorda və dövlət sektoru təşkilatlarında böyük verilərlə işləmək bacarıqlarına malik insanlara yüksək tələbat var. Böyük verilərlə işləmə bacarıqları əldə etdikdən sonra, rəsmi statistikalar statistikada təcrübəli mütəxəssislər kimi müqayisəli üstünlük əldə edəcəklər. Böyük verilərlə işləmə xüsusiliyi ilə yanaşı, digər təşkilatlara müştəri tələblərini dəyərləndirmə və açar göstəricilərinin inkişafı (KPI) kimi daha ənənəvi bacarıqlara sahib məlumat mütəxəssisləri də tələb olunur ki, bunlar rəsmi statistikalar üçün ümumidir. Həmçinin, yeni bacarıqlar qazanmağa daha meylli olan işçilərin, karyera dəyişimlərinə daha açıq olacaqları və statistik idarəni tərk edəcəkləri gözlənilir.
Statistik idarələrdə iş şəraiti ilə bağlı, bu, əlbəttə ki, konkret ofisdən asılı olacaq. Bununla belə, statistik idarələr, ümumən, kəmiyyət baxımından insanlar üçün cəlbedici peşə imkanları təqdim etməyə davam edir. Statistik idarələr iş üçün mümkün olan ən geniş sahələri və işləmək üçün ən geniş məlumat seçimlərini təqdim edir. Bu, bir şəkildə statistik idarələrin işçilərini gözlənilmədən itirmələrinin ehtimalını azaldır (3).
6.2.3. Təsir
Bu riskin təsiri, uyğun bacarıqlara malik işçi çatışmazlığı riskinə bənzəyəcək. Buna görə də, təsir kritik olacaq (4), yuxarıda göstərildiyi kimi.
6.2.4. Profilaktika
Görünür ki, statistik idarələrin bu riski qarşısını almaq üçün yeganə imkanı işçilər üçün cəlbedici əmək şəraiti təmin etməkdir. Bu, ümumiyyətlə, bütün personal üçün doğrudur. Lakin konkret bir vəziyyətdə, işçilər yeni bacarıqları öyrənməyə açıq olduqda, əmək şəraitini yaxşılaşdırmaq üçün onlara peşə ixtisaslarını inkişaf etdirə biləcəkləri təlim imkanları təqdim edilə bilər. Statistik idarələr, həmçinin yeni böyük məlumat mənbələri ilə bağlı yeni innovativ layihələrə və ideyalara açıq olmağa xüsusi diqqət yetirə bilərlər. Nəhayət, şəxsi bacarıqları ilə digər təşkilatlara itkilərin qarşısını almaq, belə məlumatlarla işləmək üçün bacarıqlı və istəkli kadroların düzgün müəyyən edilməsindən və onların peşə inkişafına yaxşı imkanlar təqdim edilməsindən asılı olacaq.
6.2.5. Yüngülləşdirmə
Bu riski müvafiq bacarıqlara malik personalın çatışmazlığı ilə bağlı aşağıdakı yolla azaldılacaq: 1) podratçı; və 2) əməkdaşlıq.
7. Müzakirə
Bu ilk icmaldan aydındır ki, «böyük məlumatlar riski» üçün tək bir ehtimal və ya təsir müəyyənləşdirilməsi mümkün deyil - adətən, hər iki göstərici də böyük məlumat mənbəyindən və «böyük verilənlərə əsaslanan rəsmi statistikadan» asılıdır.
məhsul «.
Beləliklə, bu istiqamətdə məqbul növbəti addımın, hər biri bir və ya bir neçə BDS və bir və ya bir neçə BDOS-un birləşməsini əhatə edən bir sıra mümkün pilot layihələrin qəbul edilməsi olduğunu nəticəsinə gəlirik və - hər bir pilot üçün - hər bir riskin ehtimalını və təsirini qiymətləndirmək üçün səy göstərməkdir.
Bu məqsədlə, biz maraqlı tərəflərin sorğusunu başladacaq və müəyyən bir sıra mümkünsüz pilot layihələr üzrə OSC ehtimalının, təsirinin (və qarşısının alınması / yüngülləşdirilməsi üçün mümkün tədbirlərin) qiymətləndirilməsini həyata keçirmək üçün təkliflər istəyəcəyik.
8. İSTİNADLARUNECE (2014), "Böyük Verilərin Keyfiyyəti üçün Təklif Edilən Çərçivə", UNECE Böyük Verilər Keyfiyyət Tapşırıq Qrupu tərəfindən təqdimatlar,
a%20Quality%20Framework%20-%20final-%20Jan08-2015.pdf?version=1&modificationDate=1420725063663&api=v2
UNECE (2014), "Böyük Verilər nə qədər böyükdür? Rəsmi Statistika Üçün Böyük Verilərin Rolunu Araşdırmaq",
Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, və J. Arends-Toth, (2009), İdarəetmə Məlumat Mənbələrinin Keyfiyyət Qiymətləndirmesi üzrə Yoxlama Siyahısı, Statistika Niderland, Haaq / Heerlen
Dorfman, Mark S. (2007), Risk İdarəçiliyinə Giriş (e-kitab), Cambridge, UK, Woodhead-Faulkner, s. 18, ISBN 0-85941-332-22)
Eurostat (2014), "Rəsmi Olmayan Mənbələrdən Statistika Məlumatları Üçün Akkreditasiya Proseduru" İnformasiya Cəmiyyəti və digər statistikaların toplanması üçün İnternetdən istifadə etmə metodologiyalarının təhlilində,
Reimsbach-Kounatze, C. (2015), “Big Data”ın yayılması və rəsmi statistikaya və statistik agentliklərə təsirləri: İlkin təhlil, OECD Rəqəmsal İqtisadiyyatı Qəbul Etmə Qaydaları, No. 245, OECD Nəşriyyatı.
Reis, F., Ferreira, P., Perduca, V. (2014) «Rəsmi statistik göstəricilərinin vaxtında təqdim olunmasını artırmaq üçün veb fəaliyyət sübutlarından istifadə», IAOS 2014 konfransında təqdim edilən məruzə,
Bu məqalədə risiko açıq şəkildə qeyd edilməsə də, əslində veb fəaliyyət məlumatlarının rəsmi statistikada istifadəsi ilə bağlı bir çox risklərə yanaşılır. Eurostat (2007), Məlumat Keyfiyyətini Qiymətləndirmə Metodları və Alətləri haqqında Handbook,
Mənbə: habr.com
