{"id":75636,"date":"2020-03-27T07:42:42","date_gmt":"2020-03-27T05:42:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki"},"modified":"2020-03-27T07:42:42","modified_gmt":"2020-03-27T05:42:42","slug":"strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki","title":{"rendered":"Strukturov\u00e1n\u00ed rizik a \u0159e\u0161en\u00ed p\u0159i pou\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed BigData pro z\u00edsk\u00e1n\u00ed ofici\u00e1ln\u00ed statistiky","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><i>P\u0159edmluva p\u0159ekladatele<\/i><\/p>\n<p>Materi\u00e1l m\u011b zaujal p\u0159edev\u0161\u00edm d\u00edky n\u00e1sleduj\u00edc\u00ed tabulce:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Strukturov\u00e1n\u00ed rizik a \u0159e\u0161en\u00ed p\u0159i pou\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed BigData pro z\u00edsk\u00e1n\u00ed ofici\u00e1ln\u00ed statistiky\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/e39f7d729696e704d437fca4d74b3d9d.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nS ohledem na to, \u017ee statistici (a ti ru\u0161t\u00ed, na genetick\u00e9 \u00farovni) m\u00edrn\u011b \u0159e\u010deno nemaj\u00ed r\u00e1di v\u0161echno, co se odchyluje od line\u00e1rn\u00ed z\u00e1vislosti, se t\u011bmto kluk\u016fm poda\u0159ilo prosadit pou\u017eit\u00ed aktiva\u010dn\u00ed funkce v parabolick\u00e9 podob\u011b pro ur\u010den\u00ed m\u00edry rizika pou\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed Big Data v ofici\u00e1ln\u00ed statistice. Dobr\u00e1 pr\u00e1ce. Samoz\u0159ejm\u011b, \u017ee statistici p\u0159idali k t\u00e9to pr\u00e1ci svou pozn\u00e1mku \u2013 \u201e1 Jak\u00e9koliv chyby a opomenut\u00ed jsou v\u00fdhradn\u00ed odpov\u011bdnost\u00ed autor\u016f. N\u00e1zory vyj\u00e1d\u0159en\u00e9 v tomto dokumentu jsou osobn\u00ed a nemus\u00ed nutn\u011b odr\u00e1\u017eet ofici\u00e1ln\u00ed postoj Evropsk\u00e9 komise.\u201c Ale pr\u00e1ci publikovali. Mysl\u00edm, \u017ee pro dnes to sta\u010d\u00ed a oni (auto\u0159i) nikomu nezak\u00e1zali nal\u00e9zt sv\u00e9 \u0161k\u00e1ly v t\u011bchto aspektech.<\/p>\n<p>V t\u00e9to pr\u00e1ci je docela strukturovan\u011b mo\u017en\u00e9 rozd\u011blit, kde a jak se statistick\u00e9 metody li\u0161\u00ed od metod v\u00fdzkumu pro Big Data. Podle m\u00e9ho n\u00e1zoru bude nejv\u011bt\u0161\u00ed p\u0159\u00ednos t\u00e9to pr\u00e1ce p\u0159i diskusi se z\u00e1kazn\u00edkem a pro vyvr\u00e1cen\u00ed jeho tvrzen\u00ed typu:<\/p>\n<p> \u2014 A my si sami sb\u00edr\u00e1me statistiku, co chcete je\u0161t\u011b prozkoumat?<br \/>\n \u2014 A vy n\u00e1m p\u0159edlo\u017ete sv\u00e9 v\u00fdsledky tak, abychom je mohli sladit s na\u0161\u00ed statistikou. V t\u00e9to v\u011bci auto\u0159i \u0159\u00edkaj\u00ed, \u017ee by nebylo \u0161patn\u00e9 p\u0159e\u010d\u00edst si tuto pr\u00e1ci (3 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www1.unece.org\/stat\/platform\/download\/attachments\/99484307\/Virtual%20Sprint%20Big%20Data%20paper.docx?version=1&amp;modificationDate=1395217470975&amp;api=v2\">Jak velk\u00e1 je Big Data? Zkoum\u00e1n\u00ed role Big Data v ofici\u00e1ln\u00ed statistice<\/a><\/noindex>)<\/p>\n<p>V t\u00e9to pr\u00e1ci auto\u0159i vyzna\u010dili sv\u00e9 vid\u011bn\u00ed \u00farovn\u011b rizika. Tento parametr je uveden v z\u00e1vork\u00e1ch, nep\u0159ekl\u00e1dat se zdroji.<\/p>\n<p>Druh\u00e1 pozn\u00e1mka. Auto\u0159i pou\u017e\u00edvaj\u00ed term\u00edn BDS \u2013 to je ekvivalent pojmu Big Data. (snad \u00faklon ofici\u00e1ln\u00ed statistice).<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\n<i>P\u0159edmluva autor\u016f<\/i><\/p>\n<p>St\u00e1le v\u00edce statistick\u00fdch \u00fa\u0159ad\u016f zkoum\u00e1 mo\u017enost vyu\u017eit\u00ed velk\u00fdch datov\u00fdch zdroj\u016f pro p\u0159\u00edpravu ofici\u00e1ln\u00edch statistik. V sou\u010dasn\u00e9 dob\u011b existuje jen n\u011bkolik p\u0159\u00edklad\u016f, kdy byly tyto zdroje pln\u011b integrov\u00e1ny do skute\u010dn\u00e9 statistick\u00e9 v\u00fdroby. Proto nen\u00ed je\u0161t\u011b jasn\u011b stanovena \u00fapln\u00e1 m\u00edra d\u016fsledk\u016f, kter\u00e9 jejich integrace vyvol\u00e1v\u00e1. Mezit\u00edm byly u\u010din\u011bny prvn\u00ed pokusy analyzovat podm\u00ednky a dopady velk\u00fdch dat na r\u016fzn\u00e9 aspekty statistick\u00e9ho produktu, jako je kvalita nebo metodologie. Ned\u00e1vno c\u00edlov\u00e1 skupina vyvinula kvalitativn\u00ed z\u00e1klad pro p\u0159\u00edpravu statistick\u00fdch dat na z\u00e1klad\u011b velk\u00fdch dat v r\u00e1mci projektu velk\u00fdch dat Evropsk\u00e9 hospod\u00e1\u0159sk\u00e9 komise Organizace spojen\u00fdch n\u00e1rod\u016f (EHK OSN). Podle evropsk\u00e9ho statistick\u00e9ho kodexu praxe je poskytov\u00e1n\u00ed vysoce kvalitn\u00edch statistick\u00fdch informac\u00ed kl\u00ed\u010dov\u00fdm \u00fakolem statistick\u00fdch \u00fa\u0159ad\u016f. Jeliko\u017e je riziko definov\u00e1no jako vliv nejistoty na c\u00edle (nap\u0159\u00edklad mezin\u00e1rodn\u00ed organizac\u00ed pro normalizaci ISO 31000), pova\u017eovali jsme za smyslupln\u00e9 kategorizovat rizika podle dimenz\u00ed kvality, na kter\u00e9 maj\u00ed vliv. <br \/>\nNab\u00edzen\u00e1 struktura kvality statistick\u00fdch dat z\u00edskan\u00fdch z velk\u00fdch datov\u00fdch zdroj\u016f zaji\u0161\u0165uje strukturovan\u00e9 zobrazen\u00ed kvality souvisej\u00edc\u00ed se v\u0161emi f\u00e1zemi statistick\u00e9ho obchodn\u00edho procesu a m\u016f\u017ee tak slou\u017eit jako z\u00e1klad pro komplexn\u00ed hodnocen\u00ed a \u0159\u00edzen\u00ed rizik spojen\u00fdch s t\u011bmito nov\u00fdmi zdroji dat. Zav\u00e1d\u00ed nov\u00e9 kvalitativn\u00ed dimenze, kter\u00e9 jsou specifick\u00e9 pro nebo (vysoce d\u016fle\u017eit\u00e9 p\u0159i) vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed velk\u00fdch dat pro ofici\u00e1ln\u00ed statistiku, jako je institucion\u00e1ln\u00ed\/obchodn\u00ed prost\u0159ed\u00ed nebo slo\u017eitost. Pou\u017eit\u00edm t\u011bchto nov\u00fdch kvalitativn\u00edch dimenz\u00ed lze systemati\u010dt\u011bji identifikovat rizika spojen\u00e1 s vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00edm velk\u00fdch datov\u00fdch zdroj\u016f v ofici\u00e1ln\u00ed statistice.<\/p>\n<p>V t\u00e9to pr\u00e1ci se sna\u017e\u00edme identifikovat rizika spojen\u00e1 s vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00edm velk\u00fdch dat v kontextu ofici\u00e1ln\u00ed statistiky. Dr\u017e\u00edme se syst\u00e9mov\u00e9ho p\u0159\u00edstupu k definov\u00e1n\u00ed rizik v r\u00e1mci navrhovan\u00e9 struktury kvality. Zam\u011b\u0159en\u00edm na nov\u011b navr\u017een\u00e1 m\u011b\u0159en\u00ed kvality m\u016f\u017eeme popsat rizika, kter\u00e1 v sou\u010dasnosti chyb\u00ed nebo nemaj\u00ed vliv na v\u00fdrobu ofici\u00e1ln\u00ed statistiky. Z\u00e1rove\u0148 m\u016f\u017eeme stanovit aktu\u00e1ln\u00ed rizika, kter\u00e1 budou posuzov\u00e1na zcela odli\u0161n\u011b p\u0159i vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed velk\u00fdch dat pro z\u00edsk\u00e1v\u00e1n\u00ed statistik. N\u00e1sledn\u011b p\u0159ech\u00e1z\u00edme d\u00e1le do cyklu \u0159\u00edzen\u00ed rizik a poskytujeme hodnocen\u00ed pravd\u011bpodobnosti a vlivu t\u011bchto rizik. Proto\u017ee hodnocen\u00ed rizik p\u0159edpokl\u00e1d\u00e1 subjektivitu v jejich p\u0159id\u011blov\u00e1n\u00ed, m\u011b\u0159\u00edme pravd\u011bpodobnost a vliv r\u016fzn\u00fdch rizik pomoc\u00ed souhlasu mezi des\u00edtkami r\u016fzn\u00fdch z\u00fa\u010dastn\u011bn\u00fdch stran, kter\u00e9 byly poskytnuty nez\u00e1visle. Pot\u00e9 navrhujeme mo\u017enosti sn\u00ed\u017een\u00ed t\u011bchto rizik podle \u010dty\u0159 hlavn\u00edch kategori\u00ed: vyhnut\u00ed se, sn\u00ed\u017een\u00ed, sd\u00edlen\u00ed a zachov\u00e1n\u00ed. Podle ISO by jedn\u00edm z princip\u016f \u0159\u00edzen\u00ed rizik m\u011blo b\u00fdt vytv\u00e1\u0159en\u00ed hodnoty, tj. prost\u0159edky na sn\u00ed\u017een\u00ed rizik by m\u011bly b\u00fdt ni\u017e\u0161\u00ed ne\u017e ne\u010dinnost. V souladu s t\u00edmto principem nakonec provedeme hodnocen\u00ed mo\u017en\u00e9ho vlivu n\u011bkter\u00fdch opat\u0159en\u00ed na sn\u00ed\u017een\u00ed rizik na kvalitu kone\u010dn\u00fdch v\u00fdsledk\u016f, abychom dosp\u011bli k komplexn\u011bj\u0161\u00edmu hodnocen\u00ed vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed Velk\u00fdch Dat pro ofici\u00e1ln\u00ed statistiku.<\/p>\n<h2>1. \u00davod<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>1.1. Pozad\u00ed<\/h4>\n<p>\nRozvoj \u201evelk\u00fdch dat\u201c byl charakterizov\u00e1n Kennethem Neilem Cukierem a Viktorem Mayerem-Sch\u00f6nbergerem ve sv\u00e9m \u010dl\u00e1nku \u201eVzestup velk\u00fdch dat\u201c (2. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.foreignaffairs.com\/articles\/139104\/kenneth-neil-cukier-and-viktor-mayer-schoenberger\/therise-of-big-data\">www.foreignaffairs.com\/articles\/139104\/kenneth-neil-cukier-and-viktor-mayer-schoenberger\/therise-of-big-data<\/a><\/noindex>) term\u00ednem \u201edatifikace\u201c. Datifikace je pops\u00e1na jako proces \u201ep\u0159ijet\u00ed v\u0161ech aspekt\u016f \u017eivota a jejich p\u0159etvo\u0159en\u00ed na data\u201c. Nap\u0159\u00edklad. Facebook poskytuje osobn\u00ed s\u00edt\u011b, senzory pro v\u0161echny druhy okoln\u00edch podm\u00ednek, smartphony pro osobn\u00ed komunikaci a pohyb, nositeln\u00e1 data pro osobn\u00ed podm\u00ednky. To vede k t\u00e9m\u011b\u0159 v\u0161udyp\u0159\u00edtomn\u00e9mu sb\u011bru a dostupnosti dat.<\/p>\n<p>Stejn\u011b jako v mnoha jin\u00fdch sektorech, ofici\u00e1ln\u00ed statistika za\u010dala ned\u00e1vno na strategick\u00e9 \u00farovni diskutovat o probl\u00e9mu velk\u00fdch dat. Dosud neexistuje obecn\u00e9 a \u0161iroce roz\u0161\u00ed\u0159en\u00e9 porozum\u011bn\u00ed cest\u011b vp\u0159ed, a\u0165 u\u017e se jedn\u00e1 o v\u00fdzvu nebo p\u0159\u00edle\u017eitost, malou \u010di velkou atd. V r\u00e1mci Skupiny vysok\u00e9 \u00farovn\u011b pro modernizaci statistick\u00e9 v\u00fdroby a slu\u017eeb (3 How big is Big Data? Exploring the role of Big Data in Official Statistics: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www1.unece.org\/stat\/platform\/download\/attachments\/99484307\/Virtual%20Sprint%20Big%20Data%20paper.docx?version=1&amp;modificationDate=1395217470975&amp;api=v2\">www1.unece.org\/stat\/platform\/download\/attachments\/99484307\/VirtualSprintBigDatapaper.docx?version=1&amp;modificationDate=1395217470975&amp;api=v2<\/a><\/noindex>), a Prvn\u00ed SWOT anal\u00fdza, doprov\u00e1zen\u00e1 hrubou anal\u00fdzou rizika\/v\u00fdhody, byla provedena. Bylo uvedeno, \u017ee \"komplexn\u00ed anal\u00fdza rizik by m\u011bla tak\u00e9 zahrnovat aspekty jako pravd\u011bpodobnost a dopad, a mohla by b\u00fdt tak\u00e9 roz\u0161\u00ed\u0159ena na definov\u00e1n\u00ed strategi\u00ed pro zm\u00edrn\u011bn\u00ed rizik a jejich \u0159\u00edzen\u00ed.\"<\/p>\n<p>A\u010dkoliv je tento dokument je\u0161t\u011b daleko od \u00fapln\u00e9 anal\u00fdzy rizik, sm\u011b\u0159uje k zlep\u0161en\u00ed situace t\u00edm, \u017ee vytv\u00e1\u0159\u00ed prvn\u00ed strukturovan\u00fd p\u0159ehled. R\u00e1di bychom zd\u016fraznili, \u017ee tento p\u0159ehled by m\u011bl b\u00fdt pova\u017eov\u00e1n za v\u00fdchodisko pro podporu obecn\u00e9 diskuse v r\u00e1mci Ofici\u00e1ln\u00ed statistick\u00e9 komunity (OSC).<\/p>\n<h4>1.2. Oblast<\/h4>\n<p>\nTento \u010dl\u00e1nek se zam\u011b\u0159uje v\u00fdhradn\u011b na rizika, vyj\u00edmaje nejen v\u00fdhody, ale tak\u00e9 siln\u00e9 a slab\u00e9 str\u00e1nky, p\u0159\u00edle\u017eitosti a hrozby. To znamen\u00e1, \u017ee \"rizika ne\u010dinnosti\" (nap\u0159\u00edklad riziko, \u017ee OSC bude mimo konkurenci s jin\u00fdmi \u00fa\u010dastn\u00edky, pokud nebude modernizov\u00e1na), nejsou sou\u010d\u00e1st\u00ed diskuse; sp\u00ed\u0161e se jedn\u00e1 o hrozby. M\u00edsto toho se sna\u017e\u00edme identifikovat rizika, kter\u00e1 mohou vzniknout (a) pokud OSC vyu\u017eije p\u0159\u00edle\u017eitosti, kter\u00e9 nab\u00edzej\u00ed velk\u00e1 data, a za\u010dne vyv\u00edjet nebo zlep\u0161ovat konkr\u00e9tn\u00ed \"produkt ofici\u00e1ln\u00ed statistiky na z\u00e1klad\u011b velk\u00fdch dat\" (BOSP); (b) rizika pro nov\u00fd \"b\u011b\u017en\u00fd podnik\", tj. rizika pro ofici\u00e1ln\u00ed statistiku zalo\u017eenou na \"velk\u00fdch datech\". (Jeliko\u017e ve\u0161ker\u00e1 v\u00fdroba ofici\u00e1ln\u00ed statistiky je spojena s riziky, omezujeme se na (b) specifick\u00e1 pro \"rizika velk\u00fdch dat\", tj. rizika, kter\u00e1 neexistuj\u00ed nebo jsou nev\u00fdznamn\u00e1 pro \"tradi\u010dn\u00ed\" proces sb\u011bru ofici\u00e1ln\u00ed statistiky.)<\/p>\n<h4>1.3. Struktura<\/h4>\n<p>\nV kapitole 2 p\u0159edstavujeme z\u00e1kladn\u00ed principy souvisej\u00edc\u00ed s touto tematikou, po\u010d\u00ednaje v\u00fdslovn\u011b nezbytn\u00fdm z\u00e1kladem pro \u0159\u00edzen\u00ed rizik a \u0159\u00edzen\u00ed rizik (kapitola 2.1). D\u00e1le zmi\u0148ujeme p\u0159edb\u011b\u017enou strukturu kvality statistick\u00fdch dat z\u00edskan\u00fdch na z\u00e1klad\u011b velk\u00fdch dat (kapitola 2.2), nebo\u0165 propojen\u00ed struktury kvality s riziky pln\u00ed dva c\u00edle:<\/p>\n<ul>\n<li>To vytv\u00e1\u0159\u00ed kontext pro definov\u00e1n\u00ed rizik. Ur\u010den\u00e9 ukazatele kvality spolu se zva\u017eovan\u00fdmi charakteristikami vyjad\u0159uj\u00ed hodnoty objektu, kter\u00e9 jsou pova\u017eov\u00e1ny za d\u016fle\u017eit\u00e9 a rozhoduj\u00edc\u00ed pro poskytov\u00e1n\u00ed slu\u017eeb klient\u016fm a u\u017eivatel\u016fm.<\/li>\n<li>To umo\u017e\u0148uje p\u0159i\u0159azen\u00ed konkr\u00e9tn\u00edch rizik k m\u011b\u0159en\u00edm kvality, kter\u00e9 jsou zakotveny v obecn\u00fdch hyperprostorech a v\u00e1z\u00e1ny na ur\u010dit\u00e9 f\u00e1ze v procesu v\u00fdroby statistick\u00fdch produkt\u016f.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nV kapitol\u00e1ch 3, 4, 5 a 6 p\u0159edstavujeme rizika zji\u0161t\u011bn\u00e1 dosud v r\u016fzn\u00fdch kontextech (4 Dokumenty obchodn\u00edho p\u0159\u00edpadu projektu ESS Big Data, stejn\u011b jako v s\u00edt\u00edch ESS Big Data, obsahuj\u00ed seznam rizik, kter\u00e1 jsou \u010d\u00e1ste\u010dn\u011b spojena s projektem a \u010d\u00e1ste\u010dn\u011b s vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00edm zdroj\u016f velk\u00fdch dat pro statistick\u00e9 \u00fa\u010dely. Dokument \u201eN\u00e1vrh r\u00e1mce pro kvalitu velk\u00fdch dat\u201c zmi\u0148uje n\u011bkter\u00e1 rizika souvisej\u00edc\u00ed s dimenzemi kvality.). Zde pou\u017e\u00edv\u00e1me klasifikaci p\u0159\u00edstupu k dat\u016fm, pr\u00e1vn\u00edho prost\u0159ed\u00ed, ochrany soukrom\u00ed a bezpe\u010dnosti dat, jako\u017e i dovednost\u00ed; reorganizace v souladu s kvalitn\u00ed strukturou statistik z\u00edskan\u00fdch z velk\u00fdch dat (kapitola 2.2) by m\u011bla b\u00fdt zva\u017eov\u00e1na, jakmile tato struktura dos\u00e1hne dokon\u010den\u011bj\u0161\u00edho stavu. Pro ka\u017ed\u00e9 identifikovan\u00e9 riziko poskytujeme (i) hodnocen\u00ed pravd\u011bpodobnosti i dopadu (v souladu s kapitola 2.1.3) a (ii) navrhujeme strategie pro zm\u00edrn\u011bn\u00ed rizik a jejich \u0159\u00edzen\u00ed (viz kapitola 2.1.4).<\/p>\n<p>Na z\u00e1v\u011br probereme na\u0161e z\u00e1v\u011bry a nazna\u010d\u00edme n\u011bkter\u00e9 dal\u0161\u00ed kroky v kapitole 7.<\/p>\n<h2>2. Z\u00e1klady<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>2.1. Rizika a \u0159\u00edzen\u00ed rizik<\/h4>\n<p>\nPodle ISO 31000: 20095 je riziko definov\u00e1no jako \u201evliv nejistoty na stanoven\u00e9 c\u00edle\u201c. To znamen\u00e1, \u017ee c\u00edle mus\u00ed b\u00fdt nejprve stanoveny nebo zn\u00e1m\u00e9, ne\u017e je mo\u017en\u00e9 identifikovat rizika. Tyto c\u00edle jsou obvykle definov\u00e1ny s ohledem na institucion\u00e1ln\u00ed kontext p\u0159\u00edslu\u0161n\u00e9 organizace. Dal\u0161\u00edm d\u016fle\u017eit\u00fdm ohledem je, \u017ee rizika nesou charakteristiku nejistoty, tj. nen\u00ed jasn\u00e9, zda se popsan\u00e1 ud\u00e1lost skute\u010dn\u011b stane. Rizika jsou tedy m\u011b\u0159ena z pohledu pravd\u011bpodobnosti v\u00fdskytu ud\u00e1losti a jej\u00edch n\u00e1sledk\u016f, tj. vlivu, kter\u00fd m\u00e1 tato ud\u00e1lost na dosa\u017een\u00ed stanoven\u00fdch c\u00edl\u016f. Hodnocen\u00ed rizik by m\u011blo poskytovat objektivn\u011bj\u0161\u00ed informace, kter\u00e9 nakonec umo\u017en\u00ed nal\u00e9zt vhodnou rovnov\u00e1hu mezi realizac\u00ed p\u0159\u00edle\u017eitost\u00ed k dosa\u017een\u00ed zisku a minimalizac\u00ed nep\u0159\u00edzniv\u00fdch dopad\u016f. \u0158\u00edzen\u00ed rizik je ned\u00edlnou sou\u010d\u00e1st\u00ed praxe managementu a d\u016fle\u017eit\u00fdm prvkem dobr\u00e9 korpor\u00e1tn\u00ed praxe (6 Statistika Kanada: zpr\u00e1va o pl\u00e1nech a priorit\u00e1ch 2014-2015, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.statcan.gc.ca\/aboutapercu\/rpp\/2014-2015\/s01p06-eng.htm\">www.statcan.gc.ca\/aboutapercu\/rpp\/2014-2015\/s01p06-eng.htm<\/a><\/noindex>). Je to iterativn\u00ed proces, kter\u00fd v ide\u00e1ln\u00edm p\u0159\u00edpad\u011b umo\u017e\u0148uje nep\u0159etr\u017eit\u00e9 zlep\u0161ov\u00e1n\u00ed rozhodovac\u00edho procesu a podporuje st\u00e1l\u00e9 zvy\u0161ov\u00e1n\u00ed v\u00fdkonnosti.<\/p>\n<p>Rizika jsou tak\u00e9 spojena s kvalitou. Pou\u017eit\u00ed syst\u00e9mu kvality by m\u011blo umo\u017enit vyu\u017e\u00edt p\u0159\u00edle\u017eitosti poskytovan\u00e9 r\u016fzn\u00fdmi zdroji a metodikami pro dosa\u017een\u00ed v\u00fdsledku ur\u010dit\u00e9 \u00farovn\u011b kvality v tom smyslu, \u017ee tento v\u00fdsledek uspokoj\u00ed pot\u0159eby u\u017eivatel\u016f. Stejn\u011b jako rizika, \u00farovn\u011b kvality mohou b\u00fdt z\u00edsk\u00e1ny z institucion\u00e1ln\u00edho prost\u0159ed\u00ed a c\u00edle konkr\u00e9tn\u00edch instituc\u00ed. V tomto kontextu institucion\u00e1ln\u00ed prost\u0159ed\u00ed ur\u010duje celkovou \u00farove\u0148 rizika, kter\u00e9 je organizace ochotna podstoupit pro dosa\u017een\u00ed sv\u00fdch c\u00edl\u016f.<\/p>\n<p>Proces hodnocen\u00ed a \u0159\u00edzen\u00ed rizik lze rozd\u011blit do r\u016fzn\u00fdch etap, kter\u00e9 zahrnuj\u00ed stanoven\u00ed kontextu, identifikaci rizik, anal\u00fdzu rizik z hlediska pravd\u011bpodobnosti a dopadu, hodnocen\u00ed rizik a nakonec zpracov\u00e1n\u00ed rizik.<\/p>\n<h4>2.1.1. Institucion\u00e1ln\u00ed kontext<\/h4>\n<p>\nPrvn\u00edm krokem je stanoven\u00ed strategick\u00e9ho, organiza\u010dn\u00edho kontextu a kontextu \u0159\u00edzen\u00ed rizik, v n\u011bm\u017e se bude odehr\u00e1vat zbytek procesu. To zahrnuje vymezen\u00ed krit\u00e9ri\u00ed, podle nich\u017e budou rizika hodnocena, a ur\u010den\u00ed struktury anal\u00fdzy.<\/p>\n<h4>2.1.2. Identifikace rizika<\/h4>\n<p>\nVe druh\u00e9 f\u00e1zi by m\u011bly b\u00fdt ur\u010deny ud\u00e1losti, kter\u00e9 mohou ovlivnit dosa\u017een\u00ed stanoven\u00fdch c\u00edl\u016f. Identifikace by m\u011bla zahrnovat ot\u00e1zky t\u00fdkaj\u00edc\u00ed se typu rizik, na\u010dasov\u00e1n\u00ed ud\u00e1losti, m\u00edsta nebo toho, jak mohou ud\u00e1losti zabr\u00e1nit, zhor\u0161it, zdr\u017eet nebo zlep\u0161it dosa\u017een\u00ed c\u00edl\u016f.<\/p>\n<h4>2.1.3. Hodnocen\u00ed rizika<\/h4>\n<p>\nN\u00e1sleduj\u00edc\u00ed krok zahrnuje ur\u010den\u00ed st\u00e1vaj\u00edc\u00edch kontroln\u00edch opat\u0159en\u00ed a anal\u00fdzu rizik z pohledu pravd\u011bpodobnosti a tak\u00e9 z pohledu potenci\u00e1ln\u00edch n\u00e1sledk\u016f. V kontextu tohoto \u010dl\u00e1nku se pravd\u011bpodobnost nebo mo\u017enost v\u00fdskytu rizik m\u011b\u0159\u00ed na \u0161k\u00e1le od 1 (nepravd\u011bpodobn\u00e1) do 5 (\u010dast\u00e1). Dopad v\u00fdskytu ud\u00e1lost\u00ed je m\u011b\u0159en na \u0161k\u00e1le od 1 (nev\u00fdznamn\u00fd) do 5 (extr\u00e9mn\u00ed). Jak je uvedeno v tabulce 1, sou\u010din pravd\u011bpodobnosti a dopadu ur\u010duje \"\u00farove\u0148 rizika\" v rozsahu od 1 do 25.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Strukturov\u00e1n\u00ed rizik a \u0159e\u0161en\u00ed p\u0159i pou\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed BigData pro z\u00edsk\u00e1n\u00ed ofici\u00e1ln\u00ed statistiky\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/486877e0bd16137b74227392fe85957c.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nHodnocen\u00e9 \u00farovn\u011b rizika mohou b\u00fdt porovn\u00e1ny s p\u0159edem stanoven\u00fdmi krit\u00e9rii, aby se stanovila rovnov\u00e1ha mezi potenci\u00e1ln\u00edmi v\u00fdhodami a nep\u0159\u00edzniv\u00fdmi v\u00fdsledky. To umo\u017e\u0148uje posuzovat priority \u0159\u00edzen\u00ed.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Strukturov\u00e1n\u00ed rizik a \u0159e\u0161en\u00ed p\u0159i pou\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed BigData pro z\u00edsk\u00e1n\u00ed ofici\u00e1ln\u00ed statistiky\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/b49cbaff80da9d93fdfedf7a94750b78.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPriorita pro akce by m\u011bla b\u00fdt stanovena na kritick\u00e1 rizika (viz tabulka 2), tedy ta, kter\u00e1 se mohou vyskytnout a maj\u00ed z\u00e1va\u017en\u00e9 nebo extr\u00e9mn\u00ed n\u00e1sledky pro c\u00edle organizace.<\/p>\n<h4>2.1.4. Reakce na rizika<\/h4>\n<p>\nPosledn\u00ed krok se skl\u00e1d\u00e1 z rozhodnut\u00ed, jak reagovat na rizika. N\u011bkter\u00e1 rizika, kter\u00e1 jsou pod p\u0159edem ur\u010denou \u00farovn\u00ed rizika, mohou b\u00fdt ignorov\u00e1na nebo tolerov\u00e1na. U jin\u00fdch m\u016f\u017ee b\u00fdt cena za neutralizaci rizik tak vysok\u00e1, \u017ee p\u0159ev\u00e1\u017e\u00ed potenci\u00e1ln\u00ed p\u0159\u00ednosy. V takov\u00e9m p\u0159\u00edpad\u011b m\u016f\u017ee organizace rozhodnout se danou \u010dinnost opustit. Rizika mohou b\u00fdt tak\u00e9 p\u0159evedena na t\u0159et\u00ed strany, jako je poji\u0161t\u011bn\u00ed, kter\u00e9 kompenzuje vznikl\u00e9 n\u00e1klady. Posledn\u00ed mo\u017enost\u00ed je zohlednit rizika p\u0159i ur\u010dov\u00e1n\u00ed strategi\u00ed a opat\u0159en\u00ed, kter\u00e1 vyva\u017euj\u00ed n\u00e1klady a potenci\u00e1ln\u00ed p\u0159\u00ednosy. Organizace tak u\u010din\u00ed rozhodnut\u00ed o zaveden\u00ed strategi\u00ed pro maximalizaci p\u0159\u00ednos\u016f a minimalizaci potenci\u00e1ln\u00edch n\u00e1klad\u016f.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Strukturov\u00e1n\u00ed rizik a \u0159e\u0161en\u00ed p\u0159i pou\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed BigData pro z\u00edsk\u00e1n\u00ed ofici\u00e1ln\u00ed statistiky\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/ff6b25f08f78d1619dcf2c657ae0bb63.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h4>2.2. Syst\u00e9my kvality<\/h4>\n<p>\nC\u00edlov\u00e1 skupina slo\u017een\u00e1 z p\u0159edstavitel\u016f n\u00e1rodn\u00edch a mezin\u00e1rodn\u00edch statistick\u00fdch organizac\u00ed vyvinula v roce 2014 p\u0159edb\u011b\u017enou strukturu kvality pro statistiku z\u00edskanou z velk\u00fdch dat. C\u00edlov\u00e1 skupina pracovale pod z\u00e1\u0161titou projektu UNECE\/HLG \u201eRole velk\u00fdch dat v modernizaci statistick\u00e9 v\u00fdroby\u201c. Roz\u0161\u00ed\u0159ila existuj\u00edc\u00ed syst\u00e9my kvality navr\u017een\u00e9 pro hodnocen\u00ed statistiky z\u00edskan\u00e9 z administrativn\u00edch zdroj\u016f dat, s ukazateli kvality, kter\u00e9 byly pova\u017eov\u00e1ny za relevantn\u00ed pro velk\u00e9 datov\u00e9 zdroje.<\/p>\n<p>V r\u00e1mci tohoto syst\u00e9mu se rozli\u0161uje mezi t\u0159emi f\u00e1zemi podnikatelsk\u00e9ho procesu: vstup, v\u00fdkon a v\u00fdstup. F\u00e1ze vstupu odpov\u00edd\u00e1 f\u00e1z\u00edm \u201enavrhov\u00e1n\u00ed\u201c a \u201esb\u011bru\u201c GSBP, v\u00fdkon pro f\u00e1ze \u201eprocesu\u201c a \u201eanal\u00fdzy\u201c, zat\u00edmco v\u00fdstupy odpov\u00eddaj\u00ed f\u00e1zi \u201edistribuce\u201c.<\/p>\n<p>Ve struktu\u0159e se pou\u017e\u00edv\u00e1 hierarchick\u00e1 struktura, kter\u00e1 byla p\u0159evzata ze struktury administrativn\u00edch dat vyvinut\u00e9 Statistick\u00fdm \u00fa\u0159adem Nizozemska (7 Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers a J. Arends-Toth, (2009), Checklist for the Quality evaluation of Administrative Data Sources. Statistics Netherlands, Haag\/Heerlen). M\u011b\u0159en\u00ed kvality je vlo\u017eeno do hierarchick\u00e9 struktury, naz\u00fdvan\u00e9 hyperprost\u0159ed\u00ed. T\u0159emi specifick\u00fdmi hyperdimenze jsou \u201ezdroj\u201c, \u201emetadata\u201c a \u201edata\u201c. M\u011b\u0159en\u00ed kvality jsou vlo\u017eena do t\u011bchto hyperdimenze a p\u0159i\u0159azena k jednotliv\u00fdm f\u00e1z\u00edm v\u00fdroby. Pro f\u00e1zi vstupu byly navr\u017eeny dal\u0161\u00ed aspekty \u201ed\u016fv\u011brnost a soukrom\u00ed\u201c, \u201ekomplexnost\u201c (podle struktury dat), \u201e\u00faplnost\u201c metadat a \u201eprov\u00e1zanost\u201c (mo\u017enost spojit data s jin\u00fdmi daty), aby doplnily model standardn\u00ed kvality. Pro ka\u017ed\u00fd z ukazatel\u016f kvality jsou navrhov\u00e1ny faktory vztahuj\u00edc\u00ed se k jejich popisu, jako\u017e i mo\u017en\u00e9 ukazatele.<\/p>\n<p>V kontextu tohoto \u010dl\u00e1nku mohou b\u00fdt rizika vylou\u010dena z t\u011bchto faktor\u016f. Nap\u0159\u00edklad faktory, kter\u00e9 je t\u0159eba zohlednit p\u0159i m\u011b\u0159en\u00ed kvality \u201einstitucion\u00e1ln\u00ed \/ obchodn\u00ed prost\u0159ed\u00ed\u201c, zahrnuj\u00ed udr\u017eitelnost poskytovatele dat. S t\u00edm souvisej\u00edc\u00ed riziko m\u016f\u017ee spo\u010d\u00edvat v tom, \u017ee data nebudou v budoucnu dostupn\u00e1 u poskytovatele dat. Dal\u0161\u00edm p\u0159\u00edkladem je ned\u00e1vno navrhovan\u00fd aspekt kvality, d\u016fv\u011brnost a bezpe\u010dnost. Jedn\u00edm z d\u016fle\u017eit\u00fdch faktor\u016f je \u201evn\u00edm\u00e1n\u00ed\u201c, co\u017e znamen\u00e1 mo\u017en\u00e9 negativn\u00ed vn\u00edm\u00e1n\u00ed zam\u00fd\u0161len\u00e9ho vyu\u017eit\u00ed konkr\u00e9tn\u00edch zdroj\u016f dat r\u016fzn\u00fdmi zainteresovan\u00fdmi stranami.<\/p>\n<h2>3. Rizika spojen\u00e1 s p\u0159\u00edstupem k dat\u016fm<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>3.1. Nedostatek p\u0159\u00edstupu k dat\u016fm<br \/>\n3.1.1. Popis<\/h4>\n<p>\nToto riziko spo\u010d\u00edv\u00e1 v projektu spojen\u00e9m s v\u00fdvojem BOSP, kter\u00fd nez\u00edsk\u00e1 p\u0159\u00edstup k pot\u0159ebn\u00e9mu zdroji velk\u00fdch dat (BDS).<\/p>\n<p>Do t\u00e9to doby si OSC osvojil t\u011b\u017ekou cestu, \u017ee i vyj\u00edt ze startovn\u00edch blok\u016f a z\u00edsk\u00e1n\u00ed tohoto p\u0159\u00edstupu je n\u011bkdy nep\u0159ekonatelnou p\u0159ek\u00e1\u017ekou. N\u011bkdy je snadn\u00e9 z\u00edskat p\u0159\u00edstup k ur\u010dit\u00e9mu zdroji \u2014 jako jsou z\u00e1znamy datov\u00fdch hovor\u016f (CDR), pro \u00fa\u010dely testov\u00e1n\u00ed \/ v\u00fdzkumu, ale mnohem obt\u00ed\u017en\u011bj\u0161\u00ed (z pr\u00e1vn\u00edch nebo obchodn\u00edch d\u016fvod\u016f) je z\u00edskat p\u0159\u00edstup k n\u011bmu pro v\u00fdrobn\u00ed \u00fa\u010dely.<\/p>\n<h4>3.1.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nPravd\u011bpodobnost do zna\u010dn\u00e9 m\u00edry z\u00e1vis\u00ed na charakteristik\u00e1ch BDS. Pokud se jedn\u00e1 o rozs\u00e1hl\u00e1 administrativn\u00ed data, m\u016f\u017ee b\u00fdt pravd\u011bpodobnost pouh\u00fdch 1, zejm\u00e9na pokud (jako v p\u0159\u00edpad\u011b dat ze smy\u010dky provozu, kter\u00e1 zkoumali Daas a kol. 8 Daas, P., M. Puts, B. Buelens a P. van den Hurk. 2015. \u201eVelk\u00e1 data jako zdroj pro ofici\u00e1ln\u00ed statistiky\u201c. Journal of Official Statistics 31 (2). (Nadch\u00e1zej\u00edc\u00ed; publikace pl\u00e1nov\u00e1na na \u010derven 2015.)) neexistuj\u00ed \u017e\u00e1dn\u00e9 probl\u00e9my s ochranou osobn\u00edch \u00fadaj\u016f. Pokud p\u0159\u00edpad BDS pat\u0159\u00ed soukrom\u00e9 osob\u011b, zejm\u00e9na pokud je citliv\u00fd (nap\u0159. z pohledu ochrany \u00fadaj\u016f) nebo cenn\u00fd (z obchodn\u00edho hlediska), pravd\u011bpodobnost m\u016f\u017ee b\u00fdt velmi vysok\u00e1 (5).<\/p>\n<h4>3.1.3. Vliv<\/h4>\n<p>\nVliv z\u00e1vis\u00ed na BOSP a zp\u016fsobu vyu\u017eit\u00ed BDS. Pokud je BDS v centru, m\u016f\u017ee b\u00fdt vliv velmi vysok\u00fd (4 = t\u00e9m\u011b\u0159 nemo\u017en\u00e9 produkovat BOSP), zat\u00edmco m\u016f\u017ee b\u00fdt ni\u017e\u0161\u00ed, pokud je st\u00e1le mo\u017en\u00e9 BOSP vyprodukovat (i kdy\u017e s ni\u017e\u0161\u00ed kvalitou), spol\u00e9haj\u00edc na jin\u00e9 URB, co\u017e vede k vlivu v rozmez\u00ed 2-3.<\/p>\n<h4>3.1.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nAby se sn\u00ed\u017eilo riziko nedostupnosti, je vhodn\u00e9 nav\u00e1zat p\u0159ede\u0161l\u00e9 kontakty s poskytovatelem dat a uzav\u0159\u00edt dlouhodobou smlouvu o p\u0159\u00edstupu k dat\u016fm. D\u00e1le je t\u0159eba prov\u00e9st komplexn\u00ed pr\u00e1vn\u00ed anal\u00fdzu t\u00fdkaj\u00edc\u00ed se konkr\u00e9tn\u00ed kombinace BDS a BOSP. M\u011bly by b\u00fdt tak\u00e9 posouzeny mo\u017enosti p\u0159\u00edstupu k dat\u016fm podle platn\u00e9 nebo budouc\u00ed legislativy.<\/p>\n<h4>3.1.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nPokud existuj\u00ed alternativn\u00ed BDS, kter\u00e9 by mohly b\u00fdt pou\u017eity pro BOSP, m\u011bly by b\u00fdt prozkoum\u00e1ny m\u00edsto toho. Pokud neexistuje zp\u016fsob, jak vyprodukovat BOSP bez BDS, a nen\u00ed mo\u017en\u00e9 p\u0159ekonat nedostate\u010dn\u00fd p\u0159\u00edstup, m\u011bly by b\u00fdt snahy zastaveny a nov\u00fd BOSP se ji\u017e nevytvo\u0159\u00ed.<\/p>\n<h4>3.2. Ztr\u00e1ta p\u0159\u00edstupu k dat\u016fm<br \/>\n3.2.1. Popis<\/h4>\n<p>\nToto riziko spo\u010d\u00edv\u00e1 v tom, \u017ee statistick\u00e1 spr\u00e1va ztr\u00e1c\u00ed BDS, kter\u00e9 tvo\u0159\u00ed z\u00e1klad pro BOSP.<\/p>\n<h4>3.2.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nPokud je BOSP ji\u017e produkov\u00e1n, obvykle existuje ur\u010dit\u00e1 stabilita, a v n\u011bkter\u00fdch p\u0159\u00edpadech m\u016f\u017ee b\u00fdt riziko velmi n\u00edzk\u00e9 (1). Nicm\u00e9n\u011b, zejm\u00e9na v p\u0159\u00edpad\u011b soukrom\u00fdch subjekt\u016f, s nimi\u017e byly uzav\u0159eny dostate\u010dn\u011b pevn\u00e9 dohody, nic nebr\u00e1n\u00ed tomu, aby nov\u00e9 veden\u00ed zm\u011bnilo politiku poskytov\u00e1n\u00ed dat, co\u017e vede k m\u00edrn\u00e9mu riziku p\u0159eru\u0161en\u00ed (3). Nav\u00edc, pokud je BDS spojena s nestabiln\u00ed \u010dinnost\u00ed, v\u017edy existuje riziko, \u017ee poskytovatel jednodu\u0161e zkrachuje, a riziko m\u016f\u017ee b\u00fdt dokonce vy\u0161\u0161\u00ed (4).<\/p>\n<h4>3.2.3. Vliv<\/h4>\n<p>\nJeliko\u017e st\u00e1vaj\u00edc\u00ed BOSP m\u016f\u017ee b\u00fdt nemo\u017en\u00e9 podle v\u00fdroby, \u010dasto se projevuje velmi siln\u00fd vliv (5). V jin\u00fdch p\u0159\u00edpadech, kdy je BDS podp\u016frn\u00e1, m\u016f\u017ee b\u00fdt vliv sp\u00ed\u0161e ztr\u00e1tou kvality s vlivem v rozmez\u00ed 2-3.<\/p>\n<h4>3.2.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nStrategie prevence je podobn\u00e1 strategii absence p\u0159\u00edstupu k dat\u016fm, ale s vy\u0161\u0161\u00edm d\u016frazem na st\u00e1lou ostra\u017eitost i v provozn\u00edch podm\u00ednk\u00e1ch.<\/p>\n<p>Ned\u00e1vat v\u0161echna vejce do jedn\u00e9 ko\u0161\u00edku (tj. m\u00edt n\u011bkolik BDS, kter\u00e9 le\u017e\u00ed na z\u00e1klad\u011b ka\u017ed\u00e9ho BSOP) m\u016f\u017ee b\u00fdt tak\u00e9 strategi\u00ed, ale m\u016f\u017ee to b\u00fdt bu\u010f nepraktick\u00e9, nebo p\u0159\u00edli\u0161 n\u00e1kladn\u00e9.<\/p>\n<h4>3.2.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nPokud je BDS v\u00fdsledkem nestabiln\u00ed \u010dinnosti, m\u016f\u017ee se postupn\u011b st\u00e1t dostupnou nov\u00e1 BDS, kter\u00e1 odr\u00e1\u017e\u00ed stejn\u00fd soci\u00e1ln\u00ed jev. Av\u0161ak bylo by p\u0159\u00edli\u0161 pozd\u011b za\u010d\u00edt \"skanovat trh\", jakmile BSOP sel\u017ee; vy\u017eaduje to st\u00e1lou ostra\u017eitost \u2014 a to m\u016f\u017ee b\u00fdt obt\u00ed\u017en\u00e9 dos\u00e1hnout.<\/p>\n<h2>4. Riziko spojen\u00e9 s pr\u00e1vn\u00edm prost\u0159ed\u00edm<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>4.1. Nedodr\u017een\u00ed p\u0159\u00edslu\u0161n\u00fdch z\u00e1kon\u016f<br \/>\n4.1.1. Popis<\/h4>\n<p>\nToto riziko vypl\u00fdv\u00e1 z projektu souvisej\u00edc\u00edho s v\u00fdvojem BOSP, ve kter\u00e9m nen\u00ed br\u00e1no v \u00favahu p\u0159\u00edslu\u0161n\u00e9 z\u00e1konod\u00e1rstv\u00ed, co\u017e \u010din\u00ed BOSP nesouladn\u00fdm s uveden\u00fdmi pr\u00e1vn\u00edmi p\u0159edpisy. To m\u016f\u017ee zahrnovat legislativu o ochran\u011b dat, p\u0159edpisy t\u00fdkaj\u00edc\u00ed se odpov\u011bdnosti atd.<\/p>\n<h4>4.1.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nVzhledem k neznalosti OSC o velk\u00fdch datech nen\u00ed vylou\u010deno, \u017ee m\u016f\u017ee doj\u00edt k n\u00e1hodn\u00e9mu (3) nedodr\u017een\u00ed. Pravd\u011bpodobnost je zpravidla spojena s BDS, proto\u017ee \u010d\u00edm m\u00e9n\u011b je zdroj \"citliv\u00fd\", t\u00edm men\u0161\u00ed je pravd\u011bpodobnost vzniku nesouladu.<\/p>\n<h4>4.1.3. Vliv<\/h4>\n<p>\nDopad je obvykle kritick\u00fd (4) v tom smyslu, \u017ee pro non-compliant produkci bude nutn\u00e9 zastavit BOSP (nebo pokud je\u0161t\u011b nedos\u00e1hl f\u00e1ze realizace, m\u011bla by b\u00fdt jeho v\u00fdroba ukon\u010dena). To m\u016f\u017ee b\u00fdt dokonce extr\u00e9mn\u00ed (5), proto\u017ee reputa\u010dn\u00ed rizika, kter\u00e1 vznikaj\u00ed v d\u016fsledku nekompatibiln\u00ed (\u201eneleg\u00e1ln\u00ed\u201c) ofici\u00e1ln\u00ed statistiky, mohou m\u00edt n\u00e1sledky.<\/p>\n<h4>4.1.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nPro jak\u00fdkoli BOSP je t\u0159eba prov\u00e9st d\u016fkladnou pr\u00e1vn\u00ed anal\u00fdzu \u2014 a to prob\u00edh\u00e1 ve n\u011bkolika etap\u00e1ch (co je akceptovateln\u00e9 v f\u00e1zi v\u00fdvoje \/ zkoum\u00e1n\u00ed, nemus\u00ed b\u00fdt tak v f\u00e1zi zav\u00e1d\u011bn\u00ed \/ v\u00fdroby). To m\u016f\u017ee v\u00e9st k p\u0159epracov\u00e1n\u00ed BOSP, aby se stal kompatibiln\u00edm.<\/p>\n<h4>4.1.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nV z\u00e1vislosti na z\u00e1va\u017enosti nesrovnalosti m\u016f\u017ee b\u00fdt prvn\u00edm krokem p\u0159evod BOSP do offline re\u017eimu.<\/p>\n<p>P\u0159epracov\u00e1n\u00ed BOSP, aby se stal kompatibiln\u00edm, m\u016f\u017ee b\u00fdt jednou z mo\u017enost\u00ed, ale to, zda bude BOSP \u201ezachr\u00e1n\u011bn\u201c t\u00edmto zp\u016fsobem, siln\u011b z\u00e1vis\u00ed na povaze nesrovnalosti.<\/p>\n<h4>4.2. Nep\u0159\u00edzniv\u00e9 zm\u011bny v pr\u00e1vn\u00edm prost\u0159ed\u00ed<br \/>\n4.2.1. Popis<\/h4>\n<p>\nM\u016f\u017ee b\u00fdt p\u0159ijato nov\u00e9 legislativn\u00ed opat\u0159en\u00ed t\u00fdkaj\u00edc\u00ed se vyv\u00edjen\u00e9ho BOSP, co\u017e fakticky \u010din\u00ed BOSP nekompatibiln\u00ed.<\/p>\n<h4>4.2.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nNen\u00ed vylou\u010deno, \u017ee zast\u00e1nci prudk\u00e9 ochrany \u00fadaj\u016f budou schopni zav\u00e9st nov\u00e9 po\u017eadavky, kter\u00e9 p\u0159\u00edmo nebo nep\u0159\u00edmo ovlivn\u00ed mo\u017enosti tvorby konkr\u00e9tn\u00edch BOSP. Pravd\u011bpodobnost v rozmez\u00ed 2-3 se jev\u00ed jako realistick\u00fd odhad.<\/p>\n<h4>4.2.3. Dopad<\/h4>\n<p>\nDopad je obvykle kritick\u00fd (4), v tom smyslu, \u017ee nesouladn\u00e1 produkce vy\u017eaduje zastaven\u00ed BOSP.<\/p>\n<h4>4.2.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nUr\u010dit\u00e9 obchodn\u00ed informace by m\u011bly b\u00fdt pravideln\u011b prov\u00e1d\u011bny pro monitorov\u00e1n\u00ed legislativn\u00edho v\u00fdvoje \u2014 mo\u017en\u00e1 tak\u00e9 proto, aby se ovlivnily, p\u0159edkl\u00e1d\u00e1n\u00edm argument\u016f ve prosp\u011bch ofici\u00e1ln\u00ed statistiky na p\u0159\u00edslu\u0161n\u00fdch (nap\u0159\u00edklad poradn\u00edch) f\u00f3rech.<\/p>\n<h4>4.2.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nZa p\u0159edpokladu, \u017ee byl proveden proaktivn\u00ed monitoring, m\u016f\u017ee b\u00fdt \u010das na p\u0159epracov\u00e1n\u00ed BOSP, aby byl v souladu s novou legislativou od prvn\u00edho dne, kdy vstoup\u00ed v platnost.<\/p>\n<p>Pokud monitoring nebyl prov\u00e1d\u011bn, a nov\u00e9 legislativn\u00ed normy se staly \"ne\u010dekan\u00fdmi\" \u2014 nebo pokud je legislativa natolik radik\u00e1ln\u00ed, \u017ee neexistuje zp\u016fsob, jak u\u010dinit BOSP nekompatibiln\u00edmi \u2014 jedinou mo\u017enost\u00ed m\u016f\u017ee b\u00fdt vypnout BOSP.<\/p>\n<h2>5. Rizika spojen\u00e1 s ochranou soukrom\u00ed a bezpe\u010dnost\u00ed dat<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>5.1. Poru\u0161en\u00ed bezpe\u010dnosti dat<br \/>\n5.1.1. Popis<\/h4>\n<p>\nToto riziko se vztahuje k neopr\u00e1vn\u011bn\u00e9mu p\u0159\u00edstupu k \u00fadaj\u016fm, kter\u00e9 jsou uchov\u00e1v\u00e1ny ve statistik\u00e1ch. T\u0159et\u00ed strany mohou z\u00edskat data, kter\u00e1 jsou pod embargo, nap\u0159\u00edklad kv\u016fli vyd\u00e1n\u00ed harmonogramu (9). U jak\u00e9hokoli BOSP, kter\u00e9 je pln\u011b zalo\u017eeno na jedin\u00e9 BDS, je nevyhnuteln\u00e9, \u017ee data budou implicitn\u011b zn\u00e1ma p\u016fvodn\u00edmu vlastn\u00edkovi dat, a pokud je metodologie transparentn\u00ed, pak tak\u00e9 odvozen\u00e1 statistika. Tato situace se zde ne\u0159e\u0161\u00ed, sp\u00ed\u0161e v riziku spojen\u00e9m se zneu\u017e\u00edv\u00e1n\u00edm postaven\u00ed vlastn\u00edky. (10) Nav\u00edc tato data mohou n\u00e9st riziko poru\u0161en\u00ed soukrom\u00ed. Toto riziko bude posuzov\u00e1no samostatn\u011b. M\u016f\u017ee se jednat nap\u0159\u00edklad o \u00fadaje, kter\u00e9 investo\u0159i o\u010dek\u00e1vaj\u00ed na akciov\u00e9m trhu.<\/p>\n<h4>5.1.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nPokud jde o technick\u00e9 aspekty ochrany IT prost\u0159ed\u00ed ve statistick\u00e9m odd\u011blen\u00ed, m\u00e1 riziko stejnou pravd\u011bpodobnost pro BDS jako pro tradi\u010dn\u00ed zdroje. Existuj\u00ed v\u0161ak dva dal\u0161\u00ed aspekty, kter\u00e9 je t\u0159eba vz\u00edt v \u00favahu.<\/p>\n<p>Za prv\u00e9, u n\u011bkter\u00fdch BDS se celkov\u00e9 riziko m\u00edrn\u011b zvy\u0161uje, proto\u017ee bezpe\u010dnost dat p\u016fvodn\u00edho vlastn\u00edka m\u016f\u017ee b\u00fdt ohro\u017eena. To m\u016f\u017ee b\u00fdt nap\u0159\u00edklad zp\u016fsobeno pr\u016fmyslovou \u0161pion\u00e1\u017e\u00ed nebo hacknut\u00edm.<\/p>\n<p>Za druh\u00e9, jakmile za\u010dnou b\u00fdt potenci\u00e1ln\u011b cenn\u00e1 data uchov\u00e1v\u00e1na v kancel\u00e1\u0159i, zv\u00fd\u0161\u00ed se riziko p\u0159itahov\u00e1n\u00ed nedobrovoln\u00fdch \u00famysl\u016f. Pokud maj\u00ed uchov\u00e1van\u00e1 data velmi vysokou hodnotu pro podnik\u00e1n\u00ed, je t\u0159eba b\u00fdt p\u0159ipraven na velmi vysokou pravd\u011bpodobnost \u00fatok\u016f sm\u011b\u0159uj\u00edc\u00edch na IT infrastrukturu, a proto m\u016f\u017ee b\u00fdt pravd\u011bpodobnost v\u00fdskytu hacknut\u00ed potenci\u00e1ln\u011b vy\u0161\u0161\u00ed (4).<\/p>\n<p>Pokud uchov\u00e1van\u00e1 data nejsou vn\u00edm\u00e1na jako cenn\u00e1, celkov\u00e1 pravd\u011bpodobnost se jev\u00ed jako pom\u011brn\u011b n\u00edzk\u00e1 \u2014 od (1) do (3) v z\u00e1vislosti na zdroji dat.<\/p>\n<h4>5.1.3. Dopad<\/h4>\n<p>\nPotenci\u00e1ln\u00ed po\u0161kozen\u00ed reputace m\u016f\u017ee b\u00fdt zna\u010dn\u00e9 (5). D\u016fle\u017eit\u00e9 u BDS je, \u017ee pokud k poru\u0161en\u00ed bezpe\u010dnosti dojde u p\u016fvodn\u00edho vlastn\u00edka, o\u010dek\u00e1v\u00e1 se, \u017ee dopad na reputaci statistick\u00e9ho \u00fa\u0159adu bude ni\u017e\u0161\u00ed, ne\u017e kdyby k poru\u0161en\u00ed do\u0161lo s daty, kter\u00e1 m\u00e1 v \u00faschov\u011b.<\/p>\n<p>Na druhou stranu je mo\u017en\u00e9, \u017ee poru\u0161en\u00ed ve statistick\u00e9m \u00fa\u0159adu m\u016f\u017ee m\u00edt negativn\u00ed d\u016fsledky pro p\u016fvodn\u00edho vlastn\u00edka. V tomto p\u0159\u00edpad\u011b znovu m\u016f\u017ee doj\u00edt k siln\u00e9mu negativn\u00edmu vlivu kv\u016fli po\u0161kozen\u00ed z hlediska d\u016fv\u011bry mezi poskytovatelem a statistick\u00fdm \u00fa\u0159adem (5).<\/p>\n<h4>5.1.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nCo je specifick\u00e9 pro p\u0159\u00edpad BDS, je to, \u017ee bezpe\u010dnostn\u00ed postupy p\u016fvodn\u00edho vlastn\u00edka mohou b\u00fdt relevantn\u00ed. Je velmi nepravd\u011bpodobn\u00e9, \u017ee by statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady z\u00edskaly auditori\u00e1ln\u00ed pravomoci, aby to kontrolovaly. Vlastn\u00edci, jejich\u017e data jsou pou\u017e\u00edv\u00e1na pro v\u00fdrobu z\u00e1znam\u016f s citliv\u00fdmi harmonogramy publikac\u00ed, by m\u011bli b\u00fdt informov\u00e1ni o d\u016fsledc\u00edch pro ofici\u00e1ln\u00ed statistiku potenci\u00e1ln\u00edho poru\u0161en\u00ed bezpe\u010dnosti v jejich prostor\u00e1ch a m\u011bli by z\u00edskat ofici\u00e1ln\u00ed z\u00e1ruku, \u017ee jsou uplat\u0148ov\u00e1ny \u0159\u00e1dn\u00e9 bezpe\u010dnostn\u00ed postupy.<\/p>\n<p>P\u0159\u00edm\u00fd zp\u016fsob, jak zabr\u00e1nit v\u00e1\u017en\u00e9mu vlivu poru\u0161en\u00ed bezpe\u010dnosti v prostor\u00e1ch vlastn\u00edka na statistick\u00fd \u00fa\u0159ad, je zajistit pou\u017eit\u00ed n\u011bkolika zdroj\u016f pro jeden a tent\u00fd\u017e produkt, aby jeden kompromitovan\u00fd zdroj byl nedostate\u010dn\u00fd pro z\u00edsk\u00e1n\u00ed kone\u010dn\u00e9ho \u010d\u00edsla. V\u00fdhodou tohoto p\u0159\u00edstupu je, \u017ee v\u011bt\u0161\u00ed kontrola z\u016fst\u00e1v\u00e1 v rukou statistick\u00e9ho \u00fa\u0159adu.<\/p>\n<p>Zp\u016fsob, jak zabr\u00e1nit negativn\u00edm d\u016fsledk\u016fm poru\u0161en\u00ed bezpe\u010dnosti v statistick\u00e9m \u00fa\u0159adu pro jeho p\u016fvodn\u00edho vlastn\u00edka dat, spo\u010d\u00edv\u00e1 v nalezen\u00ed zp\u016fsobu pr\u00e1ce, kter\u00fd nep\u0159edpokl\u00e1d\u00e1 p\u0159enos potenci\u00e1ln\u011b citliv\u00fdch dat z pohledu vlastn\u00edka do statistick\u00e9ho \u00fa\u0159adu. V neupraven\u00e9 podob\u011b. Mo\u017en\u00fdm preventivn\u00edm p\u0159\u00edstupem je pou\u017eit\u00ed agregovan\u00fdch dat. Je v\u0161ak t\u0159eba m\u00edt na pam\u011bti, \u017ee n\u011bkter\u00e9 formy agregace, nap\u0159\u00edklad ty, kter\u00e9 maj\u00ed zabr\u00e1nit identifikaci jednotliv\u00fdch \u010dlen\u016f populace, nemus\u00ed b\u00fdt v tomto p\u0159\u00edpad\u011b vhodn\u00e9. Jedn\u00edm z d\u016fvod\u016f m\u016f\u017ee b\u00fdt skute\u010dnost, \u017ee riziko pro vlastn\u00edka souvis\u00ed s obchodn\u00ed hodnotou dat, kter\u00e1 m\u016f\u017ee b\u00fdt podstatn\u00e1 i po dosa\u017een\u00ed anonymity.<\/p>\n<h4>5.1.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nV p\u0159\u00edpad\u011b poru\u0161en\u00ed dat, kter\u00e1 spravuje statistick\u00fd \u00fa\u0159ad, budou opat\u0159en\u00ed k mitigaci takov\u00e1, jak\u00e1 by byla v p\u0159\u00edpad\u011b tradi\u010dn\u00edch zdroj\u016f, pokud nedo\u0161lo k negativn\u00edmu dopadu na p\u016fvodn\u00edho vlastn\u00edka.<\/p>\n<p>V p\u0159\u00edpad\u011b negativn\u00edch d\u016fsledk\u016f pro p\u016fvodn\u00edho vlastn\u00edka mus\u00ed statistick\u00fd \u00fa\u0159ad p\u0159ehodnotit a zes\u00edlit sv\u00e9 bezpe\u010dnostn\u00ed postupy a jasn\u011b komunikovat a demonstrovat sv\u00e9 odhodl\u00e1n\u00ed k tomu.<\/p>\n<p>Pokud k poru\u0161en\u00ed do\u0161lo prostory p\u016fvodn\u00edho vlastn\u00edka, m\u011bla by p\u0159\u00edslu\u0161n\u00e1 statistick\u00e1 slu\u017eba jasn\u011b komunikovat situaci a d\u016fsledn\u011b trvat na zlep\u0161en\u00ed bezpe\u010dnostn\u00edch postup\u016f vlastn\u00edka. Pokud je to nutn\u00e9, lze hledat alternativn\u00edho poskytovatele.<\/p>\n<h4>5.2. Poru\u0161en\u00ed ochrany osobn\u00edch \u00fadaj\u016f<\/h4>\n<p><\/p>\n<h4>5.2.1. Popis<\/h4>\n<p>\nJedn\u00e1 se o riziko, \u017ee bude poru\u0161ena d\u016fv\u011brnost jedn\u00e9 nebo v\u00edce osob z statistick\u00e9 populace. To m\u016f\u017ee souviset s \u00fatokem na IT infrastrukturu v d\u016fsledku tlaku ze strany jin\u00fdch vl\u00e1dn\u00edch instituc\u00ed nebo kv\u016fli nedostate\u010dn\u00fdm opat\u0159en\u00edm kontroly zve\u0159ejn\u011bn\u00ed statistick\u00fdch dat.<\/p>\n<h4>5.2.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nStejn\u011b jako v p\u0159\u00edpad\u011b rizika poru\u0161en\u00ed bezpe\u010dnosti dat se technick\u00e9 podm\u00ednky ukl\u00e1d\u00e1n\u00ed mikrodat p\u0159\u00edli\u0161 nem\u011bn\u00ed se zaveden\u00edm BDS. I zde v\u0161ak existuj\u00ed varov\u00e1n\u00ed.<\/p>\n<p>Mikrod data z ur\u010dit\u00fdch zdroj\u016f dat mohou m\u00edt vysokou obchodn\u00ed hodnotu, tak\u017ee jejich ukl\u00e1d\u00e1n\u00ed zvy\u0161uje pravd\u011bpodobnost \u00fatok\u016f.<\/p>\n<p>Krom\u011b toho mohou n\u011bkter\u00e9 mikrodata b\u00fdt potenci\u00e1ln\u011b velmi u\u017eite\u010dn\u00e1 i pro jin\u00e9 st\u00e1tn\u00ed instituce, jako jsou org\u00e1ny \u010dinn\u00e9 v trestn\u00edm \u0159\u00edzen\u00ed, da\u0148ov\u00e9 \u00fa\u0159ady nebo zdravotnictv\u00ed. V ur\u010dit\u00fdch okolnostech m\u016f\u017ee b\u00fdt dodr\u017eov\u00e1n\u00ed principu statistick\u00e9 d\u016fv\u011brnosti pod velk\u00fdm tlakem.<\/p>\n<p>Pokud jde o selh\u00e1n\u00ed v kontrole zve\u0159ej\u0148ov\u00e1n\u00ed statistick\u00fdch informac\u00ed, v sou\u010dasn\u00e9 dob\u011b ji\u017e existuje ust\u00e1len\u00e1 praxe. BDS m\u016f\u017ee umo\u017enit produkci statistik pro mal\u00e9 podskupiny populace nebo poskytovat mo\u017enost propojovat agregovan\u00e1 data z r\u016fzn\u00fdch BDS, co\u017e m\u016f\u017ee zv\u00fd\u0161it pravd\u011bpodobnost vzniku rizika. Nov\u00e9 zdroje v\u0161ak budou vy\u017eadovat nov\u00e9 metodologick\u00e9 p\u0159\u00edstupy, tak\u017ee skute\u010dn\u00e9 nebezpe\u010d\u00ed spo\u010d\u00edv\u00e1 v tom, \u017ee metodologie kontroly zve\u0159ej\u0148ov\u00e1n\u00ed informac\u00ed nebude n\u00e1le\u017eit\u011b aktualizov\u00e1na.<\/p>\n<p>Obecn\u011b plat\u00ed, \u017ee p\u0159i rozumn\u00fdch preventivn\u00edch opat\u0159en\u00edch lze pravd\u011bpodobnost udr\u017eet na rozumn\u00fdch \u00farovn\u00edch, ale proto\u017ee existuje mnoho r\u016fzn\u00fdch a rozmanit\u00fdch faktor\u016f, odpov\u00eddaj\u00edc\u00ed hodnocen\u00ed zde z\u0159ejm\u011b nazna\u010duje, \u017ee pravd\u011bpodobnost je vysok\u00e1 (4).<\/p>\n<h4>5.2.3. D\u016fsledky<\/h4>\n<p>\nPotenci\u00e1ln\u00ed \u0161koda na reputaci m\u016f\u017ee b\u00fdt zna\u010dn\u00e1 (5). Stejn\u011b jako v p\u0159\u00edpad\u011b rizika poru\u0161en\u00ed bezpe\u010dnosti dat, poru\u0161en\u00ed ve statistick\u00e9m \u0159\u00edzen\u00ed m\u016f\u017ee m\u00edt negativn\u00ed d\u016fsledky pro p\u016fvodn\u00edho majitele. D\u016fsledky takov\u00e9 ud\u00e1losti mohou b\u00fdt potenci\u00e1ln\u011b je\u0161t\u011b z\u00e1va\u017en\u011bj\u0161\u00ed, zejm\u00e9na pokud se sou\u010dasn\u00e9 trendy v ve\u0159ejn\u00e9m m\u00edn\u011bn\u00ed zachovaj\u00ed. O\u010dek\u00e1v\u00e1 se, \u017ee \u0161koda v vztaz\u00edch mezi poskytovatelem dat a statistick\u00fdm \u0159\u00edzen\u00edm tak\u00e9 bude velmi vysok\u00e1.<\/p>\n<h4>5.2.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nNezpochybn\u00fd zp\u016fsob, jak p\u0159edej\u00edt takov\u00e9mu riziku, je v\u016fbec nem\u00edt mikrod data z BDS (i kdy\u017e uchov\u00e1v\u00e1n\u00ed jin\u00fdch mikrod \u00fadaj\u016f st\u00e1le p\u0159edstavuje p\u0159\u00edslu\u0161n\u00e9 riziko, a to s jinou pravd\u011bpodobnost\u00ed a vlivem). Tento p\u0159\u00edstup, stejn\u011b jako v p\u0159\u00edpad\u011b rizika poru\u0161en\u00ed zabezpe\u010den\u00ed dat, povede k nutnosti vyvinout jin\u00e9 zp\u016fsoby vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed dat pro statistick\u00e9 \u00fa\u010dely. Nav\u00edc zde r\u016fzn\u00e1 povaha zdroj\u016f bude znamenat, \u017ee bude nutn\u00e9 vyvinout nov\u00e9 metodiky s konkuruj\u00edc\u00edmi c\u00edli z\u00edskat co nejv\u00edce u\u017eite\u010dn\u00fdch informac\u00ed a chr\u00e1nit soukrom\u00ed p\u0159ed nebezpe\u010d\u00edm.<\/p>\n<p>V p\u0159\u00edpad\u011b uchov\u00e1v\u00e1n\u00ed mikrod \u00fadaj\u016f mus\u00ed b\u00fdt mechanismy zabezpe\u010den\u00ed IT a \u0159\u00edzen\u00ed p\u0159\u00edstupu na po\u017eadovan\u00e9 \u00farovni a neust\u00e1le sledov\u00e1ny. Zvl\u00e1\u0161tn\u00ed pozornost je t\u0159eba v\u011bnovat zaji\u0161t\u011bn\u00ed bezpe\u010dnosti nov\u00fdch zp\u016fsob\u016f z\u00edsk\u00e1v\u00e1n\u00ed dat. Ironi\u00ed je, \u017ee takov\u00fdm nov\u00fdm zp\u016fsobem m\u016f\u017ee b\u00fdt fyzick\u00e1 p\u0159eprava \u00falo\u017en\u00fdch za\u0159\u00edzen\u00ed (nap\u0159\u00edklad pevn\u00fdch disk\u016f). Jestli\u017ee je tato metoda pou\u017e\u00edv\u00e1na, doru\u010den\u00ed mus\u00ed b\u00fdt fyzicky chr\u00e1n\u011bno a m\u011blo by b\u00fdt pou\u017eito \u0161ifrov\u00e1n\u00ed.<\/p>\n<h4>5.2.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nOpat\u0159en\u00ed k zm\u00edrn\u011bn\u00ed zde jsou v z\u00e1sad\u011b stejn\u00e1 jako v p\u0159\u00edpad\u011b poru\u0161en\u00ed zabezpe\u010den\u00ed dat. Pokud je p\u0159\u00ed\u010dinou poru\u0161en\u00ed tlak ze strany jin\u00e9ho vl\u00e1dn\u00edho org\u00e1nu, m\u011blo by b\u00fdt vyu\u017eito p\u0159\u00edle\u017eitosti k pos\u00edlen\u00ed nez\u00e1vislosti spr\u00e1vy, aby podobn\u00e1 poru\u0161en\u00ed byla v budoucnu je\u0161t\u011b obt\u00ed\u017en\u011bj\u0161\u00ed.<\/p>\n<h4>5.3. Manipulace se zdrojem dat<br \/>\n5.3.1. Popis<\/h4>\n<p>\nPoskytovatel\u00e9 dat t\u0159et\u00edch stran, jako jsou data ze soci\u00e1ln\u00edch s\u00edt\u00ed nebo dobrovoln\u011b poskytnut\u00e1 data, jsou vystaveni riziku manipulace. To m\u016f\u017ee prov\u00e9st bu\u010f s\u00e1m poskytovatel dat, nebo t\u0159et\u00ed strany. Nap\u0159\u00edklad mnoho fale\u0161n\u00fdch zpr\u00e1v na soci\u00e1ln\u00edch s\u00edt\u00edch m\u016f\u017ee b\u00fdt generov\u00e1no za \u00fa\u010delem ovlivn\u011bn\u00ed statistick\u00e9ho indexu z\u00edskan\u00e9ho na z\u00e1klad\u011b t\u011bchto dat, pokud je zn\u00e1mo, \u017ee index je vypo\u010d\u00edt\u00e1v\u00e1n na z\u00e1klad\u011b t\u011bchto dat.<\/p>\n<p>U dobrovoln\u011b poskytnut\u00fdch dat m\u016f\u017ee nastat situace, kdy dobrovoln\u00edci zastupuj\u00ed ur\u010ditou z\u00e1jmovou skupinu s konkr\u00e9tn\u00edm programem.<\/p>\n<h4>5.3.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nU datov\u00fdch manipulac\u00edch, kter\u00e9 mohou p\u0159in\u00e9st velk\u00e9 v\u00fdhody, je pravd\u011bpodobnost vy\u0161\u0161\u00ed. M\u016f\u017ee se jednat o data, pro kter\u00e1 je statistika zaj\u00edmav\u00e1, nap\u0159\u00edklad akciov\u00fd trh. Vzhledem k ned\u00e1vn\u00fdm skand\u00e1l\u016fm souvisej\u00edc\u00edm s LIBORem a Forexem lze p\u0159edpokl\u00e1dat, \u017ee dokud existuje pob\u00eddka, pokusy o manipulaci s daty budou pravd\u011bpodobn\u00e9.<\/p>\n<p>U statistik zalo\u017een\u00fdch na dobrovoln\u011b poskytovan\u00fdch datech sta\u010d\u00ed se pod\u00edvat na ned\u00e1vnou prax\u00ed PR p\u0159i naj\u00edm\u00e1n\u00ed lid\u00ed, kte\u0159\u00ed p\u0159edst\u00edraj\u00ed, \u017ee maj\u00ed ur\u010dit\u00fd n\u00e1zor, a kter\u00fdm je placeno za ve\u0159ejn\u00e9 vyj\u00e1d\u0159en\u00ed (nap\u0159\u00edklad na internetov\u00fdch f\u00f3rech), abychom dosp\u011bli k z\u00e1v\u011bru, \u017ee pravd\u011bpodobnost nen\u00ed n\u00edzk\u00e1. Celkov\u011b se \u010d\u00edslo 3 a\u017e 4 zd\u00e1 b\u00fdt adekv\u00e1tn\u00ed.<\/p>\n<h4>5.3.3. Dopad<\/h4>\n<p>\nVelk\u00fdm probl\u00e9mem s manipulacemi je, \u017ee mohou trvat dlouho bez odhalen\u00ed. Pokud manipulace pokra\u010duj\u00ed po dlouhou dobu, m\u016f\u017ee m\u00edt dopad na kvalitu zna\u010dn\u00fd. Krom\u011b toho m\u016f\u017ee b\u00fdt po\u0161kozen\u00ed ve\u0159ejn\u00e9 d\u016fv\u011bry v ofici\u00e1ln\u00ed statistiky tak\u00e9 velk\u00e9, zejm\u00e9na pokud je ve\u0159ejn\u011b zd\u016fraz\u0148ov\u00e1na role statistick\u00fdch \u00fa\u0159ad\u016f jako dodavatel\u016f kvalitn\u00edch dat. Na druhou stranu, pokud jsou manipulace odhaleny v\u010das a pot\u00e9 zve\u0159ejn\u011bny, m\u016f\u017ee to ve skute\u010dnosti zlep\u0161it ve\u0159ejn\u00e9 vn\u00edm\u00e1n\u00ed. S v\u00fdjimkou mimo\u0159\u00e1dn\u011b \u0161patn\u00fdch p\u0159\u00edpad\u016f si lze p\u0159edstavit maxim\u00e1ln\u00ed dopad (3).<\/p>\n<h4>5.3.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nProv\u00e1d\u011bn\u00ed pravideln\u00fdch kontroln\u00edch cvi\u010den\u00ed s alternativn\u00edmi zdroji je jedn\u00edm z mo\u017en\u00fdch preventivn\u00edch p\u0159\u00edstup\u016f. Tyto alternativn\u00ed zdroje mohou b\u00fdt tradi\u010dn\u00ed nebo jin\u00e9. Pou\u017eit\u00ed statistik zalo\u017een\u00fdch na kombinaci zdroj\u016f m\u016f\u017ee zamezit v\u00fdznamn\u00fdm dopad\u016fm manipulac\u00ed. V p\u0159\u00edpadech, kdy se ob\u00e1vaj\u00ed manipulac\u00ed iniciovan\u00fdch poskytovatelem, mohou pr\u00e1vn\u00ed dohody tak\u00e9 p\u0159edstavovat jeden ze zp\u016fsob\u016f, jak takov\u00e9 praktiky zabr\u00e1nit.<\/p>\n<h4>5.3.5. Omezov\u00e1n\u00ed<\/h4>\n<p>\nZ hlediska \u0161kod na ve\u0159ejn\u00fdch vztaz\u00edch se opat\u0159en\u00ed k omezen\u00ed, kter\u00e1 mus\u00ed b\u00fdt p\u0159ijata, m\u00e1lo li\u0161\u00ed od opat\u0159en\u00ed k \u0159e\u0161en\u00ed jak\u00e9koli krize.<\/p>\n<p>Z hlediska kvality dat by bylo u\u017eite\u010dn\u00e9, kdyby minul\u00e1 data mohla b\u00fdt opravena tak, aby dokonce i s velk\u00fdm zpo\u017ed\u011bn\u00edm byla spr\u00e1vn\u00e1 \u0159ada.<br \/>\nprodukovan\u00e9. Pro to m\u016f\u017ee b\u00fdt u\u017eite\u010dn\u00e9 pravideln\u00e9 srovn\u00e1v\u00e1n\u00ed. V\u0161imn\u011bte si, \u017ee c\u00edlem srovn\u00e1vac\u00ed anal\u00fdzy je v tomto p\u0159\u00edpad\u011b m\u00edrn\u011b odli\u0161n\u00e9 od c\u00edle prevence. Pro prevenci je d\u016fle\u017eit\u00e9 rychle zaznamenat a prozkoumat podez\u0159el\u00e9 nesrovnalosti mezi daty referen\u010dn\u00edho testu a BDS. Pro zm\u00edrn\u011bn\u00ed n\u00e1sledk\u016f jsou v\u017edy u\u017eite\u010dn\u00e1 star\u00e1 u\u017eite\u010dn\u00e1 data.<\/p>\n<p>Krom\u011b toho je t\u0159eba db\u00e1t na to, aby se podobn\u00fdm manipulac\u00edm v budoucnu zabr\u00e1nilo \u2014 v obzvl\u00e1\u0161\u0165 citliv\u00fdch p\u0159\u00edpadech to m\u016f\u017ee znamenat z\u00edsk\u00e1n\u00ed potenci\u00e1ln\u011b nadbyte\u010dn\u00fdch dat od n\u011bkolika dodavatel\u016f pro srovn\u00e1vac\u00ed anal\u00fdzu.<\/p>\n<h4>5.4. Nep\u0159\u00edzniv\u00e9 ve\u0159ejn\u00e9 vn\u00edm\u00e1n\u00ed vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed big dat ofici\u00e1ln\u00ed statistikou<br \/>\n5.4.1. Popis<\/h4>\n<p>\nM\u00e9dia a \u0161irok\u00e1 ve\u0159ejnost jsou velmi citliv\u00ed na ot\u00e1zky ochrany soukrom\u00ed a vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed osobn\u00edch \u00fadaj\u016f z velk\u00fdch zdroj\u016f dat, zejm\u00e9na v kontextu sekund\u00e1rn\u00edho vyu\u017eit\u00ed dat vl\u00e1dn\u00edmi org\u00e1ny, kter\u00e9 \u010din\u00ed administrativn\u00ed nebo pr\u00e1vn\u00ed opat\u0159en\u00ed v\u016f\u010di ob\u010dan\u016fm. Negativn\u011b vn\u00edman\u00fdm vyu\u017eit\u00edm m\u016f\u017ee b\u00fdt poziciov\u00e1n\u00ed kontroly rychlosti na z\u00e1klad\u011b anal\u00fdzy naviga\u010dn\u00edch dat (11 Viz <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.theguardian.com\/technology\/2011\/apr\/28\/tomtom-satnav-data-police-speed-traps\">www.theguardian.com\/technology\/2011\/apr\/28\/tomtom-satnav-data-police-speed-traps<\/a><\/noindex>). <br \/>\nKonkr\u00e9tn\u00ed p\u0159\u00edpad TomTom Netherlands vedl k v\u00fdznamn\u00e9mu poklesu popt\u00e1vky po za\u0159\u00edzen\u00edch TomTom a vedl k rozhodnut\u00ed spole\u010dnosti omezit p\u0159\u00edstup k dat\u016fm. V tomto konkr\u00e9tn\u00edm p\u0159\u00edpad\u011b se data vztahovala na jednotlivce, ale na \u00farovn\u011b rychlosti na \u00fasec\u00edch silnic.<\/p>\n<p>Nicm\u00e9n\u011b mohou existovat aplikace s big daty, kter\u00e9 jsou ve\u0159ejnost\u00ed pozitivn\u011b vn\u00edm\u00e1ny. Jedn\u00edm z p\u0159\u00edklad\u016f mohou b\u00fdt aplikace, kter\u00e9 zabra\u0148uj\u00ed takov\u00fdm zlo\u010din\u016fm, jako je vloup\u00e1n\u00ed, na z\u00e1klad\u011b metod big dat.<\/p>\n<p>Pozitivn\u00ed, stejn\u011b jako negativn\u00ed ve\u0159ejn\u00e9 m\u00edn\u011bn\u00ed m\u016f\u017ee m\u00edt siln\u00fd vliv na vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed BDS v kontextu v\u00fdroby ofici\u00e1ln\u00ed statistiky.<\/p>\n<p>D\u016fsledkem negativn\u00edho ve\u0159ejn\u00e9ho vn\u00edm\u00e1n\u00ed m\u016f\u017ee b\u00fdt to, \u017ee:<\/p>\n<ul>\n<li>BDS ji\u017e nebude dostupn\u00e9 pro statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady, bu\u010f kv\u016fli rozhodnut\u00edm dodavatele dat nebo vl\u00e1dn\u00edm rozhodnut\u00edm data nepou\u017e\u00edvat, nebo<\/li>\n<li>vyu\u017eit\u00ed dat bude omezeno, co\u017e m\u016f\u017ee br\u00e1nit v\u00fdrob\u011b, pokud ur\u010dit\u00e9 BOSP.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h4>5.4.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nFaktory, kter\u00e9 mohou ovlivnit pravd\u011bpodobnost takov\u00e9 ud\u00e1losti nebo jej\u00ed dopad na v\u00fdrobu statistik:<\/p>\n<ul>\n<li>d\u016fv\u011brnost \u00fadaj\u016f, tj. jak snadno lze identifikovat jednotlivce;<\/li>\n<li>objem informac\u00ed, kter\u00e9 \u00fadaje odhaluj\u00ed o fyzick\u00fdch osob\u00e1ch, nap\u0159. se zvy\u0161uje propojen\u00edm \u00fadaj\u016f z r\u016fzn\u00fdch zdroj\u016f;<\/li>\n<li>typ \u00fadaj\u016f, nap\u0159. finan\u010dn\u00ed transakce se pova\u017euj\u00ed za d\u016fv\u011brn\u011bj\u0161\u00ed ne\u017e jin\u00e9 \u00fadaje;<\/li>\n<li>typ mo\u017en\u00e9ho jedn\u00e1n\u00ed, kter\u00e9 m\u016f\u017ee b\u00fdt v\u016f\u010di ob\u010dan\u016fm vykon\u00e1no, nap\u0159. pokutov\u00e1n\u00ed lid\u00ed za p\u0159ekro\u010den\u00ed rychlosti;<\/li>\n<li>nejasn\u00e9 pr\u00e1vn\u00ed prost\u0159ed\u00ed, v n\u011bm\u017e pracuj\u00ed dodavatel\u00e9 a u\u017eivatel\u00e9 dat, nebo kdy\u017e pr\u00e1vn\u00ed podm\u00ednky jsou v rozporu s ve\u0159ejn\u00fdmi etick\u00fdmi n\u00e1zory \/ standardy;<\/li>\n<li>m\u00edra z\u00e1vislosti na ur\u010dit\u00e9m zdroji dat pro z\u00edsk\u00e1n\u00ed statistik; v rann\u00e9 f\u00e1zi m\u016f\u017ee m\u00edt tento faktor nev\u00fdznamn\u00fd vliv. Nicm\u00e9n\u011b to m\u016f\u017ee m\u00edt v\u00fdrazn\u00fd dopad na z\u00edsk\u00e1v\u00e1n\u00ed statistik v pozd\u011bj\u0161\u00ed f\u00e1zi, a proto by m\u011blo b\u00fdt zva\u017eov\u00e1no i v ran\u00fdch f\u00e1z\u00edch. Jedn\u00edm z probl\u00e9m\u016f m\u016f\u017ee b\u00fdt, \u017ee kone\u010dn\u00fd objem pou\u017eit\u00ed \u00fadaj\u016f nen\u00ed zpo\u010d\u00e1tku zn\u00e1m, proto\u017ee datov\u00e9 zdroje mohou potenci\u00e1ln\u011b slou\u017eit v\u00edce ne\u017e jedn\u00e9 statistick\u00e9 oblasti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nOdhad \u010dasu ne\u017e\u00e1douc\u00edch jev\u016f je nemo\u017en\u00fd, nebo\u0165 mobilizace ve\u0159ejnosti je \u010dasto iniciov\u00e1na medi\u00e1ln\u00edm pokryt\u00edm ud\u00e1lost\u00ed, kter\u00e9 maj\u00ed negativn\u00ed dopad na ob\u010dany. Vzhledem k rostouc\u00edmu vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed velk\u00fdch dat vl\u00e1dami a soukrom\u00fdmi podniky, a zejm\u00e9na aktivn\u00edmu marketingu dat pro jin\u00e9 \u00fa\u010dely ne\u017e ty, kter\u00e9 vedly k jejich p\u016fvodn\u00edmu shrom\u00e1\u017ed\u011bn\u00ed, je pravd\u011bpodobn\u011bj\u0161\u00ed, \u017ee takov\u00e9 ud\u00e1losti nastanou.<\/p>\n<p>Ud\u00e1losti, kter\u00e9 siln\u011b ovliv\u0148uj\u00ed ve\u0159ejn\u00e9 vn\u00edm\u00e1n\u00ed, nejsou \u010dast\u00e9, ale sp\u00ed\u0161e n\u00e1hodn\u00e9 (3) a vzd\u00e1len\u00e9 (2). Se zvy\u0161uj\u00edc\u00edm se vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00edm velk\u00fdch datov\u00fdch zdroj\u016f se tak\u00e9 zvy\u0161uje pravd\u011bpodobnost.<\/p>\n<h4>5.4.3. Dopad<\/h4>\n<p>\nDopad ud\u00e1losti siln\u011b z\u00e1vis\u00ed na v\u00fd\u0161e uveden\u00fdch faktorech. Obecn\u011b je vliv z\u00e1va\u017en\u011bj\u0161\u00ed na ji\u017e existuj\u00edc\u00ed v\u00fdrob\u011b statistick\u00fdch dat, proto\u017ee m\u016f\u017ee b\u00fdt nutn\u00e9 ukon\u010dit \u010dinnost. Dopad tak\u00e9 z\u00e1vis\u00ed na dostupnosti alternativn\u00edch zdroj\u016f dat, i kdy\u017e se m\u016f\u017ee st\u00e1t, \u017ee ve\u0159ejn\u00e9 vn\u00edm\u00e1n\u00ed nerozli\u0161uje r\u016fzn\u00e9 zdroje dat v p\u0159\u00edpad\u011b materializace ud\u00e1losti. V aktu\u00e1ln\u00edm stavu vyu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed velk\u00fdch dat se zd\u00e1, \u017ee tyto zdroje nemohou pln\u011b nahradit tradi\u010dn\u00ed zdroje dat, ale sp\u00ed\u0161e dopl\u0148uj\u00ed existuj\u00edc\u00ed statistiky. To sn\u00ed\u017e\u00ed dopad ud\u00e1lost\u00ed. Proto je dopad ud\u00e1losti hodnocen v rozmez\u00ed od 2 (nepatrn\u00fd) do 3 (v\u00fdznamn\u00fd). V f\u00e1zi v\u00fdroby m\u016f\u017ee m\u00edt dopad vzr\u016fst a\u017e na 4 (kritick\u00e9 hodnoty).<\/p>\n<h4>5.4.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nPreventivn\u00edmi opat\u0159en\u00edmi m\u016f\u017ee b\u00fdt stanoven\u00ed etick\u00fdch princip\u016f pro velk\u00e1 data v ofici\u00e1ln\u00ed statistice. Etick\u00e9 sm\u011brnice by m\u011bly vych\u00e1zet z takov\u00fdch princip\u016f, jako je kodex praxe pro evropskou statistiku nebo z\u00e1kladn\u00ed principy ofici\u00e1ln\u00ed statistiky (12 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/unstats.un.org\/unsd\/dnss\/gp\/fundprinciples.aspx\">unstats.un.org\/unsd\/dnss\/gp\/fundprinciples.aspx<\/a><\/noindex>). Dal\u0161\u00edm opat\u0159en\u00edm bude stanoven\u00ed komunika\u010dn\u00ed strategie, kter\u00e1 bude publikovat v\u00fdsledky etick\u00fdch sm\u011brnic pro ve\u0159ejnost a m\u016f\u017ee b\u00fdt vyu\u017eita k informov\u00e1n\u00ed zainteresovan\u00fdch stran o etick\u00e9m vyu\u017eit\u00ed BDS pro BOSP.<\/p>\n<p>Samostatn\u00e9 hodnocen\u00ed rizik pro konkr\u00e9tn\u00ed BDS m\u016f\u017ee b\u00fdt provedeno za \u00fa\u010delem identifikace rizik a navr\u017een\u00ed preventivn\u00edch nebo zm\u00edr\u0148uj\u00edc\u00edch opat\u0159en\u00ed na z\u00e1klad\u011b etick\u00fdch princip\u016f. Samostatn\u00e9 hodnocen\u00ed rizik m\u016f\u017ee tak\u00e9 zahrnovat zainteresovan\u00e9 strany, jako jsou agentury na ochranu dat, aby zajistilo identifikaci v\u0161ech rizik a od\u016fvodn\u011bnost opat\u0159en\u00ed.<\/p>\n<h4>5.4.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nKomunika\u010dn\u00ed strategie by m\u011bla rovn\u011b\u017e obsahovat opat\u0159en\u00ed v p\u0159\u00edpad\u011b rostouc\u00edho negativn\u00edho vztahu ve\u0159ejnosti. Samostatn\u00e1 posouzen\u00ed rizik by m\u011bla shroma\u017e\u010fovat pozitivn\u00ed p\u0159\u00edklady vyu\u017eit\u00ed dat a opat\u0159en\u00ed k prevenci zneu\u017e\u00edv\u00e1n\u00ed dat, kter\u00e1 mus\u00ed b\u00fdt nutn\u011b p\u0159ijata na politick\u00e9 \u00farovni, a statistick\u00e1 komunita se m\u016f\u017ee uk\u00e1zat jako nedostate\u010dn\u011b schopn\u00e1 efektivn\u011b na n\u011b p\u016fsobit.<\/p>\n<h4>5.5. Ztr\u00e1ta d\u016fv\u011bry \u2014 nez\u00edskan\u00e1 na z\u00e1klad\u011b pozorov\u00e1n\u00ed<br \/>\n5.5.1. Popis<\/h4>\n<p>\nU\u017eivatel\u00e9 ofici\u00e1ln\u00ed statistiky obvykle maj\u00ed vysokou d\u016fv\u011bru v p\u0159esnost a v\u011brohodnost statistick\u00fdch \u00fadaj\u016f. To je zalo\u017eeno na faktu, \u017ee v\u00fdroba statistick\u00fdch \u00fadaj\u016f je zakotvena v d\u016fv\u011bryhodn\u00fdch a ve\u0159ejn\u011b dostupn\u00fdch metodologick\u00fdch z\u00e1kladech a tak\u00e9 dokumentaci o kvalit\u011b statistick\u00e9ho produktu. Nav\u00edc v\u011bt\u0161ina statistick\u00fdch \u00fadaj\u016f je zalo\u017eena na pozorov\u00e1n\u00edch, tj. z\u00edskan\u00e1 z pr\u016fzkum\u016f nebo s\u010d\u00edt\u00e1n\u00ed, kter\u00e9 vytv\u00e1\u0159ej\u00ed snadno pochopiteln\u00fd vztah mezi pozorov\u00e1n\u00edm a statistick\u00fdmi \u00fadaji. Pou\u017eit\u00ed BDS, kter\u00e9 nejsou shroma\u017e\u010fov\u00e1ny pro hlavn\u00ed \u00fa\u010del statistiky, nese riziko ztr\u00e1ty t\u011bchto vztah\u016f a u\u017eivatel\u00e9 ztrat\u00ed d\u016fv\u011bru v \u00fadaje ofici\u00e1ln\u00ed statistiky. P\u0159\u00edklad t\u00fdkaj\u00edc\u00ed se posledn\u00edho kola (2010) s\u010d\u00edt\u00e1n\u00ed lidu se vztahuje k tomu, \u017ee v n\u011bkter\u00fdch zem\u00edch byly statistick\u00e9 \u00fadaje z\u00edsk\u00e1ny pomoc\u00ed n\u011bkolika zdroj\u016f a statistick\u00fdch model\u016f. V n\u011bkolika p\u0159\u00edpadech z\u00fa\u010dastn\u011bn\u00e9 strany zpochybnily statistick\u00e9 \u00fadaje.<\/p>\n<h4>5.5.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nPravd\u011bpodobnost vzniku rizika z\u00e1vis\u00ed na takov\u00fdch faktorech, jako je slo\u017eitost statistick\u00e9ho\/metodologick\u00e9ho modelu, d\u016fv\u011bryhodnost vztah\u016f mezi BSD a BOSP nebo soulad s dal\u0161\u00edmi statistick\u00fdmi \u00fadaji. Pravd\u011bpodobnost by m\u011bla b\u00fdt v rozmez\u00ed od 3 (n\u00e1hodn\u00fdch) do 4 (pravd\u011bpodobn\u00fdch), co\u017e znamen\u00e1, \u017ee k tomu m\u016f\u017ee doj\u00edt n\u011bkolikr\u00e1t nebo \u010dasto.<\/p>\n<h4>5.5.3. Dopad<\/h4>\n<p>\nDopad na vznik rizika bude do zna\u010dn\u00e9 m\u00edry z\u00e1viset na tom, zda budou NSO schopny \u00fasp\u011b\u0161n\u011b prok\u00e1zat p\u0159esnost a spolehlivost statistick\u00fdch \u00fadaj\u016f. Pokud se to nebude d\u00e1le da\u0159it, dopad v podob\u011b ztr\u00e1ty d\u016fv\u011bry a v\u00edry m\u016f\u017ee m\u00edt tak\u00e9 vliv na jin\u00e9 oblasti statistik, tedy na spolehlivost nejen n\u011bkter\u00fdch statistick\u00fdch \u00fadaj\u016f, ale i na samotnou organizaci. NSO by ztratily konkuren\u010dn\u00ed v\u00fdhodu v\u016f\u010di jin\u00fdm priv\u00e1tn\u00edm organizac\u00edm, kter\u00e9 p\u016fsob\u00ed v t\u00e9to oblasti.<\/p>\n<h4>5.5.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nPreventivn\u00ed opat\u0159en\u00ed by m\u011bla spo\u010d\u00edvat ve vypracov\u00e1n\u00ed a publikaci v\u011bdecky podlo\u017een\u00e9 metodologie, kterou uzn\u00e1v\u00e1 v\u011bdeck\u00e1 komunita, obohacov\u00e1n\u00ed dat metadaty o kvalit\u011b, zaji\u0161t\u011bn\u00ed konzistence BOSP s ne BOSP a prov\u00e1d\u011bn\u00ed p\u0159\u00edsn\u00e9 kontroly kvality.<\/p>\n<p>P\u0159ed zah\u00e1jen\u00edm statistick\u00e9 produkce by bylo mo\u017en\u00e9 publikovat BOSP jako experiment\u00e1ln\u00ed, a zainteresovan\u00fdm stran\u00e1m by bylo doporu\u010deno zpochybnit BOSP, aby potvrdily nebo zlep\u0161ily BOSP.<\/p>\n<h4>5.5.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nExistuj\u00ed dva p\u0159\u00edpady, kter\u00e9 je t\u0159eba rozli\u0161ovat. V p\u0159\u00edpad\u011b, \u017ee jsou statistick\u00e9 \u00fadaje zpochyb\u0148ov\u00e1ny, ale maj\u00ed vysokou \/ dostate\u010dnou kvalitu (spr\u00e1vn\u00e9 \/ p\u0159esn\u00e9), sta\u010dilo by vysv\u011btlit a p\u0159edat statistick\u00e9 \u00fadaje ve\u0159ejnosti, p\u0159i\u010dem\u017e by se poskytly snadno pochopiteln\u00e9 p\u0159\u00edklady.<\/p>\n<h2>6. Rizika spojen\u00e1 se schopnostmi<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>6.1. Nedostatek specialist\u016f<br \/>\n6.1.1. Popis<\/h4>\n<p>\nAnal\u00fdza digit\u00e1ln\u00edch stop, kter\u00e9 lid\u00e9 zanech\u00e1vaj\u00ed b\u011bhem sv\u00e9 \u010dinnosti, vy\u017eaduje ur\u010dit\u00e9 n\u00e1stroje pro anal\u00fdzu dat, kter\u00e9 v sou\u010dasnosti nejsou v ofici\u00e1ln\u00ed statistice b\u011b\u017en\u011b dostupn\u00e9. Za prv\u00e9, pou\u017eit\u00ed nep\u0159\u00edm\u00fdch dat o \u010dinnosti lid\u00ed m\u00edsto p\u0159\u00edm\u00fdch dotazov\u00e1n\u00ed v pr\u016fzkumech vy\u017eaduje pou\u017eit\u00ed statistick\u00fdch model\u016f a tud\u00ed\u017e dovednosti v z\u00e1v\u011bre\u010dn\u00e9m my\u0161len\u00ed a strojov\u00e9m u\u010den\u00ed. Za druh\u00e9, tyto digit\u00e1ln\u00ed z\u00e1znamy se skl\u00e1daj\u00ed z dat, kter\u00e1 \u010dasto nemaj\u00ed b\u011b\u017en\u00fd form\u00e1t tabulky, obvykl\u00fd pro v\u00fdsledky \u0161et\u0159en\u00ed, s \u0159\u00e1dky odpov\u00eddaj\u00edc\u00edmi statistick\u00e9 jednotce a sloupci s konkr\u00e9tn\u00edmi charakteristikami t\u011bchto statistick\u00fdch jednotek. Digit\u00e1ln\u00ed stopy jsou tak\u00e9 p\u0159edstavov\u00e1ny ve form\u011b textu, zvuku, obrazu a videa. Extrakce relevantn\u00edch statistick\u00fdch informac\u00ed z t\u011bchto typ\u016f dat vy\u017eaduje dovednosti v zpracov\u00e1n\u00ed p\u0159irozen\u00e9ho jazyka, zpracov\u00e1n\u00ed audio sign\u00e1l\u016f a zpracov\u00e1n\u00ed obr\u00e1zk\u016f. Za t\u0159et\u00ed, tyto zdroje dat maj\u00ed tendenci poskytovat masivn\u00ed datov\u00e9 sady, jejich\u017e zpracov\u00e1n\u00ed vy\u017eaduje dobr\u00e9 pochopen\u00ed metodologi\u00ed distribuovan\u00fdch v\u00fdpo\u010dt\u016f.<\/p>\n<p>Riziko nedostatku odborn\u00edk\u016f spo\u010d\u00edv\u00e1 v z\u00edsk\u00e1v\u00e1n\u00ed dat z jednoho z t\u011bchto nov\u00fdch velk\u00fdch zdroj\u016f dat, proto\u017ee statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady nemaj\u00ed schopnost zpracov\u00e1vat a analyzovat je \u0159\u00e1dn\u011b, proto\u017ee jejich person\u00e1l nem\u00e1 pot\u0159ebn\u00e9 dovednosti.<\/p>\n<h4>6.1.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nPravd\u011bpodobnost tohoto rizika bude z\u00e1viset na t\u0159ech faktorech: 1) konkr\u00e9tn\u00edch typech dovednost\u00ed pot\u0159ebn\u00fdch pro ka\u017ed\u00fd typ zdroje velk\u00fdch dat a pravd\u011bpodobnosti, \u017ee statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady najdou p\u0159\u00edle\u017eitost prozkoumat takov\u00fd zdroj; 2) aktu\u00e1ln\u00ed dostupnosti pot\u0159ebn\u00fdch dovednost\u00ed ve statistick\u00fdch \u00fa\u0159adech; a 3) organiza\u010dn\u00ed kultu\u0159e statistick\u00fdch \u00fa\u0159ad\u016f.<\/p>\n<p>Pokud jde o typy dovednost\u00ed, kter\u00e9 mohou b\u00fdt po\u017eadov\u00e1ny, je t\u0159eba poznamenat, \u017ee ne v\u0161echny zdroje vy\u017eaduj\u00ed v\u0161echny dovednosti uveden\u00e9 v\u00fd\u0161e. N\u011bkter\u00e9 (nap\u0159\u00edklad data typu Google Trends) nevy\u017eaduj\u00ed distribuovan\u00e9 v\u00fdpo\u010dty, proto\u017ee ji\u017e byla p\u0159edem zpracov\u00e1na dr\u017eitelem dat nebo maj\u00ed dovednosti zpracov\u00e1n\u00ed sign\u00e1l\u016f a v z\u00e1sad\u011b budou pot\u0159ebovat dovednosti statistick\u00e9ho modelov\u00e1n\u00ed. Nicm\u00e9n\u011b existuje \u0161irok\u00e1 \u0161k\u00e1la zdroj\u016f velk\u00fdch dat, pro v\u011bt\u0161inu z nich\u017e jsou pot\u0159ebn\u00e9 dovednosti distribuovan\u00fdch v\u00fdpo\u010dt\u016f, zpracov\u00e1n\u00ed sign\u00e1l\u016f a strojov\u00e9ho u\u010den\u00ed. Sou\u010dasn\u011b spr\u00e1vn\u00fd pr\u016fzkum t\u011bchto digit\u00e1ln\u00edch stop vy\u017eaduje zpracov\u00e1n\u00ed n\u011bkolika zdroj\u016f. Tak existuje vysok\u00e1 pravd\u011bpodobnost, \u017ee velk\u00e9 zdroje dat, kter\u00e9 se st\u00e1vaj\u00ed dostupn\u00fdmi pro statistick\u00e9 \u0159\u00edzen\u00ed, budou vy\u017eadovat tyto neobvykl\u00e9 dovednosti, a pravd\u011bpodobnost tohoto rizika je velmi vysok\u00e1 (5).<\/p>\n<p>Pokud jde o sou\u010dasnou dostupnost pot\u0159ebn\u00fdch dovednost\u00ed, ta bude z\u00e1viset na konkr\u00e9tn\u00edm statistick\u00e9m \u0159\u00edzen\u00ed. I kdy\u017e je metodika dotazov\u00e1n\u00ed m\u00e9n\u011b roz\u0161\u00ed\u0159en\u00e1 ne\u017e metodologie pr\u016fzkumu, je tak\u00e9 pou\u017e\u00edv\u00e1na v ofici\u00e1ln\u00ed statistice v ur\u010dit\u00fdch oblastech. Proto, i kdy\u017e to m\u016f\u017ee vy\u017eadovat ur\u010dit\u00e9 p\u0159e\u0159azen\u00ed lidsk\u00fdch zdroj\u016f, statistick\u00e1 \u0159\u00edzen\u00ed mohou nal\u00e9zt \u0159e\u0161en\u00ed vlastn\u00edmi silami. Co se t\u00fd\u010de dovednost\u00ed distribuovan\u00fdch v\u00fdpo\u010dt\u016f, kter\u00e9 jsou p\u0159ev\u00e1\u017en\u011b spojeny s IT, budou z\u00e1visl\u00e9 na tom, jak je IT infrastruktura spravov\u00e1na v organizaci. V z\u00e1vislosti na tom, do jak\u00e9 m\u00edry je IT odd\u011blen\u00ed na stran\u011b, mohou b\u00fdt \u0159e\u0161en\u00ed nalezena v kontextu st\u00e1vaj\u00edc\u00edch dohod. Nicm\u00e9n\u011b dovednosti zpracov\u00e1n\u00ed sign\u00e1l\u016f a strojov\u00e9ho u\u010den\u00ed zpravidla neexistuj\u00ed v v\u011bt\u0161in\u011b ofici\u00e1ln\u00edch statistick\u00fdch \u00fa\u0159ad\u016f a aplikace t\u011bchto dovednost\u00ed nem\u016f\u017ee b\u00fdt outsourcov\u00e1na, proto\u017ee mus\u00ed b\u00fdt aplikov\u00e1na experty v oblasti statistiky. V tomto ohledu tedy tak\u00e9 pravd\u011bpodobnost tohoto rizika vypad\u00e1 velmi vysok\u00e1 (5).<\/p>\n<p>Organiza\u010dn\u00ed kultura tak\u00e9 ovlivn\u00ed pravd\u011bpodobnost tohoto rizika. P\u0159\u00edtomnost zam\u011bstnanc\u016f, kte\u0159\u00ed jsou ochotni z\u00edskat pot\u0159ebn\u00e9 dovednosti prost\u0159ednictv\u00edm seberozvoje, m\u016f\u017ee organizaci umo\u017enit reagovat na situaci s nov\u00fdm zdrojem dat, kter\u00fd vy\u017eaduje dovednosti odli\u0161n\u00e9 od b\u011b\u017en\u00fdch. To bude z\u00e1viset na organiza\u010dn\u00ed kultu\u0159e statistick\u00e9ho \u0159\u00edzen\u00ed, konkr\u00e9tn\u011b na tom, zda podporuje zam\u011bstnance v osvojen\u00ed nov\u00fdch dovednost\u00ed a zda jim poskytuje \u010das na samostudium.<\/p>\n<p>Pravd\u011bpodobnost, \u017ee statistick\u00e9 \u0159\u00edzen\u00ed nebude schopno zpracov\u00e1vat a analyzovat nov\u00e9 zdroje dat kv\u016fli nedostatku dovednost\u00ed sv\u00fdch zam\u011bstnanc\u016f, se bude pohybovat mezi pravd\u011bpodobnou (4) a \u010dastou (5) v z\u00e1vislosti na kultu\u0159e seberozvoje organizace.<\/p>\n<h4>6.1.3. Vliv<\/h4>\n<p>\nStatistick\u00e9 \u0159\u00edzen\u00ed, kter\u00e9 nen\u00ed schopno zpracovat a analyzovat velk\u00e9 zdroje dat kv\u016fli nedostatku dovednost\u00ed sv\u00fdch zam\u011bstnanc\u016f, m\u016f\u017ee m\u00edt dv\u011b potenci\u00e1ln\u00ed negativn\u00ed d\u016fsledky: 1) zdroj dat nebude prozkoum\u00e1n, alespo\u0148 ne v pln\u00e9 m\u00ed\u0159e; 2) zdroj bude nespr\u00e1vn\u011b vyu\u017eit.<\/p>\n<p>Nemo\u017enost pln\u011b prozkoumat potenci\u00e1l cenn\u00e9ho zdroje velk\u00fdch dat nebude m\u00edt v\u00fdznamn\u00fd dopad (2) v kr\u00e1tkodob\u00e9m horizontu, proto\u017ee statistick\u00e9 \u0159\u00edzen\u00ed skute\u010dn\u011b disponuje statistick\u00fdmi n\u00e1stroji, kter\u00e9 uspokoj\u00ed aktu\u00e1ln\u00ed pot\u0159eby. Nicm\u00e9n\u011b v dlouhodob\u00e9m (a mo\u017en\u00e1 i st\u0159edn\u011bdob\u00e9m) horizontu budou d\u016fsledky ztr\u00e1ty t\u00e9to p\u0159\u00edle\u017eitosti z\u00e1sadn\u00ed (4), proto\u017ee se statistick\u00e1 \u0159\u00edzen\u00ed \u010d\u00edm d\u00e1l \u010dast\u011bji setk\u00e1vaj\u00ed s konkurenc\u00ed soukrom\u00fdch poskytovatel\u016f, kte\u0159\u00ed nemaj\u00ed takovou institucion\u00e1ln\u00ed strukturu, kter\u00e1 by jim umo\u017enila zaru\u010dit spole\u010dnosti nez\u00e1vislost statistick\u00fdch dat.<\/p>\n<p>Nespr\u00e1vn\u00e9 vyu\u017eit\u00ed zdroje bude m\u00edt velmi negativn\u00ed dopady na statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady, proto\u017ee ofici\u00e1ln\u00ed statistiky do zna\u010dn\u00e9 m\u00edry z\u00e1vis\u00ed na sv\u00e9 reputaci p\u0159i pln\u011bn\u00ed sv\u00e9 mise. Nicm\u00e9n\u011b m\u016f\u017eeme tvrdit, \u017ee nejd\u016fle\u017eit\u011bj\u0161\u00ed dovednost\u00ed, jej\u00ed\u017e absence m\u016f\u017ee v\u00e9st k chybn\u011b z\u00edskan\u00fdm v\u00fdsledk\u016fm, je statistick\u00e9 vyvozov\u00e1n\u00ed, zejm\u00e9na vyvozov\u00e1n\u00ed zalo\u017een\u00e9 na modelech, kter\u00e9 pravd\u011bpodobn\u011b nebude chyb\u011bt. O\u010dek\u00e1van\u00fd dopad bude tedy sp\u00ed\u0161e kritick\u00fd (4) ne\u017e extr\u00e9mn\u00ed.<\/p>\n<h4>6.1.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nStatistick\u00e9 \u00fa\u0159ady mohou aktivn\u011b p\u0159edch\u00e1zet tomuto riziku dv\u011bma zp\u016fsoby: 1) \u0161kolen\u00ed; a 2) n\u00e1bor.<\/p>\n<p>Statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady mohou zam\u011bstnanc\u016fm poskytnout pot\u0159ebn\u00e9 dovednosti t\u00edm, \u017ee podrobn\u011b definuj\u00ed dovednosti pot\u0159ebn\u00e9 pro vyu\u017eit\u00ed velk\u00fdch datov\u00fdch zdroj\u016f ve statistick\u00e9 v\u00fdrob\u011b, sestav\u00ed seznam existuj\u00edc\u00edch dovednost\u00ed zam\u011bstnanc\u016f, ur\u010duj\u00ed pot\u0159eby \u0161kolen\u00ed a pot\u00e9 organizuj\u00ed \u0161kol\u00edc\u00ed kurzy.<\/p>\n<p>Statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady tak\u00e9 mohou naj\u00edmat nov\u00e9 pracovn\u00edky s pot\u0159ebn\u00fdmi dovednostmi. To m\u00e1 z\u0159ejm\u011b v\u00e1\u017en\u00e1 omezen\u00ed, proto\u017ee statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady nebudou schopny z\u00edskat kritickou masu person\u00e1lu v situaci, kdy bude vyu\u017eit\u00ed velk\u00fdch datov\u00fdch zdroj\u016f \u0161iroce roz\u0161\u00ed\u0159eno v odd\u011blen\u00ed, a nov\u00fdm zam\u011bstnanc\u016fm st\u00e1le potrv\u00e1 n\u011bkolik let, ne\u017e dos\u00e1hnou \u00farovn\u011b zku\u0161en\u00fdch zam\u011bstnanc\u016f. Nicm\u00e9n\u011b alespo\u0148 n\u011bkte\u0159\u00ed z nov\u00fdch zam\u011bstnanc\u016f naj\u00edman\u00fdch v r\u00e1mci b\u011b\u017en\u00e9 obm\u011bny person\u00e1lu mohou m\u00edt dovednosti spojen\u00e9 s velk\u00fdmi daty.<\/p>\n<h4>6.1.5. Omezen\u00ed<\/h4>\n<p>\nKdy\u017e se statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady ocitnou v situaci, kdy jsou k dispozici nov\u00e9 zdroje velk\u00fdch dat bez zam\u011bstnanc\u016f s pot\u0159ebn\u00fdmi dovednostmi, mohou zm\u00edrnit negativn\u00ed dopady dv\u011bma zp\u016fsoby: 1) subdod\u00e1vky; a 2) spolupr\u00e1ce.<\/p>\n<p>Statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady mohou uzav\u00edrat smlouvy na zpracov\u00e1n\u00ed dat a anal\u00fdzu nov\u00fdch zdroj\u016f velk\u00fdch dat s jin\u00fdmi organizacemi, kter\u00e9 tyto slu\u017eby poskytuj\u00ed. Zd\u00e1 se, \u017ee to je \u017eivotaschopn\u00e9 \u0159e\u0161en\u00ed, proto\u017ee se objevuje nov\u00fd sektor podnik\u016f specializuj\u00edc\u00edch se na zpracov\u00e1n\u00ed tohoto typu dat. Nicm\u00e9n\u011b toto \u0159e\u0161en\u00ed samo o sob\u011b nesouvis\u00ed s ur\u010dit\u00fdmi riziky, proto\u017ee statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady budou m\u00edt men\u0161\u00ed kontrolu nad produkc\u00ed potenci\u00e1ln\u011b citliv\u00fdch statistick\u00fdch produkt\u016f. Toto \u0159e\u0161en\u00ed m\u00e1 tak\u00e9 nev\u00fdhodu v tom, \u017ee neumo\u017e\u0148uje zam\u011bstnanc\u016fm statistick\u00fdch \u00fa\u0159ad\u016f u\u010dit se a z\u00edsk\u00e1vat pot\u0159ebn\u00e9 dovednosti.<\/p>\n<p>Spolupr\u00e1ce s jin\u00fdmi organizacemi, kter\u00e9 maj\u00ed zam\u011bstnance s pot\u0159ebn\u00fdmi dovednostmi a kter\u00e9 se tak\u00e9 zaj\u00edmaj\u00ed o studium zdroj\u016f velk\u00fdch dat, se jev\u00ed jako perspektivn\u011bj\u0161\u00ed \u0159e\u0161en\u00ed. Tato spolupr\u00e1ce m\u016f\u017ee m\u00edt formu spole\u010dn\u00fdch projekt\u016f se zam\u011bstnanci statistick\u00fdch \u00fa\u0159ad\u016f a zam\u011bstnanci jin\u00fdch organizac\u00ed na rovn\u00fdch principech, kte\u0159\u00ed si vym\u011b\u0148uj\u00ed sv\u00e9 znalosti. To by nejen sn\u00ed\u017eilo riziko nedostatku dovednost\u00ed, ale tak\u00e9 by umo\u017enilo zam\u011bstnanc\u016fm statistick\u00fdch \u00fa\u0159ad\u016f tyto dovednosti z\u00edskat.<\/p>\n<h4>6.2. \u00danik expert\u016f do jin\u00fdch organizac\u00ed<br \/>\n6.2.1. Popis<\/h4>\n<p>\nToto riziko spo\u010d\u00edv\u00e1 v tom, \u017ee statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady ztr\u00e1cej\u00ed sv\u016fj person\u00e1l jin\u00fdm organizac\u00edm pot\u00e9, co z\u00edskali dovednosti spojen\u00e9 s velk\u00fdmi daty.<\/p>\n<h4>6.2.2. Pravd\u011bpodobnost<\/h4>\n<p>\nPravd\u011bpodobnost tohoto rizika bude z\u00e1viset na dvou faktorech: 1) existuj\u00edc\u00edch atraktivn\u00edch p\u0159\u00edle\u017eitostech v organizac\u00edch mimo ofici\u00e1ln\u00ed statistiku; 2) pracovn\u00edch podm\u00ednk\u00e1ch ve statistick\u00fdch \u00fa\u0159adech.<\/p>\n<p>Pokud jde o mo\u017enosti v organizac\u00edch mimo ofici\u00e1ln\u00ed statistiku, pravd\u011bpodobnost tohoto rizika se zd\u00e1 b\u00fdt vysok\u00e1 (4). Existuje vysok\u00e1 popt\u00e1vka po lidech se znalostmi pr\u00e1ce s velk\u00fdmi daty v soukrom\u00e9m sektoru, stejn\u011b jako v dal\u0161\u00edch organizac\u00edch ve\u0159ejn\u00e9ho sektoru. Po z\u00edsk\u00e1n\u00ed znalost\u00ed pr\u00e1ce s velk\u00fdmi daty z\u00edskaj\u00ed ofici\u00e1ln\u00ed statistiky srovn\u00e1vac\u00ed v\u00fdhodu, proto\u017ee budou odborn\u00edky v oblasti statistiky. Krom\u011b speci\u00e1ln\u00edch dovednost\u00ed pr\u00e1ce s velk\u00fdmi daty pot\u0159ebuj\u00ed dal\u0161\u00ed organizace odborn\u00edky na data, kte\u0159\u00ed maj\u00ed tradi\u010dn\u011bj\u0161\u00ed dovednosti, jako je hodnocen\u00ed pot\u0159eb u\u017eivatel\u016f a v\u00fdvoj kl\u00ed\u010dov\u00fdch ukazatel\u016f v\u00fdkonnosti (KPI), kter\u00e9 jsou spole\u010dn\u00e9 pro ofici\u00e1ln\u00ed statistiky. Krom\u011b toho se o\u010dek\u00e1v\u00e1, \u017ee zam\u011bstnanci, kte\u0159\u00ed budou m\u00edt tendenci osvojit si nov\u00e9 dovednosti, budou tak\u00e9 ti, kte\u0159\u00ed budou otev\u0159en\u011bj\u0161\u00ed zm\u011bn\u00e1m v kari\u00e9\u0159e a opust\u00ed statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady.<\/p>\n<p>Pokud jde o pracovn\u00ed podm\u00ednky ve statistick\u00fdch \u00fa\u0159adech, to bude pravd\u011bpodobn\u011b z\u00e1viset p\u0159edev\u0161\u00edm na konkr\u00e9tn\u00ed kancel\u00e1\u0159i. Nicm\u00e9n\u011b obecn\u011b statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady st\u00e1le nab\u00edzej\u00ed atraktivn\u00ed profesn\u00ed p\u0159\u00edle\u017eitosti pro lidi s kvantitativn\u00edmi dovednostmi. Statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady nab\u00edzej\u00ed nej\u0161ir\u0161\u00ed spektrum mo\u017en\u00fdch oblast\u00ed pro pr\u00e1ci a nejv\u011bt\u0161\u00ed v\u00fdb\u011br dat pro pr\u00e1ci. To n\u011bjak\u00fdm zp\u016fsobem sn\u00ed\u017e\u00ed pravd\u011bpodobnost, \u017ee statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady ztrat\u00ed sv\u00e9 zam\u011bstnance kv\u016fli nep\u0159edv\u00eddan\u00fdm okolnostem (3).<\/p>\n<h4>6.2.3. Dopad<\/h4>\n<p>\nDopad tohoto rizika bude stejn\u00fd jako riziko absence person\u00e1lu s odpov\u00eddaj\u00edc\u00edmi dovednostmi. Proto bude dopad kritick\u00fd (4), jak bylo uvedeno v\u00fd\u0161e.<\/p>\n<h4>6.2.4. Prevence<\/h4>\n<p>\nZ\u0159ejm\u011b je jedinou mo\u017enost\u00ed, jak zabr\u00e1nit tomuto riziku pro statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady, zajistit atraktivn\u00ed pracovn\u00ed podm\u00ednky pro sv\u00e9 zam\u011bstnance. To plat\u00ed obecn\u011b pro ve\u0161ker\u00fd person\u00e1l. Nicm\u00e9n\u011b v konkr\u00e9tn\u00edm p\u0159\u00edpad\u011b, kdy jsou zam\u011bstnanci otev\u0159eni osvojov\u00e1n\u00ed nov\u00fdch dovednost\u00ed, konkr\u00e9tn\u011b dovednost\u00ed pr\u00e1ce s velk\u00fdmi daty, lze pracovn\u00ed podm\u00ednky zlep\u0161it poskytnut\u00edm p\u0159\u00edle\u017eitost\u00ed k u\u010den\u00ed, kde mohou rozv\u00edjet sv\u00e9 profesn\u00ed z\u00e1jmy. Statistick\u00e9 \u00fa\u0159ady by se tak\u00e9 m\u011bly soust\u0159edit na to, aby byly otev\u0159en\u00e9 nov\u00fdm inovativn\u00edm projekt\u016fm a my\u0161lenk\u00e1m spojen\u00fdm s nov\u00fdmi zdroji velk\u00fdch dat, kter\u00e9 poch\u00e1zej\u00ed od statistik\u016f pracuj\u00edc\u00edch v n\u011bkolika oblastech statistiky. Nakonec prevence odchodu person\u00e1lu k jin\u00fdm organizac\u00edm na z\u00e1klad\u011b jejich dovednost\u00ed v oblasti velk\u00fdch dat bude z\u00e1viset na dobr\u00e9 identifikaci zam\u011bstnanc\u016f, kte\u0159\u00ed jsou schopn\u00ed a ochotn\u00ed pracovat s takov\u00fdmi daty, a na poskytnut\u00ed dobr\u00fdch p\u0159\u00edle\u017eitost\u00ed pro jejich profesn\u00ed rozvoj.<\/p>\n<h4>6.2.5. Zm\u00edrn\u011bn\u00ed<\/h4>\n<p>\nSn\u00ed\u017een\u00ed tohoto rizika bude provedeno ve vztahu k riziku nedostatku person\u00e1lu se relevantn\u00edmi dovednostmi: 1) subdod\u00e1vky; a 2) spolupr\u00e1ce.<\/p>\n<h2>7. Diskuze<\/h2>\n<p>\nZ tohoto prvn\u00edho p\u0159ehledu je z\u0159ejm\u00e9, \u017ee nelze stanovit jedinou pravd\u011bpodobnost nebo dopad pro dan\u00e9 \u201eriziko velk\u00fdch dat\u201c \u2013 obvykle oba ukazatele do zna\u010dn\u00e9 m\u00edry z\u00e1vis\u00ed na zdroji velk\u00fdch dat a tak\u00e9 na \u201e\u00fa\u0159edn\u00ed statistice zalo\u017een\u00e9 na velk\u00fdch datech\u201c.<br \/>\nprodukt \u201e.<\/p>\n<p>Tak\u017ee doch\u00e1z\u00edme k z\u00e1v\u011bru, \u017ee logick\u00fdm dal\u0161\u00edm krokem v tomto sm\u011bru je p\u0159ijmout \u0159adu mo\u017en\u00fdch pilotn\u00edch projekt\u016f (z nich\u017e ka\u017ed\u00e9 zahrnuje kombinaci jednoho nebo v\u00edce BDS a jednoho nebo v\u00edce BDOS) jako v\u00fdchoz\u00ed bod a \u2013 pro ka\u017ed\u00fd takov\u00fd pilot \u2013 sna\u017eit se posoudit pravd\u011bpodobnost a dopad ka\u017ed\u00e9ho rizika.<\/p>\n<p>S t\u00edmto c\u00edlem jsme na prahu zah\u00e1jen\u00ed pr\u016fzkumu z\u00fa\u010dastn\u011bn\u00fdch stran, sna\u017e\u00edme se posoudit hodnocen\u00ed pravd\u011bpodobnosti OSC, dopadu (a mo\u017en\u00fdch opat\u0159en\u00ed k prevenci \/ zm\u00edrn\u011bn\u00ed n\u00e1sledk\u016f) v souvislosti s \u0159adou mo\u017en\u00fdch pilotn\u00edch projekt\u016f \u2013 a po\u017e\u00e1dat OSC o n\u00e1vrhy t\u00fdkaj\u00edc\u00ed se rizik, kter\u00e1 jsme nezahrnuli do tohoto dokumentu.<\/p>\n<p><b class=\"spoiler_title\">8. ODKAZY<\/b>UNECE (2014), \u201eNavrhovan\u00e1 struktura pro kvalitu velk\u00fdch dat\u201c, dod\u00e1vky UNECE Big Data Quality Task Team, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www1.unece.org\/stat\/platform\/download\/attachments\/108102944\/Big%20Dat\">www1.unece.org\/stat\/platform\/download\/attachments\/108102944\/BigDat<\/a><\/noindex><br \/>\na%20Quality%20Framework%20-%20final-%20Jan08-2015.pdf?version=1&amp;modificationDate=1420725063663&amp;api=v2 <\/p>\n<p>UNECE (2014), \u201eJak velk\u00e1 jsou velk\u00e1 data? Prozkoum\u00e1n\u00ed role velk\u00fdch dat v ofici\u00e1ln\u00ed statistice\u201c, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www1.unece.org\/stat\/platform\/download\/attachments\/99484307\/Virtual%20Sprint%20Big%20Data%20paper.docx?version=1&amp;modificationDate=1395217470975&amp;api=v2\">www1.unece.org\/stat\/platform\/download\/attachments\/99484307\/VirtualSprintBigDatapaper.docx?version=1&amp;modificationDate=1395217470975&amp;api=v2<\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers a J. Arends-Toth, (2009), Kontroln\u00ed seznam pro hodnocen\u00ed kvality administrativn\u00edch datov\u00fdch zdroj\u016f, Statistika Nizozemsko, Haag\/Heerlen <\/p>\n<p>Dorfman, Mark S. (2007), \u00davod do \u0159\u00edzen\u00ed rizik (e-edice), Cambridge, Velk\u00e1 Brit\u00e1nie, Woodhead-Faulkner, s. 18, ISBN 0-85941-332-22)<\/p>\n<p>Eurostat (2014), \u201ePostup akreditace pro statistick\u00e1 data z neofici\u00e1ln\u00edch zdroj\u016f\u201c v Anal\u00fdze metodologi\u00ed pro vyu\u017eit\u00ed internetu p\u0159i sb\u011bru informac\u00ed o spole\u010dnosti a dal\u0161\u00edch statistik\u00e1ch, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.cros-portal.eu\/content\/analysismethodologies-using-internet-collection-information-society-and-other-statistics-1\">www.cros-portal.eu\/content\/analysismethodologies-using-internet-collection-information-society-and-other-statistics-1<\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Reimsbach-Kounatze, C. (2015), \u201eProliferace \u201evelk\u00fdch dat\u201c a d\u016fsledky pro ofici\u00e1ln\u00ed statistiku a statistick\u00e9 agentury: P\u0159edb\u011b\u017en\u00e1 anal\u00fdza\u201c, OECD Digital Economy Papers, \u010d. 245, OECD Publishing. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/dx.doi.org\/10.1787\/5js7t9wqzvg8-en\">dx.doi.org\/10.1787\/5js7t9wqzvg8-en<\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Reis, F., Ferreira, P., Perduca, V. (2014) \u201ePou\u017eit\u00ed d\u016fkaz\u016f z webov\u00e9 aktivity pro zv\u00fd\u0161en\u00ed aktu\u00e1lnosti ukazatel\u016f ofici\u00e1ln\u00edch statistik\u201c, p\u0159\u00edsp\u011bvek p\u0159ednesen\u00fd na konferenci IAOS 2014, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/iaos2014.gso.gov.vn\/document\/reis1.p1.v1.docx\">iaos2014.gso.gov.vn\/document\/reis1.p1.v1.docx<\/a><\/noindex><\/p>\n<p>I kdy\u017e se explicitn\u011b nezmi\u0148uje o rizic\u00edch, tento dokument ve skute\u010dnosti p\u0159istupuje k mnoha rizik\u016fm spojen\u00fdm s pou\u017eit\u00edm dat z webov\u00e9 aktivity pro ofici\u00e1ln\u00ed statistiku. Eurostat (2007), P\u0159\u00edru\u010dka k metod\u00e1m a n\u00e1stroj\u016fm hodnocen\u00ed kvality dat, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/ec.europa.eu\/eurostat\/documents\/64157\/4373903\/05-Handbook-ondata-quality-assessment-methods-and-tools.pdf\/c8bbb146-4d59-4a69-b7c4-218c43952214\">ec.europa.eu\/eurostat\/documents\/64157\/4373903\/05-Handbook-ondata-quality-assessment-methods-and-tools.pdf\/c8bbb146-4d59-4a69-b7c4-218c43952214<\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Zdroj: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/494044\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a\u0430 \u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b \u043c\u0435\u043d\u044f, \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435: \u0421 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 (\u0430 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435, \u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435), \u043c\u044f\u0433\u043a\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043d\u0435 \u043b\u044e\u0431\u044f\u0442 \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0430\u0440\u043d\u0438 \u0443\u043c\u0443\u0434\u0440\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0442\u0430\u0449\u0438\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u0440\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f BigData \u0432 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435. \u041c\u043e\u043b\u043e\u0434\u0446\u044b. \u0415\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0435 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":75637,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-75636","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.3 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u041f\u0440\u0435\u0434\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a\u0430 \u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b \u043c\u0435\u043d\u044f, \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435:\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/cs\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.3\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"cs_CZ\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 BigData \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"\u041f\u0440\u0435\u0434\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a\u0430 \u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b \u043c\u0435\u043d\u044f, \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435:\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/cs\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-03-27T05:42:42+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2020-03-27T05:42:42+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Strukturov\u00e1n\u00ed rizik a \u0159e\u0161en\u00ed p\u0159i pou\u017eit\u00ed Big Data pro z\u00edsk\u00e1n\u00ed ofici\u00e1ln\u00ed statistiky | ProHoster","description":"P\u0159edmluva p\u0159ekladatele Materi\u00e1l m\u011b zaujal p\u0159edev\u0161\u00edm kv\u016fli n\u00ed\u017ee uveden\u00e9 tabulce:","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"cs_CZ","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 BigData \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 | ProHoster","og:description":"\u041f\u0440\u0435\u0434\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a\u0430 \u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b \u043c\u0435\u043d\u044f, \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435:","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2020-03-27T05:42:42+00:00","article:modified_time":"2020-03-27T05:42:42+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"75636","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":null,"breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 17:53:27","updated":"2022-09-28 07:15:59","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/75636","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=75636"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/75636\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/media\/75637"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=75636"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=75636"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/cs\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=75636"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}