{"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\/et\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki","title":{"rendered":"Riskide ja lahenduste struktureerimine BigData kasutamisel ametlike statistika saamiseks","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

T\u00f5lkija ettekannet<\/i><\/p>\n

Materjal k\u00f6itis mind k\u00f5igepealt allpool oleva tabeli t\u00f5ttu:<\/p>\n

\"Riskide
\n
\nArvestades, et statistikud (ja venelased, geneetiliselt) ei armasta k\u00f5ik, mis erineb lineaarsetest seostest, suutsid need kutid siiski t\u00f5mmata sisse akti nutztamise funktsiooni parabelina riski m\u00e4\u00e4ratlemiseks BigData kasutamise kohta ametlikus statistikas. Tubli t\u00f6\u00f6. Loomulikult lisasid statistikud sellele t\u00f6\u00f6le oma m\u00e4rkuse \u2013 \u201e1 K\u00f5ik vead ja puuduj\u00e4\u00e4gid on autorite isiklikud vastutused. Selles dokumendis v\u00e4ljendatud seisukohad on isiklikud ega kajasta tingimata Euroopa Komisjoni ametlikku positsiooni.\u201c Aga t\u00f6\u00f6 avaldati. Arvan, et t\u00e4na on sellest piisavalt ja nad (autorid) ei ole kedagi keelanud leidma oma skaalasid nendes aspektides.<\/p>\n

T\u00f6\u00f6s on piisavalt struktureeritud, et eristada, kus ja kuidas statistilised meetodid erinevad BigData uurimismeetoditest. Minu arvates on selle t\u00f6\u00f6 suurim kasu klientidega suhtlemisel ja tema v\u00e4idete \u00fcmberl\u00fckkamisel, n\u00e4iteks:<\/p>\n

\u2014 Aga me kogume ise statistikat, mida te siin veel uurida tahate?
\n \u2014 Ja esitage meile oma tulemused nii, et me saaksime need oma statistika kokku viia. Sel teemal \u00fctlevad autorid, et oleks hea seda t\u00f6\u00f6d lugeda (3 How big is Big Data? Exploring the role of Big Data in Official Statistics<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Selles t\u00f6\u00f6s on autorid m\u00e4rkinud oma n\u00e4gemuse riski tasemest. See parameeter on s\u00f5lmedes, \u00e4rge segage seda allikate viitega.<\/p>\n

Teine t\u00e4helepanek. Autorid kasutavad m\u00f5istet BDS \u2013 see on BigData m\u00f5iste analoog. (n\u00e4ib, et see on kummardus ametlikule statistikale).
\n<\/a><\/noindex>
\nAutorite ettekannet<\/i><\/p>\n

\u00dcha rohkem statistikaametite uurivad v\u00f5imalusi suurandmete kasutamiseks ametliku statistika koostamisel. Praegu on vaid m\u00f5ned n\u00e4ited, kus need allikad on t\u00e4ielikult integreeritud tegelikku statistikatootmisse. Seet\u00f5ttu pole veel t\u00e4ielikult m\u00e4\u00e4ratletud, milliseid tagaj\u00e4rgi nende integreerimine endaga kaasa toob. Samal ajal on tehtud esimesed katsetused anal\u00fc\u00fcsida tingimusi ja suurandmete m\u00f5ju erinevatele statistika tootmise aspektidele, nagu kvaliteet v\u00f5i metoodika. Hiljuti t\u00f6\u00f6tas t\u00f6\u00f6r\u00fchm v\u00e4lja kvalitatiivse aluse statistiliste andmete koostamiseks, mis p\u00f5hinevad suurandmetel, Euroopa Majanduskomitee \u00dcRO (UNECE) suurandmete projekti kontekstis. Vastavalt Euroopa statistika hea tava koodeksile on kvaliteetse statistilise teabe pakkumine statistikaametite p\u00f5hieesm\u00e4rk. Kuna risk m\u00e4\u00e4ratletakse kui ebakindluse m\u00f5ju eesm\u00e4rkidele (nt Rahvusvahelise Standardimise Organisatsiooni ISO 31000 j\u00e4rgi), peame otstarbekaks klassifitseerida riskid vastavalt kvaliteedim\u00f5\u00f5tudele, millele need m\u00f5juvad.
\nSuurandmete allikatest saadud statistiliste andmete kvaliteedi pakkumise struktuur tagab struktureeritud \u00fclevaate kvaliteedist, mis on seotud k\u00f5igi statistika \u00e4riprotsessi etappidega. Seega v\u00f5ib see olla aluseks ulatuslikuks hindamiseks ja riskide juhtimiseks, mis on seotud nende uute andmeallikatega. See tutvustab uusi kvaliteedim\u00f5\u00f5tmeid, mis on spetsiifilised v\u00f5i (suure t\u00e4htsusega) suurandmete kasutamisel ametlikus statistikast, n\u00e4iteks institutsionaalne\/\u00e4rikeskkond v\u00f5i keerukus. Neid uusi kvaliteedim\u00f5\u00f5tmeid kasutades saab s\u00fcsteemsemalt tuvastada riske, mis on seotud suurandmete kasutamisega ametlikus statistikast.<\/p>\n

Selles t\u00f6\u00f6s p\u00fc\u00fcame tuvastada riskid, mis on seotud suurte andmete kasutamisega ametlikus statistikas. Me j\u00e4rgime s\u00fcsteemset l\u00e4henemist riskide m\u00e4\u00e4ratlemiseks pakutud kvaliteediskeemi kontekstis. Keskendudes uutele kvaliteedi m\u00f5\u00f5tmistele, saame kirjeldada riske, mis praegu puuduvad v\u00f5i ei m\u00f5juta ametliku statistika tootmist. Samal ajal suudame tuvastada praegused riskid, mida hinnatakse t\u00e4iesti erinevalt suurte andmete kasutamisel statistika kogumiseks. Seej\u00e4rel liikume edasi riskide juhtimise ts\u00fcklisse ja anname hinnangu nende riskide t\u00f5en\u00e4osusele ja m\u00f5jule. Kuna riskide hindamine eeldab subjektiivsust nende omaduste osas, m\u00f5\u00f5dame erinevate huvigrupide, kes osaleb iseseisvalt, kokkulepet riskide t\u00f5en\u00e4osuse ja m\u00f5ju osas. Seej\u00e4rel pakume v\u00e4lja v\u00f5imalused nende riskide v\u00e4hendamiseks neljas p\u00f5hikategoorias: v\u00e4ltimine, v\u00e4hendamine, jagamine ja hoidmine. ISO kohaselt peab \u00fcheks riskijuhtimise p\u00f5him\u00f5tteks olema v\u00e4\u00e4rtuse loomine, st riskide v\u00e4hendamise ressursid peavad olema v\u00e4iksemad kui tegevusetuse omaksv\u00f5tmise puhul. Vastavalt sellele p\u00f5him\u00f5ttele teeme l\u00f5puks hinnangu m\u00f5judele, mida m\u00f5ned riskide v\u00e4hendamise meetmed v\u00f5ivad avaldada l\u00f5pptulemuste kvaliteedile, et j\u00f5uda p\u00f5hjalikuma hinnanguni suurte andmete kasutamisest ametlikus statistikas.<\/p>\n

1. Sissejuhatus<\/h2>\n

<\/p>\n

1.1. Taust<\/h4>\n

\nSuure andmemassi arengu on iseloomustanud Kenneth Neil Cukier ja Viktor Mayer-Sch\u00f6nberger oma artiklis \"Suure andmete kasv\" (2. www.foreignaffairs.com\/articles\/139104\/kenneth-neil-cukier-and-viktor-mayer-schoenberger\/therise-of-big-data<\/a><\/noindex>) m\u00f5istet \"andmete edastamine\". Andmete enumine kirjeldatakse kui protsessi, kus k\u00f5ik elu aspektid muudetakse andmeteks. N\u00e4iteks Facebook pakub isiklikke v\u00f5rgustikke, andureid k\u00f5ige erinevamate keskkonnatingimuste jaoks, nutitelefone isiklikuks suhtlemiseks ja liikumiseks ning kantavaid andmeid isiklike tingimuste jaoks. See toob kaasa peaaegu igasuguse andmete kogumise ja saadavuse.<\/p>\n

Nagu paljudes teistes valdkondades, on ametlik statistika alles hiljuti hakanud arutama suurte andmete probleemi strateegilisel tasandil. \u00dchestki teed edasiviimisest ei ole veel laialdast ja \u00fcldiselt tunnustatud arusaama, olgu see siis v\u00e4ljakutse v\u00f5i v\u00f5imalus, v\u00e4ikene v\u00f5i suur jne. K\u00f5rge taseme grupi raames, mis tegeleb statistilise tootmise ja teenuste moderniseerimisega (3 How big is Big Data? Exploring the role of Big Data in Official Statistics: www1.unece.org\/stat\/platform\/download\/attachments\/99484307\/VirtualSprintBigDatapaper.docx?version=1&modificationDate=1395217470975&api=v2<\/a><\/noindex>), viidi l\u00e4bi esmane SWOT-anal\u00fc\u00fcs, millele j\u00e4rgnes toore riskide\/tulude anal\u00fc\u00fcs. Toodi v\u00e4lja, et \"t\u00e4ielik riskide anal\u00fc\u00fcs h\u00f5lmaks ka selliseid aspekte nagu t\u00f5en\u00e4osus ja m\u00f5ju ning see v\u00f5ib laieneda ka riskide v\u00e4hendamise ja haldamise strateegiate m\u00e4\u00e4ratlemiseks.\"<\/p>\n

Kuigi see dokument on veel kaugel t\u00e4ielikust riskide anal\u00fc\u00fcsist, on selle eesm\u00e4rk parandada olukorda, luues esmakordse struktureeritud \u00fclevaate. Soovime r\u00f5hutada, et seda \u00fclevaadet tuleks k\u00e4sitleda l\u00e4htepunktina \u00fcldiseks aruteluks Ametliku statistika kogukonna (OSC) raames.<\/p>\n

1.2. Hing<\/h4>\n

\nSee artikkel keskendub ainult riskidele, v\u00e4listades mitte ainult eelised, vaid ka tugevused ja n\u00f5rkused, v\u00f5imalused ja ohud. See t\u00e4hendab, et \u201epuudumise riskid\u201c (n\u00e4iteks risk, et OSC j\u00e4\u00e4b teiste osalejate seas konkurentsist k\u00f5rvale, kui seda ei moderniseerita), ei kuulu selle m\u00e4\u00e4ratlemise alla; need on pigem ohud. Selle asemel p\u00fc\u00fcame tuvastada riskid, mis v\u00f5ivad tekkida (a) juhul, kui OSC kasutab suurte andmete v\u00f5imalusi ja hakkab arendama v\u00f5i parandama konkreetset \"suure andmete p\u00f5hjal ametlikku statistikatoodet\" (BOSP); (b) riskid uue \"tava\u00e4ri\" jaoks, st riskid ametlikule statistikale, mis p\u00f5hinevad \u201esuurte andmete\u201c tootmisel. (Kuna k\u00f5ik ametlikud statistikatootmise protsessid on seotud riskidega, piirdume (b) suurte andmete riskide m\u00e4\u00e4ratlemisega, st riskide, mis ei eksisteeri v\u00f5i on v\u00e4heolulised \u201etraditsioonilises\u201c ametliku statistika kogumise protsessis.)<\/p>\n

1.3. Struktuur<\/h4>\n

\nJaotises 2 tutvustame peamisi p\u00f5him\u00f5tteid, mis on seotud selle \u00fclesandega, alustades selgelt vajalikust alusest riskide haldamiseks ja riskide juhtimiseks (jaotis 2.1). Tutvustame ka kvaliteedi eelstruktuuri statistiliste andmete jaoks, mis p\u00f5hinevad suurandmetel (jaotis 2.2), kuna kvaliteedi struktuuri sidumine riskidega teenib kahte eesm\u00e4rki:<\/p>\n