Котормочунун кириш сөзү
Материал мени кызыктырды, биринчи кезекте төмөнкү таблицадан улам:
Статистиктерге (жана орусиялыктарга, генетикалык деңгээлде), жумшак айтканда, сызыктуу мамилелерден айырмаланган эч нерсе жакпай турганын эске алуу менен, бул балдар параболикалык формада активдештирүү функциясын колдонуу аркылуу түртүүгө жетишти. расмий статистикада BigData колдонуу тобокелдигинин даражасын аныктоо. Мыкты жасалды. Албетте, бул эмгекке статист-тиктер ездерунун бел-гилерин кошушту — «1 Ката-лыктар же кемчиликтер авторлордун гана жоопкерчилигинде. Бул документте айтылган көз караштар жеке жана Еврокомиссиянын расмий позициясын сөзсүз түрдө чагылдырбайт». Бирок чыгарма басылып чыкты. Менимче, бүгүнкү күндө бул жетиштүү жана алар (авторлор) бул аспектилерде өз таразасын табууга эч кимге тыюу салышкан эмес.
Жетиштүү структураланган түрдө, статистикалык методдор Big Data изилдөө ыкмаларынан кайда жана кандайча айырмаланарын ажыратууга болот. Менин оюмча, бул иштин эң чоң пайдасы кардар менен сүйлөшкөндө жана анын айткандарын жокко чыгарганда болот:
— Ал эми статистиканы өзүбүз чогултабыз, бул жерде дагы эмнени изилдегиңиз келет?
"Сиз бизге өз натыйжаларыңызды сунуштайсыз, биз аларды статистикабыз менен шайкеш келтиребиз." Бул суроодо авторлор бул чыгарманы окуп көрсөк жакшы болмок дешет (3 )
Бул эмгекте авторлор тобокелдиктин деңгээли боюнча өз көз карашын коюшкан. Бул параметр булактарга шилтеме менен чаташтырбоо үчүн кашаанын ичинде.
Экинчи байкоо. Авторлор BDS терминин колдонушат - бул BigData түшүнүгүнүн аналогу. (Кыязы, расмий статистикага баш ийкегендей).
Авторлордун кириш сөзү
Статистикалык мекемелердин саны көбөйүп баратат, расмий статистиканы түзүү үчүн чоң маалымат булактарын колдонууну изилдеп жатышат. Учурда бул булактар толук статистикалык өндүрүшкө интеграцияланган бир нече гана мисалдар бар. Демек, алардын интеграциясынын кесепеттеринин толук көлөмү азырынча белгисиз. Ошол эле учурда, биринчи аракеттер, мисалы, сапат же методология сыяктуу статистикалык өндүрүштүн ар кандай аспектилери боюнча чоң маалыматтардын шарттарын жана таасирин талдоо үчүн жасалган. Жумушчу топ жакында Бириккен Улуттар Уюмунун Европалык Экономикалык Комиссиясынын (UNECE) Big Data Долбоорунун контекстинде чоң маалыматтарга негизделген статистиканы өндүрүү үчүн сапаттык негизди иштеп чыкты. Европалык статистикалык практикалык кодекске ылайык, жогорку сапаттагы статистикалык маалымат менен камсыз кылуу статистикалык ведомстволордун негизги милдети болуп саналат. Тобокелдик белгисиздиктин максаттарга тийгизген таасири катары аныкталгандыктан (мисалы, ISO 31000), биз тобокелдиктерди алар таасир этүүчү сапаттык өлчөмдөр боюнча категорияга бөлүүнү пайдалуу деп таптык.
Чоң маалымат булактарынан алынган статистикалык маалыматтардын сапаты үчүн сунушталган негиз статистикалык бизнес-процесстин бардык этаптары менен байланышкан сапаттын структуралык көз карашын камсыз кылат жана ошентип, бул жаңы маалымат булактары менен байланышкан тобокелдиктерди комплекстүү баалоо жана башкаруу үчүн негиз боло алат. . Ал институционалдык/бизнес чөйрөсү же татаалдыгы сыяктуу расмий статистика үчүн чоң маалыматтарды колдонууга мүнөздүү же (жогорку мааниге ээ болгон) жаңы сапаттык өлчөмдөрдү киргизет. Бул жаңы сапаттык чараларды колдонуу менен расмий статистикада чоң маалымат булактарын колдонуу менен байланышкан тобокелдиктерди системалуураак аныктоого болот.
Бул макалада биз расмий статистиканын контекстинде чоң маалыматтарды колдонуудан келип чыккан тобокелдиктерди аныктоого багытталган. Биз сунуш кылынган сапаттык негиздин контекстинде тобокелдиктерди аныктоого системалуу мамиле жасайбыз. Жаңы сунушталган сапаттык өлчөмдөргө көңүл буруу менен биз расмий статистиканын өндүрүшүнө азыркы учурда жок же эч кандай таасири жок тобокелдиктерди сүрөттөй алабыз. Ошол эле учурда биз статистиканы алуу үчүн чоң маалыматтарды колдонууда такыр башкача баалана турган учурдагы тобокелдиктерди аныктай алабыз. Андан кийин биз тобокелдиктерди башкаруу циклине өтүп, ал тобокелдиктердин ыктымалдуулугуна жана таасирине баа беребиз. Тобокелдиктерди баалоо ар кандай тобокелдиктердин ыктымалдуулугун жана таасирин аныктоодо субъективдүүлүктү камтыгандыктан, биз өз алдынча берилген ондогон түрдүү кызыкдар тараптардын ортосундагы макулдашууну өлчөйбүз. Андан кийин биз төрт негизги категорияга ылайык бул тобокелдиктерди азайтуунун варианттарын сунуштайбыз: болтурбоо, азайтуу, бөлүшүү жана сактоо. ISO ылайык, тобокелдиктерди башкаруу принциптеринин бири баалуулуктарды түзүү болушу керек, башкача айтканда, тобокелдиктерди азайтуу үчүн ресурстар эч нерсе кылбаганга караганда төмөн болушу керек. Бул принципке ылайык, расмий статистика үчүн чоң маалыматтарды колдонууга кеңири баа берүү үчүн биз акырында тобокелдикти азайтуу боюнча кээ бир чаралардын акыркы натыйжалардын сапатына мүмкүн болуучу таасирине баа беребиз.
1. тааныштыруу
1.1. Негизги
"Чоң маалыматтардын" өнүгүшүн Кеннет Нил Кукиер жана Виктор Майер-Шонбергер "Чоң маалыматтардын өсүшү" (2. ) "маалыматтарды берүү" термини менен. Датафикация "жашоонун бардык аспектилерин алуу жана аларды маалыматка айландыруу" процесси катары сүрөттөлөт. Мисалы. Facebook жеке тармактарды, айлана-чөйрөнүн бардык түрлөрү үчүн сенсорлорду, жеке баарлашуу жана кыймыл үчүн смартфондорду, жеке чөйрөлөр үчүн тагынуучу маалыматтарды берет. Бул дээрлик бардык жерде маалыматтарды чогултууга жана жеткиликтүүлүгүнө алып келет.
Көптөгөн башка тармактардагыдай эле, расмий статистика стратегиялык деңгээлде чоң маалыматтар маселесин жакында гана талкуулай баштады. Статистикалык өндүрүштү жана кызмат көрсөтүүлөрдү модернизациялоо боюнча жогорку деңгээлдеги топтун ичинде алдыга карай жол жөнүндө жалпы жана кеңири түшүнүк азырынча жок, кыйынчылык болобу же мүмкүнчүлүк болобу, кичине же чоң ж.б. Расмий статистикадагы чоң маалыматтардын саны: ), биринчи SWOT анализи, андан кийин болжолдуу тобокелдик/пайда анализи жүргүзүлдү. "Тобокелдиктерди комплекстүү талдоо ошондой эле ыктымалдуулук жана таасир берүү сыяктуу аспектилерди камтыйт, ошондой эле тобокелдиктерди азайтуу жана башкаруу стратегияларын аныктоо үчүн кеңейтилиши мүмкүн" деп белгиленди.
Бул документ толугу менен тобокелдиктерди талдоодон дагы эле алыс болсо да, биринчи структуралык серепти түзүү менен кырдаалды жакшыртууга багытталган. Бул карап чыгууну расмий статистикалык коомчулуктун (ОСК) ичинде жалпы талкууну жандандыруу үчүн баштапкы чекит катары кароо керектигин баса белгилегибиз келет.
1.2. Сфера
Бул макалада артыкчылыктар гана эмес, күчтүү жактары, алсыз жактары, мүмкүнчүлүктөрү жана коркунучтары да эске алынбай, тобокелдиктерге багытталган. Бул «казалоо тобокелдиктери» (мисалы, ОБС модернизацияланбаса, атаандаштыктан четте калуу коркунучу) алкагында эмес дегенди билдирет; Бул коркунучтуураак. Анын ордуна, биз келип чыгышы мүмкүн болгон тобокелдиктерди бөлүп көрсөтүүгө аракет кылабыз (a) эгерде OSC чоң маалыматтар тарабынан берилген мүмкүнчүлүктөрдү пайдаланып, конкреттүү "чоң маалыматтарга негизделген расмий статистика продуктусун" (BOSP) иштеп чыгуу же өркүндөтүүгө киришсе; (б) жаңы “кадимкидей бизнес” үчүн тобокелдиктер, башкача айтканда, “чоң маалыматтарды” өндүрүүгө негизделген расмий статистика үчүн тобокелдиктер. (Расмий статистиканын бардык өндүрүшү тобокелдиктерди камтыгандыктан, биз өзүбүздү (б) "чоң маалыматтарга" мүнөздүү тобокелдиктер менен чектейбиз, б.а. расмий статистиканы чогултуунун "салттуу" процесси үчүн жок же анча деле мааниге ээ болбогон тобокелдиктер.)
1.3. Структура
2-бөлүмдө биз тобокелдиктерди башкаруу жана тобокелдиктерди башкаруу үчүн так зарыл негиздерден баштап, бул милдет менен байланышкан негизги принциптерди сунуштайбыз (2.1-бөлүм). Биз ошондой эле чоң маалыматтардан алынган статистиканын алдын ала сапаттык негизин сунуштайбыз (2.2-бөлүм), анткени сапат алкагын тобокелдик менен байланыштыруу эки максатты аткарат:
- Ал тобокелдиктерди аныктоо үчүн контекстти белгилейт. Кээ бир сапат индикаторлору каралып жаткан мүнөздөмөлөр менен бирге кардарларга жана колдонуучуларга кызмат көрсөтүү үчүн маанилүү жана чечүүчү деп эсептелген объекттин баалуулуктарын билдирет.
- Бул жалпы гипермейкиндикте уяланган жана статистикалык продуктыларды өндүрүү процессинин белгилүү этаптары менен байланышкан сапаттык өлчөмдөрдүн конкреттүү тобокелдиктерин ыйгарууга мүмкүндүк берет.
3, 4, 5 жана 6 бөлүмдөрүндө биз буга чейин ар кандай контексттерде аныкталган тобокелдиктерди көрсөтөбүз (4 ESS (https://www.europeansocialsurvey.org/about/structure_and_governance.html) Big Data долбоорунун бизнес-кейс документтери, ошондой эле Big Data боюнча ESSnets жарым-жартылай долбоорго жана жарым-жартылай чоң маалымат булактарын статистикалык максаттарда колдонууга байланыштуу тобокелдиктердин тизмесин камтыйт.“Чоң маалыматтардын сапаты үчүн сунушталган негиз” документинде сапаттын өлчөмдөрү менен байланышкан кээ бир тобокелдиктер айтылат./ ESS Big Data Project Business Case документтери, ошондой эле ESS Big Data Networks жарым-жартылай долбоор менен жана жарым-жартылай статистикалык максаттар үчүн чоң маалымат булактарын колдонуу менен байланышкан тобокелдиктердин тизмесин камтыйт. Документ "Чоң маалыматтардын сапаты үчүн сунушталган негиз" " сапаттык көрсөткүчтөр менен байланышкан кээ бир тобокелдиктерди эске салат). Бул жерде биз маалыматтарга кирүү классификациясын, укуктук чөйрөнү, маалыматтардын купуялыгын жана коопсуздугун жана көндүмдөрдү колдонобуз; чоң маалыматтардан (2.2-бөлүм) алынган статистиканын сапаттык түзүмүнө ылайык кайра уюштуруу бул структура кыйла толук статуска жеткенде каралышы керек. Ар бир аныкталган тобокелдиктер үчүн биз (i) ыктымалдуулукка, ошондой эле таасирге баа берүү (2.1.3-бөлүмгө ылайык) жана (ii) тобокелдиктерди азайтуу жана башкаруу стратегияларын сунуштайбыз (2.1.4-бөлүмдү караңыз).
Акырында, биз өзүбүздүн тыянактарды талкуулап, 7-бөлүмдө кийинки кадамдарды белгилейбиз
2. Негиздер
2.1. Тобокелдиктер жана тобокелдиктерди башкаруу
ISO 31000:20095 ылайык, тобокелдик "белгиленген максаттарга белгисиздиктин таасири" катары аныкталат. Бул тобокелдиктерди аныктоого чейин максаттарды аныктоо же белгилүү болушу керек дегенди билдирет. Бул максаттар, адатта, тиешелүү уюмдун институттук контекстти эске алуу менен аныкталат. Дагы бир маанилүү жагдай, тобокелдиктер белгисиздиктин өзгөчөлүгүн камтыйт, башкача айтканда, сүрөттөлгөн окуянын болоору белгисиз. Ошентип, тобокелдиктер окуянын пайда болуу ыктымалдыгы жана анын кесепеттери, б.а., коюлган максаттарга жетүү үчүн окуянын тийгизген таасири менен өлчөнөт. Тобокелдиктерди баалоо, акыр аягында пайда алуу мүмкүнчүлүктөрүн ишке ашыруу менен жагымсыз кесепеттерди минималдаштыруунун ортосунда тийиштүү балансты түзүүгө мүмкүндүк берген объективдүү маалыматты камсыз кылууга тийиш. Тобокелдиктерди башкаруу башкаруу практикасынын ажырагыс бөлүгү жана жакшы корпоративдик практиканын маанилүү элементи болуп саналат (6 Statistics Canada: 2014-2015 Пландар жана артыкчылыктар боюнча отчет, ). Бул идеалдуу түрдө чечим кабыл алууну үзгүлтүксүз жакшыртууга мүмкүндүк берген жана иштин үзгүлтүксүз жакшырышына өбөлгө түзгөн кайталануучу процесс.
Тобокелдиктер сапатка да байланыштуу. Сапат системасын колдонуу бул натыйжа колдонуучулардын керектөөлөрүн канааттандырат деген мааниде сапаттын белгилүү деңгээлине жетүү үчүн ар кандай булактар жана методологиялар тарабынан берилген мүмкүнчүлүктөрдү пайдаланууга мүмкүндүк бериши керек. Тобокелдиктер сыяктуу эле сапаттын деңгээли институттук чөйрөдөн жана айрым институттардын максатынан алынышы мүмкүн. Бул контекстте, институттук чөйрө өз максаттарына жетүү үчүн уюм көтөрүүгө даяр болгон тобокелдиктин жалпы деңгээлин аныктайт.
Тобокелдиктерди баалоо жана башкаруу процесси ар кандай этаптарга бөлүнүшү мүмкүн, алар контекстти түзүү, тобокелдиктерди аныктоо, тобокелдиктердин ыктымалдуулугу жана таасири боюнча талдоо, тобокелдиктерге баа берүү жана акырында тобокелдиктерди дарылоо.
2.1.1. Институттук контекст
Биринчи кадам - калган процесс боло турган стратегиялык, уюштуруучулук жана тобокелдиктерди башкаруу контекстин түзүү. Бул тобокелдиктерге баа бериле турган критерийлерди аныктоону жана талдоо структурасын аныктоону камтыйт.
2.1.2. Тобокелдикти аныктоо
Экинчи этапта максаттарга жетүү үчүн таасир этиши мүмкүн болгон окуялар аныкталууга тийиш. Идентификация тобокелдиктердин түрүнө, окуянын убактысына, жайгашкан жерине же окуялар кандайча алдын алуу, начарлатышы, кечиктирүүсү же максаттарга жетишүүнү күчөтүшү мүмкүн деген суроолорду камтышы керек.
2.1.3. Тобокелдиктерди баалоо
Кийинки кадам учурдагы контролдуктарды аныктоо жана ыктымалдуулук, ошондой эле мүмкүн болуучу кесепеттер боюнча тобокелдиктерди талдоодон турат. Бул берененин контекстинде тобокелдиктердин пайда болуу ыктымалдыгы же ыктымалдыгы 1ден (күмөндүү) 5ке (тез-тез) чейинки шкала боюнча колдонулат. Окуялардын пайда болушунун таасири 1ден (олуттуу эмес) 5ке (экстремалдуу) чейинки шкала боюнча өлчөнөт. 1-таблицада көрсөтүлгөндөй, ыктымалдуулуктун жана таасирдин натыйжасы 1ден 25ке чейинки "тобокелдиктин деңгээлин" түзөт.
Болжолдуу тобокелдиктин деңгээлин алдын ала аныкталган критерийлер менен салыштырып, потенциалдуу пайда менен терс натыйжалардын ортосундагы балансты түзүүгө болот. Бул башкаруунун артыкчылыктары жөнүндө ой жүгүртүүгө мүмкүндүк берет.
Иш-аракет үчүн артыкчылык критикалык тобокелдиктерге (2-таблицаны караңыз), башкача айтканда, пайда болушу мүмкүн болгон жана уюмдун максаттары үчүн олуттуу же экстремалдуу кесепеттерге алып келиши мүмкүн.
2.1.4. Risk Response
Акыркы кадам тобокелдиктерге кантип жооп берүү керектиги жөнүндө чечимдерден турат. Алдын ала белгиленген тобокелдик деңгээлинен төмөн болгон кээ бир тобокелдиктерге көңүл бурулбай же жол берилиши мүмкүн. Башкалар үчүн, тобокелдиктерди башкаруу боюнча чыгымдар, алар мүмкүн болгон пайдадан жогору болушу мүмкүн. Мындай учурда уюм тиешелүү иш-аракеттен баш тартуу жөнүндө чечим кабыл алышы мүмкүн. Тобокелдиктер дагы үчүнчү жактарга берилиши мүмкүн, мисалы, камсыздандыруу, алар келтирилген чыгымдардын ордун толтурат. Акыркы вариант - потенциалдуу пайда менен чыгымдарды тең салмактаган стратегияларды жана аракеттерди аныктоодо тобокелдиктерди эске алуу. Ошентип, уюм пайданы максималдаштыруу жана мүмкүн болуучу чыгымдарды азайтуу үчүн стратегияларды ишке ашырууну чечет.
2.2. Сапат системалары
Улуттук жана эл аралык статистикалык уюмдардын өкүлдөрүнөн турган жумушчу топ 2014-жылы чоң маалыматтардан алынган статистиканын алдын ала сапаттык негиздерин иштеп чыккан. Ыкчам топ БУУнун ЕЭК/HLG долбоорунун “Статистикалык өндүрүштү модернизациялоодо чоң маалыматтардын ролу” долбоорунун алкагында иштеген. Ал чоң маалымат булактары үчүн актуалдуу деп эсептелген сапат индикаторлору менен административдик маалымат булактарынан алынган статистиканы баалоо үчүн иштелип чыккан учурдагы сапат системаларын кеңейтти.
Бул система бизнес процессинин үч фазасын айырмалайт: киргизүү, өндүрүмдүүлүк жана чыгаруу. Киргизүү фазасы GSBPтин "долбоорлоо" жана "жыйноо" фазаларына, "процесс" жана "талдоо" фазалары үчүн аткарууга туура келет, ал эми чыгаруу "тараттуу" фазасына барабар.
Алкак Нидерланды статистикасы тарабынан иштелип чыккан административдик маалымат структурасынан алынган иерархиялык структураны колдонот (7 Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, and J. Arends-Toth, (2009), Checklist for the Quality. Административдик маалымат булактарын баалоо Статистика Нидерланды, Гаага/Херлен). Сапаттуу өлчөмдөр гипер мейкиндиктер деп аталган иерархиялык түзүлүштө уя салынган. Үч аныкталган гиперөлчөмдөр "булак", "метадата" жана "маалыматтар" болуп саналат. Сапаттын өлчөмдөрү бул гиперөлчөмдөрдүн ичинде уяланган жана ар бир өндүрүш баскычына дайындалган. Киргизүү фазасы үчүн "купуялуулук жана купуялуулук", "татаалдуулук" (маалыматтын структурасы боюнча), метаберилиштердин "толуктугу" жана "биримдик" (маалыматтарды башка маалыматтар менен байланыштыруу мүмкүнчүлүгү) кошумча аспектилери сунушталды. стандарттык сапат моделине кошуу. Сапаттык көрсөткүчтөрдүн ар бири үчүн алардын сыпаттамасына тиешелүү факторлор, ошондой эле мүмкүн болгон көрсөткүчтөр сунушталат.
Ушул берененин максаттары үчүн бул факторлордон тобокелдиктерди алып салууга болот. Мисалы, "институционалдык/ишкердик чөйрөнүн" сапатын өлчөө үчүн эске алынышы керек болгон факторлор маалымат берүүчүнүн туруктуулугу болуп саналат. Тиешелүү тобокелдик маалыматтар келечекте маалымат берүүчүдөн жеткиликтүү болбой калышы мүмкүн. Дагы бир мисал сапаттын, купуялуулуктун жана коопсуздуктун жакында сунушталган аспектисине тиешелүү. Маанилүү факторлордун бири – бул ар кандай кызыкдар тараптар тарабынан белгилүү бир маалымат булактарын максаттуу пайдаланууну мүмкүн болгон терс кабылдоону билдирген “кабылдоо”.
3. Маалыматтарга жетүү менен байланышкан тобокелдиктер
3.1. Маалыматтарга жетүүнүн жоктугу
3.1.1. Description
Бул тобокелдик талап кылынган Big Data Source (BDS) булагына жетпеген BOSP өнүктүрүү долбоорунан турат.
Азырынча, OSC башталгыч блоктордон чыгуу жана бул мүмкүнчүлүккө ээ болуу кээде чечилгис тоскоолдук экенин түшүндү. Кээде тестирлөө/изилдөө максаттары үчүн чалуу маалыматтарынын жазуулары (CDRs) сыяктуу белгилүү бир булакка жетүү оңой, бирок өндүрүш максаттары үчүн ага жетүү алда канча кыйын (юридикалык же коммерциялык себептер боюнча).
3.1.2. Ыктымалдуулук
Ыктымалдуулук негизинен BDSтин өзгөчөлүктөрүнөн көз каранды. Чоң административдик маалыматтарда, алар 1ге чейин аз болушу мүмкүн, айрыкча, эгерде (Daas et al. 8 Daas, P., M. Puts, B. Buelens and P. Van. den Hurk. 2015. "Чоң маалыматтар расмий статистиканын булагы катары." Journal of Official Statistics 31 (2). (Алдыда; жарыялоо 2015-жылдын июнунда болжолдонууда.)) жеке маалыматтарды коргоодо эч кандай көйгөйлөр жок. Эгерде BDS иши купуя болсо, айрыкча, эгерде ал сезимтал (мисалы, маалыматтарды коргоо көз карашынан алганда) же баалуу (коммерциялык көз карашта) болсо, ыктымалдуулук өтө жогору болушу мүмкүн (5).
3.1.3. таасир
Таасири BOSP жана BDS кантип колдонулаарынан көз каранды. Эгерде BDS эң борбордо болсо, анда таасир өтө жогору болушу мүмкүн (4 = BOSP чыгарууга таптакыр мүмкүн эмес), ал эми башка BDSке таянуу менен BOSPти (сапаты төмөн болсо да) чыгаруу мүмкүн болсо, ал төмөн болушу мүмкүн, 2-3 диапазондогу таасирге алып келет.
3.1.4. Алдын алуу
Жеткиликтүүлүктүн жетишсиздигинин тобокелдигин азайтуу үчүн маалымат камсыздоочу менен алдын ала байланыштар түзүлүп, маалыматтарга жетүү үчүн узак мөөнөттүү келишим түзүлүшү керек. Мындан тышкары, BDS жана BOSP конкреттүү айкалышы боюнча комплекстүү укуктук талдоо жүргүзүлүшү керек. Учурдагы же келечектеги мыйзамдар аркылуу маалыматтарга жетүү мүмкүнчүлүктөрү да бааланышы керек.
3.1.5. жумшартуу
BOSP үчүн колдонула турган альтернативалуу BDS бар болсо, анын ордуна аларды изилдөөгө болот. Эгерде BDSсиз BOSP чыгарууга эч кандай жол жок болсо жана жеткиликтүүлүктүн жетишсиздигин жоюу мүмкүн болбосо, күч-аракеттен баш тартуу керек жана жаңы BOSP күндүн жарыгын көрбөйт.
3.2. Маалыматтарга кирүү мүмкүнчүлүгүн жоготуу
3.2.1. Description
Бул тобокелдик, статистикалык кеңсе BOSPди негиздеген BDSти жоготуп алууда.
3.2.2. Ыктымалдуулук
BOSP мурунтан эле өндүрүлгөн болсо, анда, адатта, кээ бир туруктуулук бар жана кээ бир учурларда тобокелдик өтө төмөн болушу мүмкүн (1). Бирок, атап айтканда, жетишсиз бекем келишимдер тузулген жеке ишканаларда эч нерсе тоскоолдук кылбайт, мисалы. үзүлүү орточо тобокелдикке алып келген маалыматтарды отчеттуулук саясатын өзгөртүү боюнча жаңы жетекчилик (3). Мындан тышкары, эгерде BDS туруксуз иш менен байланышкан болсо, анда провайдер банкрот болуп калуу коркунучу ар дайым бар, ал эми тобокелдик андан да жогору болушу мүмкүн (4).
3.2.3. таасир
Учурдагы BOSP өндүрүү мүмкүн болбогондуктан, өтө чоң таасирлер көп кездешет (5). BDS кошумча мүнөзгө ээ болгон башка учурларда, таасир 2-3 диапазондо таасири менен сапатты жоготуу менен көбүрөөк болушу мүмкүн.
3.2.4. Алдын алуу
Алдын алуу стратегиясы маалыматсыз стратегияга окшош, бирок өндүрүш жайларында да дайыма сергек болууга басым жасалат.
Бардык жумурткаларыңызды бир себетке салбоо (б.а. ар бир BSOPтин негизинде бир нече BDS болушу) дагы стратегия болушу мүмкүн, бирок бул иш жүзүндө мүмкүн эмес же өтө кымбат болушу мүмкүн.
3.2.5. жумшартуу
Эгерде BDS туруксуз иш-аракеттердин натыйжасы болсо, балким, ошол эле социалдык көрүнүштү чагылдырган жаңы BDS бара-бара жеткиликтүү болуп калат. Бирок, BSOP төмөндөгөндөн кийин "рынокту сканерлөө" баштоо үчүн өтө кеч болуп калат; ал дайыма сергектикти талап кылат жана буга жетишуу кыйын.
4. Укуктук чөйрө менен байланышкан тобокелдик
4.1. Тиешелүү мыйзамдарды аткарбоо
4.1.1. Description
Бул тобокелдик тиешелүү мыйзамдарды эске албаган BOSPти иштеп чыгуу долбоорунан турат, бул BOSPти аталган мыйзамдарга ылайык келбейт. Бул маалыматтарды коргоо мыйзамдарына, жооп кайтаруу жүгүн жөнгө салууга ж.б. тиешелүү болушу мүмкүн.
4.1.2. Ыктымалдуулук
OSC чоң маалыматтарды билбестигин эске алуу менен, кокусунан (3) ылайык келбей калышы мүмкүн. Ыктымалдуулук жалпысынан BDS менен байланышкан, анткени булак канчалык “сезимтал” болсо, дал келбөө ыктымалдыгы ошончолук азыраак болот.
4.1.3. таасир
Таасир, адатта, критикалык мааниде (4) дал келбеген өндүрүш BOSPти токтотууну талап кылат (же ал ишке ашыруу стадиясына жете элек болсо, анын өнүгүшүн токтотуу керек). Бул өтө эле ашкере (5) болушу мүмкүн, анткени туура эмес («мыйзамсыз») расмий статистикадан келип чыккан репутациялык тобокелдиктер кесепеттерге алып келиши мүмкүн.
4.1.4. Алдын алуу
Ар кандай BOSP кылдат укуктук анализди талап кылат - жана бул бир нече этапта болот (иштеп чыгуу/чалгындоо стадиясында алгылыктуу болгон нерсе ишке ашыруу/өндүрүү стадиясында андай болбошу мүмкүн). Бул өз кезегинде BOSPди шайкеш келтирүү үчүн тескери инженерияга алып келиши мүмкүн.
4.1.5. жумшартуу
Дал келбестиктин оордугуна жараша, биринчи кадам BOSPти оффлайн режиминде кабыл алуу болушу мүмкүн.
BOSPти шайкеш келтирүү үчүн кайра инженериялоо вариант болушу мүмкүн, бирок BOSP ушундай жол менен "сакталабы" дал келбестиктин мүнөзүнөн көз каранды.
4.2. Укуктук чөйрөдөгү терс өзгөрүүлөр
4.2.1. Description
Иштеп жаткан BOSPге байланыштуу жаңы мыйзамдар киргизилиши мүмкүн, бул BOSPти иш жүзүндө шайкеш келбейт.
4.2.2. Ыктымалдуулук
Күчөтүлгөн маалыматтарды коргоонун жактоочулары жаңы талаптарды киргизе алышы мүмкүн, алар конкреттүү BOSP түзүүгө түз же кыйыр түрдө таасирин тийгизет. 2-3 диапазондогу ыктымалдык реалдуу баа болуп көрүнөт.
4.2.3. таасир
Таасир, адатта, критикалык (4), дал келбеген өндүрүш BOSPди өчүрүүнү талап кылат деген мааниде.
4.2.4. Алдын алуу
Кээ бир бизнес-маалыматтар мыйзамдык иштеп чыгууларга мониторинг жүргүзүү үчүн үзгүлтүксүз жүргүзүлүшү керек - балким, тийиштүү (мисалы, кеңеш берүүчү) форумдарда расмий статистикага кайрылуу аркылуу аларга таасир этиши мүмкүн.
4.2.5. жумшартуу
Эгерде проактивдүү мониторинг жүргүзүлсө, ал күчүнө кирген биринчи күндөн тартып BOSPти жаңы мыйзамдарга ылайык келтирүү үчүн кайра курууга убакыт болушу мүмкүн.
Эгерде, экинчи жагынан, жаңы мыйзамдар "сюрприз болуп калса" эч кандай мониторинг жүргүзүлбөсө - же мыйзамдар ушунчалык радикалдуу болуп, BOSPти шайкеш келбей тургандай кылып койсо - жалгыз вариант BOSPти өчүрүү болушу мүмкүн.
5. Купуялыкка жана маалыматтардын коопсуздугуна байланыштуу тобокелдиктер
5.1. Маалыматтардын коопсуздугун бузуулар
5.1.1. Description
Бул тобокелдик статистикалык органдардын маалыматына уруксатсыз кирүүгө байланыштуу. Үчүнчү тараптар эмбарго астында турган маалыматтарды ала алышат, мисалы, графиктин чыгарылышынан улам(9) Толугу менен бир BDSке негизделген ар кандай BOSP үчүн, маалыматтар маалыматтын баштапкы ээсине кыйыр түрдө белгилүү болот, жана методология ачык болсо, алынган статистика да белгилүү болот.Бул жерде бул жагдай каралбайт, тескерисинче, менчик ээлеринин туура эмес иш-аракетине байланыштуу тобокелдик.) (10 Мындан тышкары, бул маалыматтар купуялуулукту бузуу коркунучун алып келиши мүмкүн. Бул тобокелдик өзүнчө каралат.). Бул, мисалы, инвесторлор фондулук рынокто күткөн маалыматтар болушу мүмкүн.
5.1.2. Ыктымалдуулук
Статистикалык бөлүмдө IT чөйрөсүн коргоонун техникалык аспектилери жөнүндө сөз болгондо, BDS үчүн тобокелдик салттуу булактар сыяктуу эле мүмкүн. Бирок, эске алынышы керек болгон эки кошумча аспект бар.
Биринчиден, кээ бир BDS менен, баштапкы ээсинин маалымат коопсуздугу бузулушу мүмкүн болгондугуна байланыштуу жалпы тобокелдик бир аз жогорулайт. Бул, мисалы, өнөр жайлык шпиондукка же хакерликке байланыштуу болушу мүмкүн.
Экинчиден, потенциалдуу баалуу маалыматтар кеңседе сактала баштагандан кийин, зыяндуу ниетти тартуу коркунучу күчөйт. Эгерде сакталган маалыматтар бизнес үчүн абдан чоң мааниге ээ болсо, сиз IT инфраструктурасына багытталган чабуулдардын өтө жогору ыктымалдыгына даяр болушуңуз керек, андыктан бузуунун ыктымалдуулугу жогору болушу мүмкүн (4).
Эгерде сакталып жаткан маалыматтар баалуу катары кабыл алынбаса, анда жалпы ыктымалдык өтө жогору эмес көрүнөт - маалымат булагына жараша (1)ден (3) чейин.
5.1.3. таасир
Репутацияга зыяны чоң болушу мүмкүн (5). BDS учурунда маанилүү нерсе, эгерде коопсуздуктун баштапкы ээсинде бузулса, статистикалык ведомствонун репутациясына тийгизген таасири, бузуу анын сакталган маалыматтарга караганда төмөн болушу күтүлүүдө.
Башка жагынан алып караганда, статистикалык кызматтагы мыйзам бузуу баштапкы ээси үчүн терс кесепеттерге алып келиши мүмкүн. Бул учурда жеткирүүчү менен статистикалык органдын ортосундагы ишенимдин бузулушунан улам күчтүү терс таасир кайрадан болушу мүмкүн (5).
5.1.4. Алдын алуу
BDS учуруна мүнөздүү болгон нерсе, баштапкы ээсинин коопсуздук процедуралары ылайыктуу болушу мүмкүн. Муну көзөмөлдөө үчүн статистикалык органдарга текшерүү ыйгарым укуктары берилиши күмөн. Маалыматтары жашыруун жарыялоо графиги бар жазууларды түзүү үчүн пайдаланылган менчик ээлери өздөрүнүн имараттарында коопсуздуктун мүмкүн болуучу бузулушунун расмий статистикага тийгизген таасири жөнүндө кабардар болушу керек жана тийиштүү коопсуздук процедуралары бар экендигине расмий кепилдик алышы керек.
Ээсинин имаратындагы коопсуздукту бузуунун статистикалык кызматка олуттуу таасирин тийгизбестен алдын алуунун жөнөкөй жолу бир эле продукт үчүн бир нече булактардын колдонулушун камсыз кылуу болуп саналат, ошондуктан бир бузулган булак акыркы көрсөткүчтү чыгаруу үчүн жетишсиз. Бул ыкманын артыкчылыгы чоң көзөмөл статистикалык органдын колунда.
Маалыматтын баштапкы ээсине статистикалык мекемеде коопсуздуктун бузулушуна терс таасирин тийгизбөөнүн жолу - ээсинин көз карашынан потенциалдуу сезгич болгон маалыматтарды статистикалык кызматка өткөрүп берүүнү камтыбаган иштөө ыкмасын табуу. Чийки түрүндө. Мүмкүн болгон алдын алуучу ыкма топтолгон маалыматтарды колдонуу болуп саналат. Бирок, бул учурда калктын айрым мүчөлөрүн идентификациялоого жол бербөө үчүн жасалгандар сыяктуу бириктирүүнүн кээ бир формалары туура келбей турганын эстен чыгарбоо керек. Мунун бир себеби, ээсине болгон тобокелдик анонимдүүлүккө жетишилгенден кийин да маанилүү болушу мүмкүн болгон маалыматтардын коммерциялык баалуулугу менен байланыштуу болушу мүмкүн.
5.1.5. жумшартуу
Статистикалык орган тарабынан жүргүзүлгөн маалыматтар бузулган учурда, баштапкы ээсине терс таасирин тийгизбесе, азайтуу чаралары салттуу булактардагыдай эле болот.
Алгачкы менчик ээси үчүн терс кесепеттер болгон учурда статистикалык орган өзүнүн коопсуздук жол-жоболорун карап чыгып, күчөтүшү керек жана бул боюнча өзүнүн берилгендигин так билдирүүгө жана көрсөтүүгө милдеттүү.
Эгерде бузуу баштапкы ээсинин имаратында болсо, тиешелүү статистикалык орган кырдаалды так билдирүүгө жана менчик ээсинин коопсуздук жол-жоболорун жакшыртууну талап кылууга тийиш. Зарыл болсо, сиз альтернатива берүүчүнү издесеңиз болот.
5.2. Маалыматтын купуялыгын бузуулар
5.2.1. Description
Бул статистикалык популяциядагы бир же бир нече адамдын купуялуулугу бузулуп калуу коркунучу. Бул башка мамлекеттик органдардын кысымынан улам IT инфраструктурасына кол салуудан же статистикалык маалыматтардын чыгарылышына көзөмөлдүн жетишсиздигинен улам болушу мүмкүн.
5.2.2. Ыктымалдуулук
Маалыматтарды бузуу коркунучу сыяктуу эле, микромаалыматтарды сактоонун техникалык шарттары BDSти кошуу менен көп деле өзгөрбөйт. Бирок, бул жерде да эскертүүлөр бар.
Белгилүү бир маалымат булактарынан алынган микромаалыматтар жогорку бизнес маанисине ээ болушу мүмкүн, андыктан аны сактоо чабуулдардын ыктымалдыгын жогорулатат.
Мындан тышкары, кээ бир микромаалыматтар укук коргоо, салык салуу же саламаттыкты сактоо сыяктуу башка мамлекеттик органдар үчүн абдан пайдалуу болушу мүмкүн. Кээ бир жагдайларда статистикалык купуялуулук принцибин сактоо чоң кысымга дуушар болушу мүмкүн.
Статистикалык маалыматтардын ачыкка чыгышын көзөмөлдөөдөгү кемчиликтерге келсек, учурда калыптанып калган практика бар. BDS кичинекей субпопуляциялар үчүн статистиканы түзүүгө мүмкүндүк берет же ар кандай BDSлерден топтолгон маалыматтарды байланыштыруу мүмкүнчүлүгүн берет, бул тобокелдиктин пайда болуу ыктымалдыгын жогорулатат. Мындан тышкары, жаңы булактар жаңы методологиялык иштеп чыгууларды талап кылат, андыктан ачыкка чыгууну көзөмөлдөө методологиясынын талаптагыдай жаңыланбаганы чыныгы коркунуч болуп саналат.
Жалпысынан алганда, акылга сыярлык алдын алуу чаралары менен ыктымалдыкты акылга сыярлык деңгээлде кармап турууга болот, бирок көптөгөн ар түрдүү жана ар түрдүү факторлор бар болгондуктан, бул жерде ылайыктуу баа берүү ыктымалдыгы жогору болуп көрүнөт (4).
5.2.3. таасир
Репутацияга зыяны чоң болушу мүмкүн (5). Маалыматтардын коопсуздугун бузуу коркунучу сыяктуу эле, статистикалык кызматтагы бузуу баштапкы ээси үчүн терс кесепеттерге алып келиши мүмкүн. Бул жерде мындай окуянын таасири, өзгөчө коомдук пикирдеги учурдагы тенденциялар улана берсе, андан да чоң болушу мүмкүн. Маалымат берүүчү менен статистикалык мекеменин ортосундагы мамилеге зыян да абдан чоң болот деп күтүлүүдө.
5.2.4. Алдын алуу
Бул тобокелдиктин алдын алуунун ишенимдүү жолу - BDSтин микромаалыматтарына такыр ээ болбоо (бирок башка микромаалыматтарды кармоо дагы эле тиешелүү тобокелдикти алып келет, бирок башка ыктымалдуулук жана таасири менен). Бул жол, маалыматтардын коопсуздугун бузуу коркунучу сыяктуу эле, статистикалык максаттар үчүн маалыматтарды колдонуунун башка жолдорун иштеп чыгуу зарылдыгын талап кылат. Мындан тышкары, бул жерде булактардын ар түрдүү табияты мүмкүн болушунча көбүрөөк пайдалуу маалыматты алуу жана купуялуулукту коркунучтан коргоо боюнча атаандаш максаттар менен жаңы методологияларды иштеп чыгуу керек дегенди билдирет.
Микромаалыматтарды сактоодо IT коопсуздугу жана жеткиликтүүлүктү башкаруу механизмдери талап кылынган деңгээлде болушу керек жана дайыма көзөмөлгө алынышы керек. Маалыматтарды алуунун жаңы ыкмаларынын коопсуздугун камсыздоого өзгөчө көңүл буруу керек. Кызыгы, бул жаңы ыкма физикалык жактан сактоочу түзүлүштөрдү (мисалы, катуу дисктер) ташуу камтышы мүмкүн. Бул ыкма колдонулса, жеткирүү физикалык жактан коопсуз болушу керек жана шифрлөө колдонулушу керек.
5.2.5. жумшартуу
Бул жерде жумшартуу чаралары маалымат коопсуздугунун бузулушуна окшош. Эгерде мыйзам бузуунун себеби башка мамлекеттик органдын кысымы болсо, анда ушул сыяктуу мыйзам бузуулар келечекте дагы оорлош үчүн жетекчиликтин көз карандысыздыгын күчөтүү мүмкүнчүлүгүн пайдалануу керек.
5.3. Маалымат булагы менен иштөө
5.3.1. Description
Үчүнчү тараптын маалымат камсыздоочулары, мисалы, социалдык медианын маалыматтары же өз ыктыяры менен берилген маалыматтар манипуляциялоо коркунучунда. Бул маалымат провайдеринин өзү же үчүнчү жактар тарабынан жасалышы мүмкүн. Мисалы, көптөгөн жалган социалдык медиа билдирүүлөрү, эгерде индекс ушундай маалыматтардан эсептелгени белгилүү болсо, тигил же бул маалыматтардан алынган статистикалык индексти түртүү үчүн түзүлүшү мүмкүн.
Ыктыярдуу түрдө берилген маалыматтар үчүн, ыктыярчылар белгилүү бир күн тартиби менен белгилүү бир кызыкчылык тобунун өкүлдөрү болушу мүмкүн.
5.3.2. Ыктымалдуулук
Көбүрөөк пайда алып келүү үчүн манипуляцияланышы мүмкүн болгон маалыматтар үчүн, ыктымалдуулук жогору. Бул баалуу кагаздар рыногу сыяктуу статистика кызыктуу маалыматтар болушу мүмкүн. Акыркы LIBOR жана Forex чатактарынан улам, стимул бар болгон учурда, маалыматтарды манипуляциялоо аракеттери болушу мүмкүн деп болжолдоого болот.
Ыктыярдуу түрдө берилген маалыматтарга негизделген статистика үчүн, бир пикири бар түр көрсөткөн жана аны ачык айтуу үчүн (мисалы, интернет-форумдарда) акча алган адамдарды жумушка алуу боюнча акыркы PR практикасын карап көрүү керек, бул ыктымалдуулук аз эмес деген жыйынтыкка келүү керек. Жалпысынан алганда, 3төн 4кө чейинки көрсөткүч адекваттуу көрүнөт.
5.3.3. таасир
Манипуляциянын чоң көйгөйү - бул аныкталбастан узак убакытка созулушу. Эгерде манипуляция узак убакыт бою уланса, сапатка таасири олуттуу болушу мүмкүн. Мындан тышкары, калктын расмий статистикага болгон ишенимине зыян да чоң болушу мүмкүн, айрыкча статистикалык органдардын сапаттуу маалыматтарды камсыздоочу ролу ачык белгиленсе. Башка жагынан алып караганда, эгерде манипуляциялар эрте аныкталып, анан жарыяланса, бул чындыгында коомчулуктун кабылдоосун жакшыртат. Өтө начар учурларды кошпогондо, максималдуу таасирди элестетүүгө болот (3).
5.3.4. Алдын алуу
Альтернативдик булактар менен үзгүлтүксүз мониторинг көнүгүүлөрүн аткаруу мүмкүн болгон алдын алуу ыкмаларынын бири болуп саналат. Бул альтернатива булактары салттуу же башка болушу мүмкүн. Булактардын айкалышынын негизинде статистиканы колдонуу манипуляциянын олуттуу кесепеттерин алдын алат. Провайдер тарабынан демилгеленген манипуляциядан коркуп жаткан учурларда, мыйзамдуу макулдашуулар да мындай практиканы алдын алуунун бир жолу болушу мүмкүн.
5.3.5. жумшартуу
Коомдук мамилелерге келтирилген зыян жагынан бул жерде көрүлүшү керек болгон жеңилдетүү чаралары кандайдыр бир кризис менен күрөшүүдөн анча деле айырмаланбайт.
Берилиштердин сапаты көз карашынан алганда, эгер мурунку маалыматтар туура сериялар чоң кечигүү менен да оңдолсо пайдалуу болмок.
чыгарылат. Бул үчүн үзгүлтүксүз бенчмаркинг жардам берет. Бул учурда салыштыруу максаты алдын алуу максатынан бир аз башкача экенин белгилей кетүү керек. Мунун алдын алуу үчүн, эталондук маалыматтар менен BDSтин ортосундагы шектүү дал келбести тез байкап, иликтөө керек. Жеңилдетүү максатында, эски пайдалуу маалыматтар ар дайым пайдалуу.
Мындан тышкары, келечекте ушул сыяктуу манипуляцияларды болтурбоо үчүн кам көрүү керек - өзгөчө сезимтал учурларда бул салыштыруу максатында бир нече жеткирүүчүлөрдөн ашыкча маалыматтарды алуу дегенди билдирет.
5.4. Расмий статистика тарабынан чоң маалыматтарды колдонууну коомчулукта жагымсыз кабыл алуу
5.4.1. Description
Жалпыга маалымдоо каражаттары жана жалпы коомчулук купуялык маселелерине жана чоң маалымат булактарынан алынган жеке маалыматтарды колдонууга, өзгөчө мамлекеттик органдардын жарандарга карата административдик же мыйзамдуу аракеттерди көрүп жаткан маалыматтарды экинчи ирет колдонуу контекстинде өтө сезимтал. Терс кабыл алынган колдонуу навигация маалыматтарын талдоонун негизинде ылдамдыкты башкаруу позициясын аныктоо болушу мүмкүн (11 Караңыз ).
TomTom Нидерландынын өзгөчө окуясы TomTom түзмөктөрүнө суроо-талаптын олуттуу төмөндөшүнө алып келди жана компаниянын маалыматтарга жетүүнү чектөө чечимине алып келди. Бул учурда, маалыматтар жеке адамдарга тиешелүү, бирок жолдун участогу боюнча ылдамдык деңгээли.
Бирок, коомчулук тарабынан оң кабыл алынган чоң маалымат тиркемелери болушу мүмкүн. Бир мисал, чоң маалымат ыкмаларын колдонуу менен уурулук сыяктуу кылмыштардын алдын алган тиркемелер.
Оң, ошондой эле терс коомдук пикир расмий статистиканы өндүрүү контекстинде BDS колдонууга күчтүү таасир этиши мүмкүн.
Коомдук терс пикирдин натыйжасы төмөнкүлөр болушу мүмкүн:
- BDS мындан ары статистикалык органдар үчүн жеткиликтүү болбой калат, же маалымат берүүчүнүн же өкмөттүн маалыматтарды колдонбоо чечимине байланыштуу, же
- белгилүү бир BOSP болсо, өндүрүшкө тоскоол болушу мүмкүн болгон маалыматтарды колдонуу чектелген болот.
5.4.2. Ыктымалдуулук
Мындай окуянын ыктымалдуулугуна же анын статистикалык маалыматтарга таасирин тийгизе турган факторлор:
- маалыматтардын купуялуулугу, б.а. адамдарды канчалык оңой аныктоого болот;
- маалыматтар жеке адамдар жөнүндө ачып берген маалыматтын көлөмү, мисалы, ар кандай булактардан алынган маалыматтарды байланыштыруу аркылуу көбөйтүлөт;
- маалыматтардын түрү, мисалы, каржылык бүтүмдөр башка маалыматтарга караганда көбүрөөк жашыруун катары кабыл алынат;
- жарандарга каршы көрүлүшү мүмкүн болгон потенциалдуу аракеттердин түрү, мисалы, ылдамдыкты ашырган адамдарга айып салуу;
- маалымат камсыздоочулары жана колдонуучулары иштеген же укуктук шарттар коомдук этикалык пикирлерге/стандарттарга карама-каршы келген түшүнүксүз укуктук чөйрө;
- статистиканы алуу үчүн белгилүү бир маалымат булагынан көз карандылыктын даражасы; чалгындоо стадиясында бул фактор бир аз мааниге ээ болушу мүмкүн. Бирок, бул кийинки этапта алынган статистикага чоң таасирин тийгизиши мүмкүн, ошондуктан чалгындоо стадиясында да каралышы керек. Бир көйгөй, маалымат булактары потенциалдуу түрдө бирден ашык статистикалык аймакты тейлей тургандыктан, маалыматтарды колдонуунун акыркы көлөмү башында белгисиз болушу мүмкүн.
Жагымсыз окуялардын убактысын эсептөө мүмкүн эмес, анткени коомдук мобилизация көбүнчө жарандарга терс таасирин тийгизген окуяларды чагылдыруу менен шартталган. Бирок, өкмөттөр жана жеке ишканалар тарабынан чоң маалыматтарды колдонуунун көбөйүшү менен жана өзгөчө маалыматтарды баштапкы чогултууга алып келген максаттардан башка максаттар үчүн жигердүү маркетинги менен, мындай окуялардын болушу ыктымал.
Коомчулуктун кабылдоосуна чоң таасирин тийгизген окуялар тез-тез эмес, кокустук (3) жана алыскы (2) болуп саналат. Чоң маалымат булактарын колдонуунун көбөйүшү менен ыктымалдуулук да жогорулайт.
5.4.3. таасир
Окуянын таасири жогоруда талкууланган факторлордон көз каранды. Жалпысынан алганда, буга чейин эле түзүлгөн статистикалык маалыматтарды өндүрүү үчүн таасир кыйла оор, анткени операция токтотулушу мүмкүн. Таасир, ошондой эле альтернативалык маалымат булактарынын болушунан көз каранды, бирок окуя ишке ашса, коомдук кабылдоо ар кандай маалымат булактарын айырмалай албайт. Чоң маалыматтарды колдонуунун учурдагы абалында бул булактар салттуу маалымат булактарын толугу менен алмаштыра албайт, тескерисинче, учурдагы статистиканы толуктайт. Бул окуялардын таасирин азайтат. Демек, окуянын таасири 2ден (кичине) 3кө (чоң) чейинки диапазондо каралат. Өндүрүш стадиясында таасир 4 (критикалык маани) чейин көбөйүшү мүмкүн.
5.4.4. Алдын алуу
Алдын алуу чаралары расмий статистикада чоң маалыматтар үчүн этикалык принциптерди аныктоону камтышы мүмкүн. Этикалык көрсөтмөлөр европалык статистиканын практикалык кодекси же расмий статистиканын негизги принциптери сыяктуу принциптерге негизделиши керек (12 ). Кийинки кадам этикалык колдонмолордун жыйынтыктарын коомчулукка жарыялай турган жана кызыкдар тараптарга BOSP үчүн BDSти этикалык колдонуу жөнүндө маалымат берүү үчүн колдонула турган коммуникация стратегиясын аныктоо болот.
Тобокелдиктерди аныктоо жана этикалык принциптерге негизделген алдын алуучу же жумшартуучу иш-аракеттерди сунуштоо үчүн конкреттүү BDS үчүн өзүнчө тобокелдик баалоо жүргүзүлүшү мүмкүн. Тобокелдиктерди өзүнчө баалоо бардык тобокелдиктерди аныктоону жана иш-аракеттерди актоо үчүн маалыматтарды коргоо агенттиктери сыяктуу кызыкдар тараптарды да камтышы мүмкүн.
5.4.5. жумшартуу
Коммуникация стратегиясы ошондой эле коомдук терс мамилелердин күчөшүнө каршы чараларды камтышы керек. Тобокелдиктерди өзүнчө баалоо маалыматтарды колдонуунун позитивдүү мисалдарын жана маалыматтарды кыянаттык менен пайдаланууну алдын алуу чараларын чогултушу керек, бул сөзсүз түрдө саясат деңгээлинде кабыл алынышы мүмкүн жана статистикалык коомчулук эффективдүү таасир эте албайт.
5.5. Ишенимдин жоголушу - байкоо аркылуу пайда болбойт
5.5.1. Description
Расмий статистиканы колдонуучулар адатта статистиканын тактыгына жана ишенимдүүлүгүнө чоң ишеним көрсөтүшөт. Бул статистикалык маалыматтарды өндүрүү ишенимдүү жана жалпыга жеткиликтүү методологиялык базага, ошондой эле статистикалык продуктунун сапатына документтештирилгендигине негизделген. Анын үстүнө, көпчүлүк статистика байкоолорго негизделген, б.а. байкоо жана статистикалык маалыматтардын ортосунда оңой түшүнүктүү байланышты түзүүчү сурамжылоолордон же эл каттоодон алынган. Статистиканын негизги максаттары үчүн чогултулбаган BDSти колдонуу бул мамилелерди жоготуп алуу жана колдонуучулардын расмий статистикага болгон ишенимин жоготуу коркунучун жаратат. Калкты каттоонун акыркы айлампасына (2010-ж.) байланыштуу мисал, кээ бир өлкөлөрдө статистика бир нече булактарды жана статистикалык моделдерди колдонуу менен алынган. Бир катар учурларда кызыкдар тараптар статистиканы талашкан.
5.5.2. Ыктымалдуулук
Тобокелдиктин пайда болуу ыктымалдыгы статистикалык/методологиялык моделдин татаалдыгы, BSD жана BOSP ортосундагы байланыштын негиздүүлүгү же башка статистикалык маалыматтар менен шайкештик сыяктуу факторлорго көз каранды. Ыктымалдуулук 3 (кокустук) жана 4 (болжолдуу) ортосунда болушу керек, башкача айтканда, ал бир нече жолу же тез-тез болушу мүмкүн.
5.5.3. таасир
Тобокелдиктин пайда болушунун таасири көбүнчө НКУлар статистиканын тактыгын жана ишенимдүүлүгүн ийгиликтүү көрсөтө алабы же жокпу, көз каранды болот. Буга жетишүү мүмкүн болбогон учурда, ишенимди жана ишенимди жоготуу жагынан таасир башка статистикалык чөйрөлөргө да таасирин тийгизиши мүмкүн, б.а. кээ бир статистиканын ишенимдүүлүгү гана эмес, уюмдун өзүнө да шек туудурат. НКУлар бул чөйрөдө иштеген башка жеке уюмдарга караганда атаандаштык артыкчылыктарын жоготот.
5.5.4. Алдын алуу
Алдын алуу иш-чаралары илимий коомчулук тарабынан таанылган илимий жактан негизделген методологияны иштеп чыгууну жана басып чыгарууну, маалыматтарды сапаттуу метаберилиштер менен байытууну, BOSPтин BOSP эместер менен ырааттуулугун камсыз кылууну жана сапатты катуу көзөмөлдөөнү камтыйт.
Статистикалык өндүрүштү улантуудан мурун, BOSP эксперимент катары жарыяланышы мүмкүн жана кызыкдар тараптар BOSPти ырастоо же жакшыртуу үчүн BOSPке каршы чыгууга үндөшөт.
5.5.5. жумшартуу
Айырмалай турган эки учур бар. Эгерде статистика талаштуу болсо, бирок сапаттуу/жетиштүү (туура/так) болсо, түшүнүктүү мисалдарды келтирип, статистиканы коомчулукка түшүндүрүү жана жеткирүү жетиштүү болмок.
6. Көндүмдөр менен байланышкан тобокелдиктер
6.1. Адистердин жетишсиздиги
6.1.1. Description
Адамдардын иш-аракеттерин аткарууда калтырган санариптик издерин талдоо үчүн расмий статистикада кеңири таралган эмес, белгилүү бир маалыматтарды талдоо куралдары талап кылынат. Биринчиден, сурамжылоодо түз суроо эмес, адамдардын иш-аракеттери боюнча кыйыр маалыматтарды колдонуу статистикалык моделдерди, демек, тыянак чыгаруу жана машина үйрөнүү көндүмдөрүн колдонууну талап кылат. Экинчиден, бул санарип жазуулар көбүнчө сурамжылоонун натыйжалары үчүн жалпы таблицанын форматына ээ болбогон, статистикалык бирдикке туура келген саптар жана ошол статистикалык бирдиктердин спецификалык мүнөздөмөлөрү менен мамычалар бар маалыматтардан турат. Санариптик трассалар текст, аудио, сүрөт жана видео түрүндө да көрсөтүлөт. Маалыматтын бул түрлөрүнөн тиешелүү статистикалык маалыматты алуу үчүн табигый тилди иштетүү, аудио сигналды иштетүү жана сүрөттү иштетүү боюнча көндүмдөр талап кылынат. Үчүнчүдөн, бул маалымат булактары массалык маалымат топтомун камсыз кылууга умтулат, аларды иштетүү бөлүштүрүлгөн эсептөө методологиясын жакшы түшүнүүнү талап кылат.
Эксперттердин жетишсиздигинин коркунучу бул жаңы ири маалымат булактарынын биринен маалыматтарды алууда турат, анткени статистикалык органда кызматкерлердин зарыл көндүмдөрү жок болгондуктан, аны туура иштеп чыгуу жана талдоо мүмкүнчүлүгү жок.
6.1.2. Ыктымалдуулук
Бул тобокелдиктин ыктымалдыгы үч фактордон көз каранды болот: 1) чоң маалымат булагынын ар бир түрү үчүн талап кылынган көндүмдөрдүн спецификалык түрлөрү жана статистикалык кызматтын мындай булакты изилдөө мүмкүнчүлүгүн табуу ыктымалдыгы; 2) статистикалык органдарда зарыл болгон көндүмдөрдүн учурдагы болушу; жана 3) статистикалык органдын уюштуруу маданияты.
Талап кылынышы мүмкүн болгон көндүмдөрдүн түрлөрү боюнча, бардык булактар жогоруда саналган көндүмдөрдүн бардыгын талап кылбагандыгын белгилей кетүү керек. Кээ бирлери (мисалы, Google Trends тибиндеги маалыматтар) бөлүштүрүлгөн эсептөөнү талап кылбайт, анткени ал маалымат ээсинен алдын ала иштетилген же сигналды иштетүү көндүмдөрү бар жана биринчи кезекте статистикалык моделдөө көндүмдөрүн талап кылат. Бирок, чоң маалымат булактарынын көп түрдүүлүгү бар, алардын көпчүлүгү бөлүштүрүлгөн эсептөө, сигналдарды иштетүү жана машинаны үйрөнүү боюнча көндүмдөрдү талап кылат. Ошол эле учурда, бул санариптик издерди туура изилдөө бир нече булактарды иштетүүнү талап кылат. Ошентип, чоң маалымат булактарынын статистикалык мекемелерге жеткиликтүү болушу бул адаттан тыш көндүмдөрдү талап кылуу ыктымалдыгы жогору жана бул тобокелдиктин ыктымалдыгы өтө жогору (5).
Талап кылынган көндүмдөрдүн учурдагы болушуна келсек, бул конкреттүү статистикалык мекемеге жараша болот. Сурамжылоонун методологиясы сурамжылоо методологиясына караганда азыраак таралган күндө да, ал тандалган аймактарда расмий статистикада да колдонулат. Ошондуктан, бул үчүн адам ресурстарын кандайдыр бир кайра бөлүштүрүү талап кылынса да, статистикалык башкармалыктар өз алдынча чечим таба алышат. Бөлүштүрүлгөн эсептөө көндүмдөрүнө келсек, негизинен IT менен байланышкан, алар уюмда IT инфраструктурасы кандайча башкарылышына жараша болот. IT бөлүмү канчалык аутсорсингге ээ болгонуна жараша, чечимдер учурдагы макулдашуулардын алкагында табылышы мүмкүн. Бирок, сигналдарды иштетүү жана машинаны үйрөнүү көндүмдөрү көбүнчө расмий статистикалык кеңселерде жок жана бул көндүмдөрдү колдонуу аутсорсингге берилбейт, анткени алар статистикалык эксперттер тарабынан колдонулушу керек. Ошондуктан, бул көз караштан алганда, бул тобокелдиктин ыктымалдыгы да абдан жогору көрүнөт (5).
Уюмдун маданияты да бул тобокелдиктин ыктымалдуулугуна таасир этет. Өзүн-өзү окутуу аркылуу керектүү көндүмдөрдү алууга даяр кызматкерлерге ээ болуу уюмга кырдаалга адаттагыдан башка көндүмдөрдү талап кылган жаңы маалымат булагы менен жооп берүүгө мүмкүндүк берет. Бул статистикалык органдын уюштуруу маданиятына, тактап айтканда, ал кызматкерлерди жаңы көндүмдөрдү үйрөнүүгө шыктандырабы жана кызматкерлерге өз алдынча билим алууга убакыт береби, көз каранды.
Ошентип, статистикалык мекеме өз кызматкерлеринин арасында көндүмдөрдүн жетишсиздигинен улам жаңы маалымат булактарын иштеп чыгуу жана талдоо мүмкүн болбой калуу ыктымалдыгы уюмдун окуу маданиятына жараша (4) жана ыктымал (5) ортосунда болот.
6.1.3. таасир
Кызматкерлеринин квалификациясынын жетишсиздигинен ири маалымат булактарын иштеп чыгууга жана талдоо жүргүзүүгө жөндөмсүз болгон статистикалык орган эки мүмкүн болгон терс кесепеттерге алып келиши мүмкүн: 1) маалымат булагы, жок эле дегенде, толук изилденбейт; 2) булак туура эмес пайдаланылат.
Чоң маалыматтардын баалуу булагынын потенциалын толук изилдеп чыкпаса, кыска мөөнөттө анча деле таасир этпейт (2), анткени статистикалык мекемелерде учурдагы керектөөлөрдү канааттандыруу үчүн статистикалык куралдар бар. Бирок, узак мөөнөттүү келечекте (жана, балким, орто мөөнөттүү келечекте да) бул мүмкүнчүлүктү жоготуунун кесепеттери өтө оор болот (4), анткени статистикалык мекемелер аларга мүмкүнчүлүк бере турган бирдей институционалдык структурага ээ болбогон жеке провайдерлердин атаандаштыгына көбүрөөк дуушар болушат. статистикалык маалыматтардын коомдук көз карандысыздыгын кепилдикке алуу.
Бирок, булакты кыянаттык менен пайдалануу статистикалык органдар үчүн өтө терс кесепеттерге алып келет, анткени расмий статистика өз миссиясын аткарууда алардын аброюна көп таянат. Бирок, биз, эгерде өткөрүп жиберилсе, туура эмес натыйжаларга алып келиши мүмкүн болгон эң маанилүү көндүм бул статистикалык корутунду, атап айтканда, моделге негизделген корутунду болуп саналат деп ырастасак болот. Демек, күтүлгөн таасир өтө катуу эмес, критикалык (4) болот.
6.1.4. Алдын алуу
Статистикалык органдар бул тобокелдикти эки жол менен жигердүү алдын алат: 1) окутуу; жана 2) коюу.
Статистикалык мекемелер статистикалык өндүрүштө чоң маалымат булактарын колдонуу үчүн зарыл болгон көндүмдөрдү деталдаштыруу, кызматкерлердин учурдагы көндүмдөрүн картага түшүрүү, окутуу муктаждыктарын аныктоо жана андан кийин окуу курстарын уюштуруу аркылуу кызматкерлерди керектүү көндүмдөр менен жабдышы мүмкүн.
Статистикалык органдар талап кылынган шыктарга ээ жаңы кызматкерлерди да тарта алышат. Бул олуттуу чектөөлөр бар окшойт, анткени статистикалык мекемелер бөлүмдүн ичинде чоң маалымат булактарын колдонуу кеңири жайыла турган кырдаал үчүн кызматкерлердин критикалык массасын жалдай албайт жана жаңы кызматкерлердин учурдагы тажрыйбасына дал келүү үчүн дагы бир нече жыл талап кылынат. кызматкерлери. Бирок, жок эле дегенде, штаттык жаңылоонун бир бөлүгү катары жалданган жаңы кызматкерлердин айрымдары чоң маалымат жөндөмүнө ээ болушу мүмкүн.
6.1.5. жумшартуу
Жаңы чоң маалымат булактары керектүү көндүмдөрү бар кызматкерлери жок болгон кырдаалга туш болгон статистикалык органдар терс кесепеттерди эки жол менен жумшарта алышат: 1) субподряддык келишим; жана 2) кызматташуу.
Статистикалык органдар бул кызматтардын түрлөрүн көрсөткөн башка уюмдар менен маалыматтарды иштеп чыгуу жана жаңы чоң маалымат булактарын талдоо боюнча келишимдерди түзүшү мүмкүн. Маалыматтардын бул түрүн иштетүүгө адистешкен бизнестин жаңы сектору пайда болуп жаткандыктан, бул жашоого ылайыктуу чечим болуп көрүнөт. Бирок, бул өз алдынча белгилүү бир тобокелдиктерди камтыган чечим, анткени статистикалык орган потенциалдуу сезгич статистикалык продуктыларды өндүрүүгө азыраак көзөмөл жүргүзөт. Бул чечимдин кемчилиги да бар, ал статистика башкармасынын кызматкерлерине зарыл ыктарды уйренууге жана алууга мумкундук бербейт.
Керектүү көндүмдөрү бар кызматкерлери бар жана чоң маалыматтардын булагын изилдөөгө кызыкдар болгон башка уюмдар менен кызматташуу келечектүү чечим болуп көрүнөт. Бул кызматташуу статистикалык башкармалыктын кызматкерлери жана өз билимдерин бөлүшүүчү тең укуктуу башка уюмдардын кызматкерлери менен биргелешкен долбоорлор түрүндө болушу мүмкүн. Бул көндүмдөрдүн жетишсиздигинин коркунучун гана азайтпастан, статистикалык органдардын кызматкерлерине бул көндүмдөрдү алууга мүмкүндүк берет.
6.2. Эксперттердин башка уюмдарга кетиши
6.2.1. Description
Бул тобокелдик статистикалык бөлүмдөр чоң маалымат көндүмдөрүн алгандан кийин өз кызматкерлерин башка уюмдарга жоготуп коюшу.
6.2.2. Ыктымалдуулук
Бул тобокелдиктин ыктымалдуулугу эки фактордон көз каранды болот: 1) расмий статистикадан тышкаркы уюмдарда болгон жагымдуу мүмкүнчүлүктөр; 2) статистикалык бөлүмдөрдөгү эмгек шарттары.
Расмий статистикадан тышкаркы уюмдардагы мүмкүнчүлүктөр үчүн бул тобокелдик (4) көрүнөт. Жеке сектордо, ошондой эле башка мамлекеттик сектор уюмдарында чоң маалымат көндүмдөрү бар адамдарга суроо-талап жогору. Чоң маалыматтар менен иштөө көндүмдөрүнө ээ болгондон кийин, расмий статистикачылар тажрыйбалуу статистиктер катары салыштырмалуу артыкчылыкка ээ болушат. Атайын чоң маалымат көндүмдөрүнөн тышкары, башка уюмдар колдонуучунун муктаждыктарын баалоо жана расмий статистикачыларга мүнөздүү болгон негизги эффективдүү индикаторлорду (KPI) иштеп чыгуу сыяктуу салттуу көндүмдөрү бар маалымат таануучуларды талап кылат. Мындан тышкары, жаңы көндүмдөрдү алууга даяр болгон кызматкерлер да карьералык өзгөрүүлөргө ачык болуп, статистикалык кызматтан кетээри күтүлүүдө.
Статистикалык органдардагы иштөө шарттарына келсек, бул, албетте, негизинен конкреттүү ведомстводон көз каранды. Бирок, жалпысынан статистикалык бюролор дагы деле сан жагынан адамдар үчүн жагымдуу мансап мүмкүнчүлүктөрүн сунуштайт. Статистикалык кеңселер иштөө үчүн мүмкүн болгон домендердин эң чоң спектрин жана иштөө үчүн маалыматтардын эң чоң тандоосун сунуштайт. Бул кандайдыр бир жол менен статистикалык органдардын күтүлбөгөн жагдайлардан улам кызматкерлерин жоготуу ыктымалдыгын азайтат (3).
6.2.3. таасир
Бул тобокелдиктин таасири биринчи кезекте тиешелүү жөндөмгө ээ кызматкерлердин жок болуу коркунучу менен бирдей болот. Ошондуктан, таасири жогоруда айтылгандай критикалык (4) болот.
6.2.4. Алдын алуу
Статистикалык органдардын бул тобокелдиктин алдын алуунун бирден-бир жолу өз кызматкерлерине жагымдуу иштөө шарттарын камсыз кылуу болуп саналат окшойт. Бул жалпысынан бардык кызматкерлерге тиешелүү. Бирок, кызматкерлер жаңы көндүмдөрдү, тагыраак айтканда, чоң маалымат көндүмдөрүн үйрөнүүгө ачык болгон конкреттүү учурда, алардын кесиптик кызыкчылыктарын өнүктүрүүгө мүмкүндүк берүүчү окуу мүмкүнчүлүктөрүн берүү аркылуу эмгек шарттарын жакшыртууга болот. Статистикалык бөлүмдөр ошондой эле бир нече статистикалык тармактарда иштеген статисттердин жаңы чоң маалымат булактарына байланыштуу жаңы инновациялык долбоорлорго жана идеяларга ачык болууга өзгөчө көңүл бурушу мүмкүн. Акыр-аягы, башка уюмдардын чоң маалымат көндүмдөрүнүн ырааттуулугунда персоналын жоготууга жол бербөө мындай маалыматтар менен иштөөгө жөндөмдүү жана даяр кызматкерлерди жакшы аныктоодон жана алардын кесиптик өнүгүүсү үчүн жакшы мүмкүнчүлүктөрдү камсыз кылуудан көз каранды болот.
6.2.5. жумшартуу
Бул тобокелдикти азайтуу тиешелүү жөндөмгө ээ кадрлардын жетишсиздигинин тобокелдигине байланыштуу жүргүзүлөт: 1) субподряддык; жана 2) кызматташуу.
7. Талкуу
Бул биринчи карап чыгуудан көрүнүп тургандай, берилген "Чоң маалымат тобокелдиги" үчүн бирдиктүү ыктымалдуулукту же таасирди аныктоо мүмкүн эмес - экөө тең чоң маалыматтардын булагынан, ошондой эле "расмий чоң маалыматтарга негизделген" көз каранды. статистика».
продукт ".
Демек, биз бул багыттагы логикалык кийинки кадам бир нече мүмкүн болгон пилоттук долбоорлорду (ар бири бир же бир нече BDS жана бир же бир нече BDOS комбинациясын камтыган) баштапкы чекит катары кабыл алуу жана - ар бир мындай пилоттук үчүн - ар бир тобокелдиктин ыктымалдыгын жана таасирин баалоо.
Ушул максатта, биз бир катар мүмкүн болгон пилоттук долбоорлордун ыктымалдуулугуна, таасирине (жана мүмкүн болуучу алдын алуу/жумшатуу иш-чараларына) OSC баа берүү жана биз камтыбаган тобокелдиктер боюнча OSC салымын алуу үчүн кызыкдар тараптардын сурамжылоосун баштоонун алдында турабыз. бул документ .
8. АДАБИЯТТАРUNECE (2014), "Чоң маалыматтардын сапаты үчүн сунуш кылынган негиз", UNECE Big Data Сапаты боюнча тапшырмалар тобу,
a%20Quality%20Framework%20-%20final-%20Jan08-2015.pdf?version=1&modificationDate=1420725063663&api=v2
UNECE (2014), “Чоң маалыматтар канчалык чоң? Расмий статистикадагы чоң маалыматтардын ролун изилдөө",
Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, and J. Arends-Toth, (2009), Checklist for the Quality evaluation of Administrative Data Sources, Статистика Нидерланды, Гаага/Херлен
Dorfman, Mark S. (2007), Introduction to Risk Management (e ed.), Cambridge, UK, Woodhead-Faulkner, p. 18, ISBN 0-85941-332-22)
Eurostat (2014), «Расмий эмес булактардан алынган статистикалык маалыматтарды аккредитациялоо процедурасы», маалыматтык коомду жана башка статистикалык маалыматтарды чогултуу үчүн Интернетти колдонуу методологиясын талдоо,
Reimsbach-Kounatze, C. (2015), "Чоң маалыматтардын" таралышы жана расмий статистика жана статистикалык агенттиктер үчүн кесепеттери: алдын ала талдоо, OECD санариптик экономика документтери, №. 245, OECD Publishing.
Reis, F., Ferreira, P., Perduca, V. (2014) "Расмий статистикалык көрсөткүчтөрдүн мөөнөттөрүн көбөйтүү үчүн веб-ишмердүүлүк далилдерин колдонуу", IAOS 2014 конференциясында берилген доклад,
Тобокелдиктерди ачык айтпаса дагы, бул документ чындыгында расмий статистика үчүн веб-ишмердүүлүк маалыматтарын колдонуу менен байланышкан көптөгөн тобокелдиктерге жакындайт. Eurostat (2007), Маалыматтын сапатын баалоо методдору жана куралдары боюнча колдонмо,
Source: www.habr.com
