{"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\/ro\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki","title":{"rendered":"Structurarea riscurilor \u0219i solu\u021biilor la utilizarea BigData pentru ob\u021binerea de statistici oficiale","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><i>Prefa\u021ba traduc\u0103torului<\/i><\/p>\n<p>Materialul m-a interesat, \u00een primul r\u00e2nd, din cauza tabelului de mai jos:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Structurarea riscurilor \u0219i solu\u021biilor la utilizarea BigData pentru ob\u021binerea de statistici oficiale\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/e39f7d729696e704d437fca4d74b3d9d.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAv\u00e2nd \u00een vedere c\u0103 statisticienii (iar cei ru\u0219i, la nivel genetic) nu iubesc cu adev\u0103rat nimic care se abate de la dependen\u021ba liniar\u0103, ace\u0219ti b\u0103ie\u021bi au reu\u0219it s\u0103 impun\u0103 utilizarea func\u021biei de activare \u00een form\u0103 parabolic\u0103 pentru a determina gradul de risc al utiliz\u0103rii Big Data \u00een statisticile oficiale. Bravo lor. Fire\u0219te, statisticienii au ad\u0103ugat propria not\u0103 la aceast\u0103 lucrare \u2013 \u00ab1 Orice erori \u0219i omisiuni sunt \u00een mod exclusiv responsabilitatea autorilor. Opiniile exprimate \u00een acest document sunt personale \u0219i nu reflect\u0103 neap\u0103rat pozi\u021bia oficial\u0103 a Comisiei Europene\u00bb. Dar lucrarea a fost publicat\u0103. Cred c\u0103, pentru ast\u0103zi, este suficient, iar ei (autorii) nu au interzis nim\u0103nui s\u0103 g\u0103seasc\u0103 propriile scale \u00een aceste aspecte.<\/p>\n<p>\u00cen lucrare, se poate observa destul de bine unde \u0219i cum se diferen\u021biaz\u0103 metodele statistice de metodele de cercetare pentru Big Data. \u00cen opinia mea, cea mai mare utilitate a acestei lucr\u0103ri va fi \u00een discu\u021biile cu clientul \u0219i pentru a contrazice afirma\u021biile sale de genul:<\/p>\n<p> \u2014 Dar noi colect\u0103m singuri statisticile, ce altceva mai vre\u021bi s\u0103 cerceta\u021bi?<br \/>\n \u2014 Dar ar\u0103ta\u021bi-ne rezultatele voastre astfel \u00eenc\u00e2t s\u0103 le putem corela cu statisticile noastre. \u00cen aceast\u0103 privin\u021b\u0103, autorii sugereaz\u0103 c\u0103 ar fi bine s\u0103 citim aceast\u0103 lucrare (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\">How big is Big Data? Exploring the role of Big Data in Official Statistics<\/a><\/noindex>)<\/p>\n<p>\u00cen aceast\u0103 lucrare, autorii \u0219i-au prezentat viziunea despre nivelul de risc. Acest parametru este pus \u00eentre paranteze, s\u0103 nu fie confundat cu referin\u021bele la surse.<\/p>\n<p>A doua observa\u021bie. Autorii folosesc termenul BDS \u2013 acesta este un echivalent al conceptului de Big Data. (probabil un omagiu adus statisticii oficiale).<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\n<i>Prefa\u021ba autorilor<\/i><\/p>\n<p>Un num\u0103r tot mai mare de institu\u021bii statistice examineaz\u0103 posibilitatea utiliz\u0103rii unor surse mari de date pentru elaborarea statisticii oficiale. \u00cen prezent, exist\u0103 doar c\u00e2teva exemple \u00een care aceste surse au fost complet integrate \u00een produc\u021bia statistic\u0103 efectiv\u0103. Prin urmare, gradul total al consecin\u021belor cauzate de integrarea lor nu a fost \u00eenc\u0103 definit. \u00centre timp, au fost f\u0103cute primele \u00eencerc\u0103ri de a analiza condi\u021biile \u0219i influen\u021ba big data asupra diferitelor aspecte ale produsului statistic, cum ar fi calitatea sau metodologia. Recent, un grup de lucru a dezvoltat o baz\u0103 calitativ\u0103 pentru preg\u0103tirea datelor statistice pe baza big data \u00een contextul proiectului de big data al Comisiei Economice pentru Europa a Organiza\u021biei Na\u021biunilor Unite (CEE ONU). Conform codului european de practici statistice, furnizarea de informa\u021bii statistice de \u00eenalt\u0103 calitate este o sarcin\u0103 fundamental\u0103 pentru institu\u021biile statistice. Deoarece riscul este definit ca influen\u021ba incertitudinii asupra obiectivelor (de exemplu, de c\u0103tre Organiza\u021bia Interna\u021bional\u0103 pentru Standardizare ISO 31000), am considerat util s\u0103 clasific\u0103m riscurile conform dimensiunilor calit\u0103\u021bii pe care le influen\u021beaz\u0103. <br \/>\nStructura calit\u0103\u021bii datelor statistice ob\u021binute din surse mari de date propus\u0103 ofer\u0103 o prezentare structurat\u0103 a calit\u0103\u021bii, legat\u0103 de toate etapele procesului de afaceri statistic, \u0219i, astfel, poate servi drept baz\u0103 pentru evaluarea \u0219i gestionarea riscurilor asociate cu aceste noi surse de date. Introduce noi dimensiuni calitative care sunt specifice sau (de mare importan\u021b\u0103 c\u00e2nd) utilizarea big data pentru statisticile oficiale, precum mediul institu\u021bional\/ de afaceri sau complexitatea. Prin utilizarea acestor noi dimensiuni calitative, este posibil s\u0103 se identifice mai sistematic riscurile asociate cu utilizarea surselor mari de date \u00een statisticile oficiale.<\/p>\n<p>\u00cen aceast\u0103 lucrare, ne propunem s\u0103 identific\u0103m riscurile cauzate de utilizarea big data \u00een contextul statisticilor oficiale. Adopt\u0103m o abordare sistemic\u0103 pentru a defini riscurile \u00een cadrul structurii calit\u0103\u021bii propuse. Concentr\u00e2ndu-ne pe noile defini\u021bii ale calit\u0103\u021bii, putem descrie riscurile care \u00een prezent sunt absente sau nu afecteaz\u0103 produc\u021bia de statistici oficiale. \u00cen acela\u0219i timp, putem identifica riscurile actuale, care vor fi evaluate complet diferit prin utilizarea big data pentru ob\u021binerea statisticilor. Apoi, avans\u0103m \u00een ciclul de management al riscurilor \u0219i oferim o evaluare a probabilit\u0103\u021bii \u0219i impactului acestor riscuri. Deoarece evaluarea riscurilor implic\u0103 subiectivitate \u00een atribuirile lor, m\u0103sur\u0103m probabilitatea \u0219i impactul diferitelor riscuri, evalu\u00e2nd acordul \u00eentre zeci de p\u0103r\u021bi interesate, furnizate \u00een mod independent. Apoi, propunem op\u021biuni pentru reducerea acestor riscuri conform celor patru categorii principale: evitarea, reducerea, partajarea \u0219i p\u0103strarea. Conform ISO, unul dintre principiile managementului riscurilor trebuie s\u0103 fie crearea de valoare, adic\u0103 resursele pentru reducerea riscurilor ar trebui s\u0103 fie mai mici dec\u00e2t \u00een cazul inac\u021biunii. \u00cen conformitate cu acest principiu, \u00een cele din urm\u0103, vom evalua impactul posibil al unor m\u0103suri de reducere a riscurilor asupra calit\u0103\u021bii rezultatelor finale, cu scopul de a ajunge la o evaluare mai cuprinz\u0103toare a utiliz\u0103rii big data pentru statisticile oficiale.<\/p>\n<h2>1. Introducere<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>1.1. Context<\/h4>\n<p>\nDezvoltarea \u201ebig data\u201d a fost caracterizat\u0103 de Kenneth Neil Cukier \u0219i Viktor Mayer-Sch\u00f6nberger \u00een articolul lor \u201eCre\u0219terea big data\u201d (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>) termenul \u201edataficare\u201d. Dataficarea este descris\u0103 ca un proces de \u201etransformare a tuturor aspectelor vie\u021bii \u00een date\u201d. De exemplu, Facebook ofer\u0103 re\u021bele personale, senzori pentru toate tipurile de condi\u021bii de mediu, smartphone-uri pentru comunicare \u0219i deplas\u0103ri personale, date portabile pentru condi\u021bii personale. Aceasta conduce la o colectare \u0219i disponibilitate aproape omniprezent\u0103 a datelor.<\/p>\n<p>Ca \u00een multe alte sectoare, statistica oficial\u0103 abia recent a \u00eenceput s\u0103 discute problema big data la un nivel strategic. \u00cenc\u0103 nu exist\u0103 o \u00een\u021belegere comun\u0103 \u0219i r\u0103sp\u00e2ndit\u0103 a modului de a avansa, fie c\u0103 este vorba de o provocare sau o oportunitate, fie c\u0103 este mic\u0103 sau mare etc. \u00cen cadrul Grupului de nivel \u00eenalt pentru modernizarea produc\u021biei \u0219i serviciilor statistice (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 fost realizat\u0103 o prim\u0103 analiz\u0103 SWOT, \u00eenso\u021bit\u0103 de o analiz\u0103 brut\u0103 a riscurilor \u0219i beneficiilor. S-a observat c\u0103 \u201eo analiz\u0103 complet\u0103 a riscurilor va include de asemenea aspecte precum probabilitatea \u0219i impactul \u0219i, posibil, va fi extins\u0103 pentru a determina strategii de reducere \u0219i gestionare a riscurilor.\u201d<\/p>\n<p>De\u0219i acest document este departe de a fi o analiz\u0103 complet\u0103 a riscurilor, el are scopul de a \u00eembun\u0103t\u0103\u021bi situa\u021bia prin crearea primei evalu\u0103ri structurate. Am dori s\u0103 subliniem c\u0103 aceast\u0103 evaluare ar trebui considerat\u0103 un punct de plecare pentru stimularea unei discu\u021bii generale \u00een cadrul Comunit\u0103\u021bii Statistice Oficiale (OSC).<\/p>\n<h4>1.2. Domeniul<\/h4>\n<p>\nAceast\u0103 lucrare se concentreaz\u0103 exclusiv pe riscuri, excluz\u00e2nd nu doar beneficiile, ci \u0219i punctele forte \u0219i slabe, oportunit\u0103\u021bile \u0219i amenin\u021b\u0103rile. Aceasta \u00eenseamn\u0103 c\u0103 \u201eriscurile stabilit\u0103\u021bii\u201d (de exemplu, riscul ca OSC s\u0103 devin\u0103 necompetitiv\u0103 fa\u021b\u0103 de al\u021bi actori, dac\u0103 nu se modernizeaz\u0103) nu se \u00eencadreaz\u0103 \u00een domeniul de aplicare; acestea sunt mai degrab\u0103 amenin\u021b\u0103ri. \u00cen schimb, ne concentr\u0103m pe riscurile care pot ap\u0103rea (a) dac\u0103 OSC va utiliza oportunit\u0103\u021bile oferite de big data \u0219i va \u00eencepe s\u0103 dezvolte sau s\u0103 \u00eembun\u0103t\u0103\u021beasc\u0103 un \u201eprodus oficial de statistic\u0103 bazat pe big data\u201d (BOSP); (b) riscurile pentru noul \u201ebusiness obi\u0219nuit\u201d, adic\u0103 riscurile pentru statistica oficial\u0103 bazat\u0103 pe produc\u021bia de \u201ebig data\u201d. (Deoarece toat\u0103 produc\u021bia de statistic\u0103 oficial\u0103 comport\u0103 riscuri, ne limit\u0103m la (b) riscurile specifice \u201ebig data\u201d, adic\u0103 riscurile care nu exist\u0103 sau sunt minore \u00een procesul \u201etradi\u021bional\u201d de colectare a statistici oficiale.)<\/p>\n<h4>1.3. Structura<\/h4>\n<p>\n\u00cen sec\u021biunea 2, prezent\u0103m principiile fundamentale legate de aceast\u0103 sarcin\u0103, \u00eencep\u00e2nd cu baza evident necesar\u0103 pentru gestionarea riscurilor \u0219i managementul riscurilor (sec\u021biunea 2.1). De asemenea, prezent\u0103m o structur\u0103 preliminar\u0103 a calit\u0103\u021bii datelor statistice ob\u021binute pe baza analizelor de mari date (sec\u021biunea 2.2), deoarece leg\u0103tura dintre structura calit\u0103\u021bii \u0219i riscuri \u00eendepline\u0219te dou\u0103 scopuri:<\/p>\n<ul>\n<li>Aceasta stabile\u0219te contextul pentru definirea riscurilor. Indicatorii specifici de calitate \u00eempreun\u0103 cu caracteristicile analizate exprim\u0103 valorile obiectului care sunt considerate importante \u0219i decisive pentru furnizarea de servicii clien\u021bilor \u0219i utilizatorilor.<\/li>\n<li>Aceasta permite asocierea riscurilor specifice cu m\u0103surile de calitate, care sunt \u00eencorporate \u00een hiper-spa\u021biile generale \u0219i legate de etapele specifice din procesul de producere a produselor statistice.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u00cen sec\u021biunile 3, 4, 5 \u0219i 6, prezent\u0103m riscurile identificate p\u00e2n\u0103 acum \u00een diferite contexte (4 Documentele cazului de afaceri ale proiectului ESS Big Data (https:\/\/www.europeansocialsurvey.org\/about\/structure_and_governance.html) precum \u0219i \u00een re\u021belele ESS Big Data con\u021bin o list\u0103 de riscuri par\u021bial legate de proiect \u0219i par\u021bial de utilizarea surselor de mari date \u00een scopuri statistice. Documentul \u201eO propunere de cadru pentru calitatea marii date\u201d men\u021bioneaz\u0103 unele riscuri legate de dimensiunile de calitate.). Aici folosim clasificarea accesului la date, mediul juridic, confiden\u021bialitatea \u0219i securitatea datelor, precum \u0219i abilit\u0103\u021bile; reorganizarea conform structurii calitative a statisticii ob\u021binute din mari date (sec\u021biunea 2.2) ar trebui s\u0103 fie luat\u0103 \u00een considerare imediat, odat\u0103 ce aceast\u0103 structur\u0103 ajunge la un statut mai complet. Pentru fiecare dintre riscurile identificate, oferim (i) o evaluare a probabilit\u0103\u021bii, precum \u0219i a impactului (\u00een conformitate cu sec\u021biunea 2.1.3) \u0219i (ii) propunem strategii de reducere a riscurilor \u0219i managementul acestora (vezi sec\u021biunea 2.1.4).<\/p>\n<p>La final, vom discuta concluziile noastre \u0219i vom contura c\u00e2\u021biva pa\u0219i urm\u0103tori \u00een Sec\u021biunea 7<\/p>\n<h2>2. No\u021biuni Fundamentale<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>2.1. Riscuri \u0219i Managementul Riscurilor<\/h4>\n<p>\nConform ISO 31000: 20095, riscul este definit ca \u00abimpactul incertitudinii asupra obiectivelor stabilite\u00bb. Aceasta \u00eenseamn\u0103 c\u0103 obiectivele trebuie s\u0103 fie definite sau cunoscute \u00eenainte ca riscurile s\u0103 poat\u0103 fi evaluate. Aceste obiective sunt de obicei stabilite \u00een contextul institu\u021bional al organiza\u021biei respective. Un alt aspect important este faptul c\u0103 riscurile aduc cu sine caracteristica incertitudinii, adic\u0103 nu este clar dac\u0103 evenimentul descris se va \u00eent\u00e2mpla. Astfel, riscurile sunt m\u0103surate din perspectiva probabilit\u0103\u021bii de apari\u021bie a evenimentului \u0219i a consecin\u021belor sale, adic\u0103 impactul pe care un astfel de eveniment \u00eel are asupra atingerii obiectivelor stabilite. Evaluarea riscurilor ar trebui s\u0103 ofere informa\u021bii mai obiective, care, \u00een final, s\u0103 permit\u0103 g\u0103sirea unui echilibru adecvat \u00eentre valorificarea oportunit\u0103\u021bilor de profit \u0219i minimizarea consecin\u021belor negative. Managementul riscurilor este o parte integrant\u0103 a practicii de management \u0219i un element important al bunei guvernan\u021be corporative (6 Statistics Canada: 2014-2015 report on Plans and Priorities, <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>). Este un proces iterativ care, \u00een ideal, permite \u00eembun\u0103t\u0103\u021birea continu\u0103 a procesului de decizie \u0219i contribuie la \u00eembun\u0103t\u0103\u021birea constant\u0103 a performan\u021bei.<\/p>\n<p>Riscurile sunt, de asemenea, legate de calitate. Implementarea unui sistem de calitate ar trebui s\u0103 permit\u0103 utilizarea oportunit\u0103\u021bilor oferite de diferite surse \u0219i metodologii pentru a ob\u021bine un rezultat de un anumit nivel de calitate \u00een sensul c\u0103 acest rezultat satisface nevoile utilizatorilor. La fel ca riscurile, nivelurile de calitate pot fi ob\u021binute din mediul institu\u021bional \u0219i obiectivele anumitor institu\u021bii. \u00cen acest context, mediul institu\u021bional define\u0219te nivelul general de risc pe care organiza\u021bia este dispus\u0103 s\u0103 \u0219i-l asume pentru a-\u0219i atinge obiectivele.<\/p>\n<p>Procesul de evaluare \u0219i management al riscurilor poate fi \u00eemp\u0103r\u021bit \u00een diferite etape, care includ stabilirea contextului, identificarea riscurilor, analiza riscurilor din perspectiva probabilit\u0103\u021bii \u0219i impactului, evaluarea riscurilor \u0219i, \u00een cele din urm\u0103, tratarea riscurilor.<\/p>\n<h4>2.1.1. Contextul institu\u021bional<\/h4>\n<p>\nCa prim pas, este necesar s\u0103 se stabileasc\u0103 contextul strategic \u0219i organiza\u021bional, precum \u0219i contextul gestion\u0103rii riscurilor \u00een care va decurge restul procesului. Acesta include stabilirea criteriilor prin care vor fi evalu\u0103rile riscurilor \u0219i definirea structurii analizei.<\/p>\n<h4>2.1.2. Identificarea riscurilor<\/h4>\n<p>\n\u00cen a doua etap\u0103, trebuie s\u0103 fie definite evenimentele care pot influen\u021ba atingerea obiectivelor stabilite. Identificarea trebuie s\u0103 includ\u0103 \u00eentreb\u0103ri legate de tipul riscurilor, momentul evenimentului, locul sau cum evenimentele pot preveni, agrava, \u00eent\u00e2rzia sau \u00eembun\u0103t\u0103\u021bi atingerea obiectivelor.<\/p>\n<h4>2.1.3. Evaluarea riscurilor<\/h4>\n<p>\nUrm\u0103torul pas const\u0103 \u00een determinarea m\u0103surilor de control existente \u0219i analiza riscurilor din perspectiva probabilit\u0103\u021bii, dar \u0219i din perspectiva consecin\u021belor poten\u021biale. \u00cen contextul acestui articol, probabilitatea sau \u0219ansa apari\u021biei riscurilor folose\u0219te o scar\u0103 de la 1 (foarte pu\u021bin probabil) la 5 (frecvent). Impactul apari\u021biei evenimentelor este m\u0103surat pe o scar\u0103 de la 1 (neglijabil) la 5 (extrem de mare). A\u0219a cum este ar\u0103tat \u00een tabelul 1, produsul dintre probabilitate \u0219i impact ofer\u0103 \u201enivelul de risc\u201d \u00eentr-un interval de la 1 la 25.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Structurarea riscurilor \u0219i solu\u021biilor la utilizarea BigData pentru ob\u021binerea de statistici oficiale\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/486877e0bd16137b74227392fe85957c.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nNivelurile de risc evaluate pot fi comparate cu criteriile predefinite pentru a stabili un echilibru \u00eentre beneficiile poten\u021biale \u0219i rezultatele nefavorabile. Aceasta permite formularea judec\u0103\u021bilor cu privire la priorit\u0103\u021bile de gestionare.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Structurarea riscurilor \u0219i solu\u021biilor la utilizarea BigData pentru ob\u021binerea de statistici oficiale\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/b49cbaff80da9d93fdfedf7a94750b78.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPrioritatea pentru ac\u021biune trebuie s\u0103 fie acordat\u0103 riscurilor critice (vezi Tabelul 2), adic\u0103 celor care pot ap\u0103rea \u0219i au consecin\u021be severe sau extreme pentru obiectivele organiza\u021biei.<\/p>\n<h4>2.1.4. Reac\u021bia la riscuri<\/h4>\n<p>\nUltimul pas implic\u0103 decizii cu privire la modul de reac\u021bie \u00een fa\u021ba riscurilor. Unele riscuri care se afl\u0103 sub un anumit nivel prestabilit pot fi ignorate sau acceptate. Pentru altele, costurile de neutralizare a riscurilor pot fi at\u00e2t de mari \u00eenc\u00e2t s\u0103 dep\u0103\u0219easc\u0103 posibilele beneficii. \u00cen acest caz, organiza\u021bia poate decide s\u0103 renun\u021be la activitatea respectiv\u0103. Riscurile pot fi, de asemenea, transferate unor ter\u021be p\u0103r\u021bi, cum ar fi asigur\u0103rile, care compenseaz\u0103 cheltuielile suportate. Ultima op\u021biune este s\u0103 se \u021bin\u0103 cont de riscuri \u00een determinarea strategiilor \u0219i ac\u021biunilor care echilibreaz\u0103 costurile cu beneficiile poten\u021biale. Astfel, organiza\u021bia va lua o decizie privind implementarea strategiilor care maximizeaz\u0103 beneficiile \u0219i minimizeaz\u0103 costurile poten\u021biale.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Structurarea riscurilor \u0219i solu\u021biilor la utilizarea BigData pentru ob\u021binerea de statistici oficiale\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/ff6b25f08f78d1619dcf2c657ae0bb63.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h4>2.2. Sisteme de calitate<\/h4>\n<p>\nUn grup \u021bint\u0103 format din reprezentan\u021bi ai organiza\u021biilor statistice na\u021bionale \u0219i interna\u021bionale a dezvoltat \u00een 2014 o structur\u0103 preliminar\u0103 de calitate pentru statistica ob\u021binut\u0103 din Big Data. Grupul \u021bint\u0103 a lucrat sub egida proiectului UNECE\/HLG \u201eRolul Big Data \u00een modernizarea produc\u021biei statistice\u201d. Acesta a extins sistemele existente de calitate, concepute pentru evaluarea statisticii ob\u021binute din surse administrative de date, cu indicatori de calitate considera\u021bi relevan\u021bi pentru sursele mari de date.<\/p>\n<p>\u00cen cadrul acestui sistem, se realizeaz\u0103 distinc\u021bia \u00eentre cele trei faze ale procesului de afaceri: intrare, executare \u0219i ie\u0219ire. Faza de intrare corespunde fazelor de \u201eproiectare\u201d \u0219i \u201ecolectare\u201d \u00een GSBP, executarea pentru fazele de \u201eprocesare\u201d \u0219i \u201eanaliz\u0103\u201d, iar ie\u0219irile sunt echivalente cu faza de \u201edistribu\u021bie.\u201d<\/p>\n<p>Structura aplic\u0103 o structur\u0103 ierarhic\u0103, inspirat\u0103 din structura datelor administrative, dezvoltat\u0103 de Biroul de Statistic\u0103 al Olandei (7 Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, \u0219i J. Arends-Toth, (2009), Lista de verificare pentru evaluarea calit\u0103\u021bii surselor de date administrative. Statistics Netherlands, Haga\/Heerlen). M\u0103surile calit\u0103\u021bii sunt integrate \u00eentr-o structur\u0103 ierarhic\u0103 numit\u0103 hiperspa\u021bii. Cele trei hiperdimensiuni definite sunt \u201esursa\u201d, \u201emetadatele\u201d \u0219i \u201edatele\u201d. M\u0103surile calit\u0103\u021bii sunt integrate \u00een aceste hiperdimensiuni \u0219i atribuite fiec\u0103rei etape de produc\u021bie. Pentru faza de introducere, au fost propuse aspecte suplimentare precum \u201econfiden\u021bialitate \u0219i discre\u021bie\u201d, \u201ecomplexitate\u201d (conform structurii datelor), \u201ecompletitudinea\u201d metadatelor \u0219i \u201ecoeren\u021ba\u201d (capacitatea de a corela datele cu alte date), pentru a ad\u0103uga la modelul standard de calitate. Pentru fiecare indicator de calitate, sunt sugerate factori relevan\u021bi pentru descrierea acestora, precum \u0219i posibili indicatori.<\/p>\n<p>\u00cen contextul acestui articol, riscurile pot fi excluse din ace\u0219ti factori. De exemplu, factorii care trebuie lua\u021bi \u00een considerare pentru a m\u0103sura calitatea \u201emediului institu\u021bional \/ de afaceri\u201d sunt stabilitatea furnizorului de date. Riscul asociat acestuia ar putea fi c\u0103 datele nu vor fi disponibile de la furnizorul de date \u00een viitor. Un alt exemplu este legat de aspectul recent propus al calit\u0103\u021bii, confiden\u021bialitate \u0219i securitate. Unul dintre factorii importan\u021bi este \u201epercep\u021bia\u201d, care \u00eenseamn\u0103 percep\u021bia posibil negativ\u0103 a utiliz\u0103rii presupuse a anumitor surse de date de c\u0103tre diferitele p\u0103r\u021bi interesate.<\/p>\n<h2>3. Riscurile legate de accesul la date<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>3.1. Lipsa accesului la date<br \/>\n3.1.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nAcest risc const\u0103 \u00een proiectul legat de dezvoltarea BOSP, care nu prime\u0219te acces la sursa necesar\u0103 de date mari (BDS).<\/p>\n<p>P\u00e2n\u0103 \u00een prezent, OSC a \u00eenv\u0103\u021bat pe calea dificil\u0103 c\u0103 chiar \u0219i ie\u0219irea din blocurile de start \u0219i ob\u021binerea acestui acces sunt uneori obstacole insurmontabile. Uneori, este u\u0219or s\u0103 ob\u021bii acces la o surs\u0103 specific\u0103 \u2014 cum ar fi \u00eenregistr\u0103rile apelurilor de date (CDR), pentru scopuri de testare \/ cercetare, dar mult mai greu (din motive legale sau comerciale) s\u0103 ob\u021bii accesul pentru scopuri de produc\u021bie.<\/p>\n<h4>3.1.2. Probabilitate<\/h4>\n<p>\nProbabilitatea depinde \u00een mare m\u0103sur\u0103 de caracteristicile BDS. Dac\u0103 este vorba despre date administrative mari, acestea pot fi doar 1, \u00een special dac\u0103 (a\u0219a cum este cazul datelor de trafic investigate de Daas et al. 8 Daas, P., M. Puts, B. Buelens \u0219i P. van den Hurk. 2015. \u201eBig Data ca surs\u0103 pentru statistici oficiale\u201d. Journal of Official Statistics 31 (2). (\u00cen cur\u00e2nd; publica\u021bia este prev\u0103zut\u0103 pentru iunie 2015.)) nu exist\u0103 probleme de protec\u021bie a datelor personale. Dac\u0103 cazul BDS apar\u021bine unei persoane private, \u00een special dac\u0103 este sensibil (de exemplu, din perspectiva protec\u021biei datelor) sau valoros (din punct de vedere comercial), probabilitatea poate fi foarte mare (5).<\/p>\n<h4>3.1.3. Impactul<\/h4>\n<p>\nImpactul depinde de BOSP \u0219i de modul de utilizare a BDS. Dac\u0103 BDS este \u00een centrul aten\u021biei, impactul poate fi foarte mare (4 = imposibil de realizat BOSP), \u00een timp ce acesta poate fi mai mic dac\u0103 BOSP poate fi realizat \u00een continuare (de\u0219i cu o calitate mai sc\u0103zut\u0103), baz\u00e2ndu-se pe alte URB, ceea ce duce la un impact \u00een intervalul 2-3.<\/p>\n<h4>3.1.4. Prevenire<\/h4>\n<p>\nPentru a reduce riscul absen\u021bei accesului, ar trebui s\u0103 se stabileasc\u0103 contact preliminar cu furnizorul de date \u0219i s\u0103 se \u00eencheie un acord pe termen lung privind accesul la date. De asemenea, ar trebui realizat un analizele juridice complexe, referitoare la combina\u021bia specific\u0103 de BDS \u0219i BOSP. De asemenea, ar trebui evaluate posibilit\u0103\u021bile de acces la date prin legisla\u021bia actual\u0103 sau viitoare.<\/p>\n<h4>3.1.5. Atenuare<\/h4>\n<p>\nDac\u0103 exist\u0103 BDS alternative care pot fi utilizate pentru BOSP, acestea ar putea fi analizate \u00een locul acestora. Dac\u0103 nu exist\u0103 nicio modalitate de a produce BOSP f\u0103r\u0103 BDS \u0219i dac\u0103 nu este posibil s\u0103 se dep\u0103\u0219easc\u0103 absen\u021ba accesului, eforturile ar trebui s\u0103 fie oprite, iar un nou BOSP nu va fi realizat.<\/p>\n<h4>3.2. Pierderea accesului la date<br \/>\n3.2.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nAcest risc const\u0103 \u00een faptul c\u0103 biroul de statistic\u0103 pierde BDS-ul care st\u0103 la baza BOSP.<\/p>\n<h4>3.2.2. Probabilitate<\/h4>\n<p>\nDac\u0103 BOSP este deja \u00een produc\u021bie, de obicei exist\u0103 o anumit\u0103 stabilitate, iar \u00een unele cazuri riscul poate fi foarte sc\u0103zut (1). Cu toate acestea, \u00een cazul \u00een care vorbim despre subiec\u021bi priva\u021bi pentru care au fost \u00eencheiate acorduri insuficient de ferme, nimic nu \u00eempiedic\u0103, de exemplu, noua conducere s\u0103-\u0219i schimbe politica de furnizare a datelor, ceea ce duce la un risc moderat de \u00eentrerupere (3). Mai mult, dac\u0103 BDS este legat de activit\u0103\u021bi instabile, riscul ca furnizorul s\u0103 intre \u00een faliment exist\u0103 \u00eentotdeauna, iar riscul poate fi chiar mai mare (4).<\/p>\n<h4>3.2.3. Impact<\/h4>\n<p>\n\u00centruc\u00e2t BOSP existent poate fi imposibil de produs, de multe ori are loc un impact foarte puternic (5). \u00cen alte cazuri, c\u00e2nd BDS are un caracter auxiliar, impactul poate fi mai degrab\u0103 o pierdere de calitate, cu un impact \u00een intervalul 2-3.<\/p>\n<h4>3.2.4. Prevenire<\/h4>\n<p>\nStrategia de prevenire este similar\u0103 stratgiei de absen\u021b\u0103 a accesului la date, dar cu un accent sporit pe vigilen\u021ba constant\u0103, de asemenea, \u00een condi\u021bii de produc\u021bie.<\/p>\n<p>A nu pune toate ou\u0103le \u00eentr-un singur co\u0219 (adic\u0103 a avea mai multe BDS care stau la baza fiec\u0103rui BSOP) poate fi, de asemenea, o strategie, dar poate fi fie nepractic\u0103, fie prea costisitoare.<\/p>\n<h4>3.2.5. Atenuare<\/h4>\n<p>\nDac\u0103 BDS este rezultatul unor activit\u0103\u021bi instabile, este posibil ca treptat s\u0103 devin\u0103 disponibil un nou BDS care reflect\u0103 acela\u0219i fenomen social. Totu\u0219i, ar fi prea t\u00e2rziu pentru a \u00eencepe \u201escanarea pie\u021bei\u201d odat\u0103 ce BSOP e\u0219ueaz\u0103; este nevoie de vigilen\u021b\u0103 constant\u0103 \u2014 iar asta poate fi greu de realizat.<\/p>\n<h2>4. Riscuri asociate mediului legislativ<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>4.1. Nerespectarea legisla\u021biei relevante<br \/>\n4.1.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nAcest risc const\u0103 \u00eentr-un proiect legat de dezvoltarea BOSP, \u00een care legisla\u021bia relevant\u0103 nu este luat\u0103 \u00een considerare, f\u0103c\u00e2nd BOSP neconform cu legisla\u021bia specificat\u0103. Aceasta poate viza legisla\u021bia privind protec\u021bia datelor, reglement\u0103rile referitoare la povara de reac\u021bie etc.<\/p>\n<h4>4.1.2. Probabilitate<\/h4>\n<p>\nAv\u00e2nd \u00een vedere lipsa de con\u0219tientizare a OSC cu privire la datele mari, nu este exclus ca o nerespectare accidental\u0103 (3) s\u0103 aib\u0103 loc. Probabilitatea, \u00een general, este legat\u0103 de BDS, deoarece cu c\u00e2t sursa este mai pu\u021bin \u201esensibil\u0103\u201d, cu at\u00e2t este mai mic\u0103 probabilitatea de neconformitate.<\/p>\n<h4>4.1.3. Impact<\/h4>\n<p>\nImpact is typically critical (4) in the sense that non-compliant production will require stopping the BOSP (or, if it has not yet reached the implementation stage, its development should be halted). This can be even extreme (5) since the reputational risks arising from non-compliant (\u2018illegal\u2019) official statistics can have repercussions.<\/p>\n<h4>4.1.4. Prevention<\/h4>\n<p>\nA thorough legal analysis is required for any BOSP \u2014 and this occurs in several stages (what is acceptable in the development\/exploration stage may not be so in the implementation\/production stage). This, in turn, may lead to re-engineering the BOSP to make it compliant.<\/p>\n<h4>4.1.5. Mitigation<\/h4>\n<p>\nDepending on the severity of the non-compliance, the first step may be to transition the BOSP to offline mode.<\/p>\n<p>Re-engineering the BOSP to make it compliant may be an option, but whether the BOSP can be \u2018saved\u2019 this way greatly depends on the nature of the non-compliance.<\/p>\n<h4>4.2. Unfavorable Changes in the Legal Environment<br \/>\n4.2.1. Description<\/h4>\n<p>\nNew legislation may be introduced relating to the developing BOSP, which effectively makes the BOSP non-compliant.<\/p>\n<h4>4.2.2. Probability<\/h4>\n<p>\nIt is possible that advocates for enhanced data protection could succeed in introducing new requirements that directly or indirectly affect the ability to create specific BOSPs. A probability range of 2-3 seems a realistic estimate.<\/p>\n<h4>4.2.3. Impact<\/h4>\n<p>\nImpact is typically critical (4), in the sense that non-compliant production will require stopping the BOSP.<\/p>\n<h4>4.2.4. Prevention<\/h4>\n<p>\nCertain business information should be regularly monitored for legislative developments \u2014 possibly also to influence it by advocating for official statistics in relevant (e.g., consultative) forums.<\/p>\n<h4>4.2.5. Mitigation<\/h4>\n<p>\nProvided proactive monitoring has been conducted, there may be time to re-engineer the BOSP to align it with new legislation from day one of its enforcement.<\/p>\n<p>Dac\u0103, pe de alt\u0103 parte, monitorizarea nu a fost efectuat\u0103, astfel \u00eenc\u00e2t noua legisla\u021bie \u201ea fost o surpriz\u0103\u201d \u2014 sau dac\u0103 legisla\u021bia este at\u00e2t de radical\u0103 \u00eenc\u00e2t nu exist\u0103 nicio modalitate de a face BOSP incompatibil \u2014 singura op\u021biune poate fi dezactivarea BOSP.<\/p>\n<h2>5. Riscurile legate de confiden\u021bialitatea \u0219i securitatea datelor<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>5.1. \u00cencalc\u0103ri ale securit\u0103\u021bii datelor<br \/>\n5.1.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nAcest risc se refer\u0103 la accesul neautorizat la datele stocate \u00een gestion\u0103rile statistice. P\u0103r\u021bile ter\u021be pot ob\u021bine datele care sunt sub embargou, de exemplu, din cauza lans\u0103rii unui program( 9 Pentru orice BOSP care se bazeaz\u0103 complet pe un singur BDS, este inevitabil ca datele s\u0103 fie implicit cunoscute de c\u0103tre proprietarul ini\u021bial al datelor, iar dac\u0103 metodologia este transparent\u0103, statistica derivate va fi, de asemenea, cunoscut\u0103. Aceast\u0103 situa\u021bie nu este tratat\u0103 aici, ci mai degrab\u0103 \u00een riscul legat de abuzul de putere de c\u0103tre proprietari.) (10 \u00cen plus, aceste date pot con\u021bine riscuri de \u00eenc\u0103lcare a confiden\u021bialit\u0103\u021bii. Acest risc va fi tratat separat.). Acestea pot fi, de exemplu, date pe care le a\u0219teapt\u0103 investitorii pe pie\u021bele de capital.<\/p>\n<h4>5.1.2. Probabilitate<\/h4>\n<p>\n\u00cen ceea ce prive\u0219te aspectele tehnice ale protec\u021biei mediului IT \u00een cadrul departamentului statistic, riscul are aceea\u0219i probabilitate pentru BDS-uri ca \u0219i pentru sursele tradi\u021bionale. Totu\u0219i, exist\u0103 dou\u0103 aspecte suplimentare care trebuie luate \u00een considerare.<\/p>\n<p>\u00cen primul r\u00e2nd, cu unele BDS-uri, riscul general cre\u0219te u\u0219or datorit\u0103 faptului c\u0103 securitatea datelor la proprietarul ini\u021bial poate fi pus\u0103 \u00een pericol. Acest lucru poate fi legat de spionaj industrial sau de hackeri.<\/p>\n<p>\u00cen al doilea r\u00e2nd, odat\u0103 ce datele poten\u021bial valoroase \u00eencep s\u0103 fie stocate \u00een birou, riscul atragerii inten\u021biilor malefice va cre\u0219te. Dac\u0103 datele stocate au o valoare foarte mare pentru afacere, trebuie s\u0103 fii preg\u0103tit pentru o probabilitate foarte ridicat\u0103 a atacurilor asupra infrastructurii IT, astfel \u00eenc\u00e2t probabilitatea de bre\u0219\u0103 poate fi poten\u021bial mai mare (4).<\/p>\n<p>Dac\u0103 datele stocate nu sunt percepute ca av\u00e2nd valoare, probabilitatea general\u0103 pare s\u0103 nu fie foarte ridicat\u0103 \u2014 de la (1) la (3) \u00een func\u021bie de sursa de date.<\/p>\n<h4>5.1.3. Impact<\/h4>\n<p>\nPotencialul impact asupra reputa\u021biei poate fi semnificativ (5). Ceea ce este important \u00een cazul BDS este c\u0103, dac\u0103 o bre\u0219\u0103 de securitate apare la proprietarul ini\u021bial, impactul asupra reputa\u021biei managementului statistic, se a\u0219teapt\u0103, va fi mai mic dec\u00e2t dac\u0103 bre\u0219a ar fi avut loc cu datele aflate \u00een p\u0103strarea acestuia.<\/p>\n<p>Pe de alt\u0103 parte, este posibil ca o bre\u0219\u0103 \u00een managementul statistic s\u0103 aib\u0103 consecin\u021be negative pentru proprietarul ini\u021bial. \u00cen acest caz, din nou, este posibil un impact negativ semnificativ din cauza daunelor din punct de vedere al \u00eencrederii \u00eentre furnizor \u0219i managementul statistic (5).<\/p>\n<h4>5.1.4. Prevenirea<\/h4>\n<p>\nCeea ce caracterizeaz\u0103 cazul BDS este c\u0103 procedurile de securitate ale proprietarului ini\u021bial pot fi relevante. Este pu\u021bin probabil ca managementul statistic s\u0103 ob\u021bin\u0103 autoriza\u021bii de audit pentru a controla acest aspect. Proprietarii, ale c\u0103ror date sunt utilizate pentru a crea \u00eenregistr\u0103ri cu grafice de publicare confiden\u021biale, trebuie s\u0103 fie informa\u021bi cu privire la implica\u021biile pentru statisticile oficiale ale unei poten\u021biale bre\u0219e de securitate \u00een loca\u021biile lor \u0219i trebuie s\u0103 primeasc\u0103 o garan\u021bie oficial\u0103 c\u0103 sunt aplicate proceduri de securitate corespunz\u0103toare.<\/p>\n<p>O modalitate direct\u0103 de a preveni un impact semnificativ al bre\u0219elor de securitate \u00een loca\u021bia proprietarului asupra managementului statistic este asigurarea utiliz\u0103rii mai multor surse pentru acela\u0219i produs, astfel \u00eenc\u00e2t o singur\u0103 surs\u0103 compromis\u0103 s\u0103 nu fie suficient\u0103 pentru a ob\u021bine cifra final\u0103. Avantajul acestei abord\u0103ri const\u0103 \u00een faptul c\u0103 un control mai mare este \u00een m\u00e2inile managementului statistic.<\/p>\n<p>Metoda de prevenire a consecin\u021belor negative ale \u00eenc\u0103lc\u0103rii securit\u0103\u021bii \u00een biroul de statistic\u0103 pentru proprietarul ini\u021bial al datelor const\u0103 \u00een g\u0103sirea unei modalit\u0103\u021bi de operare care nu implic\u0103 transmiterea datelor care sunt poten\u021bial sensibile din perspectiva proprietarului c\u0103tre gestionarea statisticilor. \u00cen forma sa brut\u0103. O abordare preventiv\u0103 posibil\u0103 este utilizarea datelor agregate. Trebuie men\u021bionat, totu\u0219i, c\u0103 unele forme de agregare, cum ar fi cele destinate prevenirii identific\u0103rii membrilor individuali ai popula\u021biei, s-ar putea s\u0103 nu fie adecvate \u00een acest caz. Unul dintre motivele pentru care acest lucru se poate \u00eent\u00e2mpla este acela c\u0103 riscul pentru proprietar este legat de valoarea comercial\u0103 a datelor, care poate fi semnificativ\u0103 chiar \u0219i dup\u0103 atingerea anonimatului.<\/p>\n<h4>5.1.5. Atenuare<\/h4>\n<p>\n\u00cen cazul unei \u00eenc\u0103lc\u0103ri a datelor aflate \u00een gestionarea statistic\u0103, m\u0103surile de atenuare a consecin\u021belor vor fi acelea\u0219i ca \u0219i \u00een cazul surselor tradi\u021bionale, dac\u0103 nu a avut loc un impact negativ asupra proprietarului ini\u021bial.<\/p>\n<p>\u00cen cazul unor consecin\u021be negative pentru proprietarul ini\u021bial, gestionarea statistic\u0103 trebuie s\u0103-\u0219i revizuiasc\u0103 \u0219i s\u0103-\u0219i \u00eent\u0103reasc\u0103 procedurile de securitate \u0219i s\u0103 comunice \u00een mod clar \u0219i s\u0103 demonstreze angajamentul s\u0103u fa\u021b\u0103 de acestea.<\/p>\n<p>Dac\u0103 \u00eenc\u0103lcarea a avut loc \u00een incinta proprietarului ini\u021bial, atunci agen\u021bia statistic\u0103 relevant\u0103 trebuie s\u0103 comunice clar situa\u021bia \u0219i s\u0103 insiste asupra \u00eembun\u0103t\u0103\u021birii procedurilor de securitate ale proprietarului. Dac\u0103 este necesar, se poate c\u0103uta un furnizor alternativ.<\/p>\n<h4>5.2. \u00cenc\u0103lc\u0103rile confiden\u021bialit\u0103\u021bii datelor<\/h4>\n<p><\/p>\n<h4>5.2.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nAcesta este riscul ca confiden\u021bialitatea uneia sau mai multor persoane din colectivitatea statistic\u0103 s\u0103 fie afectat\u0103. Acest lucru poate fi legat de un atac asupra infrastructurii IT din cauza presiunilor din partea altor institu\u021bii guvernamentale sau din cauza unor m\u0103suri inadecvate de control al divulg\u0103rii datelor statistice.<\/p>\n<h4>5.2.2. Probabilitate<\/h4>\n<p>\nA\u0219a cum se \u00eent\u00e2mpl\u0103 cu riscul de \u00eenc\u0103lcare a securit\u0103\u021bii datelor, condi\u021biile tehnice de stocare a microdatelor nu se schimb\u0103 semnificativ prin ad\u0103ugarea BDS. Cu toate acestea, exist\u0103 \u0219i aici avertismente.<\/p>\n<p>Microdatele din anumite surse de date pot avea o valoare de afaceri ridicat\u0103, astfel \u00eenc\u00e2t stocarea lor va cre\u0219te probabilitatea atacurilor.<\/p>\n<p>\u00cen plus, unele microdate pot fi poten\u021bial foarte utile pentru alte institu\u021bii de stat, cum ar fi autorit\u0103\u021bile judiciare, impozitarea sau s\u0103n\u0103tatea. \u00cen anumite circumstan\u021be, respectarea principiului confiden\u021bialit\u0103\u021bii statistice poate fi supus\u0103 unor presiuni considerabile.<\/p>\n<p>\u00cen ceea ce prive\u0219te e\u0219ecurile \u00een controlul divulg\u0103rii informa\u021biilor statistice, deja exist\u0103 o practic\u0103 bine stabilit\u0103. BDS poate permite generarea de statistici pentru subgrupuri mici ale popula\u021biei sau oferirea posibilit\u0103\u021bii de a lega datele aggregate din diferite BDS, ceea ce poate cre\u0219te probabilitatea riscurilor. \u00cen plus, noile surse vor necesita \u00eens\u0103 noi dezvolt\u0103ri metodologice, astfel c\u0103 pericolul real const\u0103 \u00een faptul c\u0103 metodologia de control al divulg\u0103rii informa\u021biilor nu este actualizat\u0103 \u00een mod adecvat.<\/p>\n<p>\u00cen general, cu m\u0103suri preventive rezonabile, probabilitatea poate fi men\u021binut\u0103 la niveluri rezonabile, dar, av\u00e2nd \u00een vedere varietatea de factori, evaluarea corespunz\u0103toare pare s\u0103 concluzioneze c\u0103 probabilitatea este ridicat\u0103 (4).<\/p>\n<h4>5.2.3. Impactul<\/h4>\n<p>\nDeteriorarea poten\u021bial\u0103 a reputa\u021biei poate fi semnificativ\u0103 (5). La fel ca \u00een cazul riscurilor de \u00eenc\u0103lcare a securit\u0103\u021bii datelor, o \u00eenc\u0103lcare \u00een gestionarea statisticilor poate avea consecin\u021be negative pentru proprietarul ini\u021bial. Impactul unui astfel de eveniment poate fi poten\u021bial chiar mai mare, mai ales av\u00e2nd \u00een vedere c\u0103 tendin\u021bele actuale \u00een opinia public\u0103 se men\u021bin. Daunele \u00een rela\u021biile dintre furnizorul de date \u0219i gestionarea statisticilor vor fi, de asemenea, a\u0219teptate s\u0103 fie foarte mari.<\/p>\n<h4>5.2.4. Prevenire<\/h4>\n<p>\nO modalitate sigur\u0103 de a preveni apari\u021bia acestui risc este s\u0103 nu avem deloc microdate din BDS (de\u0219i stocarea altor microdate este \u00een continuare asociat\u0103 cu un risc corespunz\u0103tor, de\u0219i cu o probabilitate \u0219i un impact diferit). Aceast\u0103 abordare, similar cu riscul de violare a securit\u0103\u021bii datelor, va necesita dezvoltarea altor moduri de utilizare a datelor \u00een scopuri statistice. \u00cen plus, natura variat\u0103 a surselor va \u00eensemna c\u0103 va trebui s\u0103 dezvolt\u0103m noi metodologii cu obiective concurente pentru a extrage c\u00e2t mai multe informa\u021bii utile \u0219i pentru a proteja confiden\u021bialitatea de pericole.<\/p>\n<p>\u00cen cazul stoc\u0103rii microdatelor, mecanismele de securitate IT \u0219i controlul accesului trebuie s\u0103 fie la nivelul necesar \u0219i monitorizate constant. O aten\u021bie deosebit\u0103 trebuie acordat\u0103 asigur\u0103rii securit\u0103\u021bii noilor metode de ob\u021binere a datelor. Ironia face c\u0103 o astfel de metod\u0103 nou\u0103 poate fi transportul fizic al dispozitivelor de stocare (de exemplu, hard disk-uri). Dac\u0103 aceast\u0103 metod\u0103 este utilizat\u0103, livrarea trebuie s\u0103 fie protejat\u0103 fizic \u0219i trebuie folosit\u0103 criptarea.<\/p>\n<h4>5.2.5. Atenuarea<\/h4>\n<p>\nM\u0103surile de atenuare sunt \u00een principiu acelea\u0219i ca \u00een cazul unei \u00eenc\u0103lc\u0103ri a securit\u0103\u021bii datelor. Dac\u0103 cauza \u00eenc\u0103lc\u0103rii este presiunea din partea unei alte autorit\u0103\u021bi guvernamentale, atunci ar trebui s\u0103 se profite de ocazie pentru a \u00eent\u0103ri independen\u021ba managementului, astfel \u00eenc\u00e2t astfel de \u00eenc\u0103lc\u0103ri s\u0103 devin\u0103 \u0219i mai greu de realizat \u00een viitor.<\/p>\n<h4>5.3. Manipularea sursei de date<br \/>\n5.3.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nFurnizorii de date ter\u021bi, cum ar fi datele din re\u021belele sociale sau datele furnizate voluntar, sunt expu\u0219i riscului de manipulare. Acest lucru poate fi realizat fie de c\u0103tre furnizorul de date, fie de ter\u021be p\u0103r\u021bi. De exemplu, multe mesaje false pe re\u021belele sociale pot fi generate pentru a influen\u021ba indicele statistic ob\u021binut pe baza acestor date, \u00eentr-un fel sau altul, dac\u0103 se \u0219tie c\u0103 indicele este calculat pe baza acestor date.<\/p>\n<p>Pentru datele furnizate voluntar, poate exista un caz \u00een care voluntarii reprezint\u0103 un anumit grup de interese cu o anumit\u0103 agend\u0103.<\/p>\n<h4>5.3.2. Probabilitate<\/h4>\n<p>\nPentru datele a c\u0103ror manipulare poate aduce beneficii semnificative, probabilitatea este mai mare. Acestea pot fi date pentru care statisticile sunt interesante, cum ar fi pia\u021ba de capital. Av\u00e2nd \u00een vedere scandalurile recente legate de LIBOR \u0219i Forex, se poate presupune c\u0103, at\u00e2ta timp c\u00e2t exist\u0103 un stimulent, \u00eencerc\u0103rile de manipulare a datelor vor fi probabile.<\/p>\n<p>Pentru statisticile bazate pe date furnizate voluntar, este suficient s\u0103 ne uit\u0103m la recentele practici de PR care implic\u0103 angajarea unor indivizi care pretind c\u0103 au anumite opinii \u0219i care sunt pl\u0103ti\u021bi s\u0103 le exprime public (de exemplu, pe forumurile de pe internet) pentru a concluziona c\u0103 probabilitatea nu este mic\u0103. \u00cen general, cifra de 3 p\u00e2n\u0103 la 4 pare adecvat\u0103.<\/p>\n<h4>5.3.3. Impactul<\/h4>\n<p>\nO mare problem\u0103 cu manipul\u0103rile este c\u0103 acestea pot dura mult timp f\u0103r\u0103 a fi detectate. Dac\u0103 manipul\u0103rile continu\u0103 pentru o perioad\u0103 \u00eendelungat\u0103, impactul asupra calit\u0103\u021bii poate deveni semnificativ. \u00cen plus, daunele aduse \u00eencrederii publicului \u00een statisticile oficiale pot fi, de asemenea, mari, mai ales dac\u0103 este subliniat\u0103 \u00een mod public rolul birourilor de statistic\u0103 ca furnizori de date de calitate. Pe de alt\u0103 parte, dac\u0103 manipul\u0103rile sunt detectate la timp \u0219i apoi publicate, acest lucru poate \u00eembun\u0103t\u0103\u021bi de fapt percep\u021bia publicului. Cu excep\u021bia cazurilor extrem de grave, se poate prezenta un impact maxim (3).<\/p>\n<h4>5.3.4. Preven\u021bia<\/h4>\n<p>\nExecutarea de exerci\u021bii de control regulate cu surse alternative este una dintre posibilele abord\u0103ri preventive. Aceste surse alternative pot fi tradi\u021bionale sau alternative. Utilizarea statisticilor bazate pe o combina\u021bie de surse poate \u00eempiedica impacturi semnificative ale manipul\u0103rilor. \u00cen cazurile \u00een care se consider\u0103 c\u0103 exist\u0103 manipul\u0103ri ini\u021biate de furnizor, acordurile legale pot fi, de asemenea, una dintre modalit\u0103\u021bile de a preveni aceast\u0103 practic\u0103.<\/p>\n<h4>5.3.5. Atenuarea<\/h4>\n<p>\nDin punct de vedere al daunelor aduse rela\u021biilor publice, m\u0103surile de atenuare care trebuie luate aici nu difer\u0103 semnificativ de cele utilizate pentru combaterea oric\u0103rui tip de criz\u0103.<\/p>\n<p>Din perspectiva calit\u0103\u021bii datelor, ar fi util ca datele anterioare s\u0103 poat\u0103 fi corectate astfel \u00eenc\u00e2t, chiar \u0219i cu o \u00eent\u00e2rziere semnificativ\u0103, seria corect\u0103 ar putea fi disponibil\u0103.<br \/>\nse produce. Pentru aceasta, benchmarking-ul regulat poate fi util. Este important de men\u021bionat c\u0103 scopul analizei comparative \u00een acest caz este pu\u021bin diferit de scopul preven\u021biei. Pentru prevenire, este important s\u0103 observ\u0103m rapid \u0219i s\u0103 investig\u0103m discrepan\u021bele suspecte \u00eentre datele de referin\u021b\u0103 \u0219i BDS. Datele utile anterioare sunt \u00eentotdeauna de ajutor \u00een atenuarea consecin\u021belor.<\/p>\n<p>\u00cen plus, trebuie s\u0103 ne asigur\u0103m c\u0103 manipul\u0103rile similare nu vor avea loc \u00een viitor \u2014 \u00een cazuri deosebit de delicate, acest lucru poate \u00eensemna ob\u021binerea de date poten\u021bial excesive de la mai mul\u021bi furnizori pentru analiza comparativ\u0103.<\/p>\n<h4>5.4. Percep\u021bia negativ\u0103 a publicului referitor la utilizarea datelor mari de c\u0103tre statistica oficial\u0103<br \/>\n5.4.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nMass-media \u0219i publicul \u00een general sunt foarte sensibile la problemele de confiden\u021bialitate \u0219i utilizarea datelor personale din surse mari de date, mai ales \u00een contextul reutiliz\u0103rii secundare a datelor de c\u0103tre autorit\u0103\u021bile competente care iau m\u0103suri administrative sau legale \u00eempotriva cet\u0103\u021benilor. Utilizarea perceput\u0103 negativ poate fi consolidarea controlului vitezei pe baza analizei datelor de naviga\u021bie (11 See <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 \/>\nCazul specific al TomTom Netherlands a dus la o sc\u0103dere semnificativ\u0103 a cererii pentru dispozitivele TomTom \u0219i a determinat compania s\u0103 restric\u021bioneze accesul la date. \u00cen acest caz specific, datele se refereau la indivizi, dar la niveluri de vitez\u0103 pe por\u021biunile de drum.<\/p>\n<p>Cu toate acestea, pot exista aplica\u021bii cu date mari care sunt percepute pozitiv de c\u0103tre public. Un exemplu poate fi aplica\u021biile care previn crime precum furturile prin metode de date mari.<\/p>\n<p>Opinia public\u0103 pozitiv\u0103, dar \u0219i cea negativ\u0103, poate avea un impact puternic asupra utiliz\u0103rii BDS \u00een contextul producerii statisticilor oficiale.<\/p>\n<p>Consecin\u021bele percep\u021biei negative a publicului pot fi urm\u0103toarele:<\/p>\n<ul>\n<li>BDS nu va mai fi disponibil pentru birourile statistice, fie din cauza deciziilor furnizorului de date, fie din deciziile guvernamentale de a nu utiliza datele, fie<\/li>\n<li>utilizarea datelor va fi limitat\u0103, ceea ce poate \u00eempiedica produc\u021bia, dac\u0103 anumite BOSP.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h4>5.4.2. Probabilitatea<\/h4>\n<p>\nFactorii care pot influen\u021ba probabilitatea unui astfel de eveniment sau impactul acestuia asupra producerii statisticilor:<\/p>\n<ul>\n<li>confiden\u021bialitatea datelor, adic\u0103 c\u00e2t de u\u0219or pot fi identificate persoanele;<\/li>\n<li>volumul informa\u021biilor pe care datele le dezv\u0103luie despre persoanele fizice, de exemplu, cre\u0219te prin corelarea datelor din surse diferite;<\/li>\n<li>tipul de date, de exemplu, tranzac\u021biile financiare sunt percepute ca fiind mai confiden\u021biale dec\u00e2t alte date;<\/li>\n<li>tipul de ac\u021biune poten\u021bial\u0103 care poate fi \u00eentreprins\u0103 fa\u021b\u0103 de cet\u0103\u021beni, de exemplu, sanc\u021bionarea persoanelor pentru dep\u0103\u0219irea vitezei;<\/li>\n<li>un mediu legal neclar, \u00een care opereaz\u0103 furnizorii \u0219i utilizatorii de date sau c\u00e2nd condi\u021biile legale intr\u0103 \u00een contradic\u021bie cu opiniile etice\/standardele publice;<\/li>\n<li>gradul de dependen\u021b\u0103 fa\u021b\u0103 de o anumit\u0103 surs\u0103 de date pentru ob\u021binerea statisticilor; \u00een etapa de explorare, acest factor poate avea o semnifica\u021bie neesen\u021bial\u0103. Cu toate acestea, acesta poate influen\u021ba foarte mult ob\u021binerea statisticilor la o etap\u0103 ulterioar\u0103 \u0219i, prin urmare, trebuie luat \u00een considerare \u0219i \u00een etapa de explorare. O problem\u0103 poate fi c\u0103 volumul final de utilizare a datelor este ini\u021bial necunoscut, deoarece sursele de date pot servi poten\u021bial mai multor domenii statistice.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEstimarea timpului apari\u021biei fenomenelor nedorite este imposibil\u0103, deoarece mobilizarea publicului este adesea ini\u021biat\u0103 de iluminarea evenimentelor care au un impact negativ asupra cet\u0103\u021benilor. Cu toate acestea, odat\u0103 cu cre\u0219terea utiliz\u0103rii big data de c\u0103tre guverne \u0219i \u00eentreprinderi private, \u0219i \u00een special cu marketingul activ al datelor pentru scopuri diferite de cele care au dus la colectarea lor ini\u021bial\u0103, este mai probabil ca astfel de evenimente s\u0103 aib\u0103 loc.<\/p>\n<p>Evenimentele care au un impact puternic asupra percep\u021biei publice sunt rare, mai degrab\u0103 ocazionale (3) \u0219i \u00eendep\u0103rtate (2). Odat\u0103 cu cre\u0219terea utiliz\u0103rii surselor mari de date, probabilitatea va cre\u0219te \u0219i ea.<\/p>\n<h4>5.4.3. Impactul<\/h4>\n<p>\nImpactul unui eveniment depinde foarte mult de factorii discuta\u021bi anterior. \u00cen general, influen\u021ba este mai semnificativ\u0103 pentru produc\u021bia deja existent\u0103 de date statistice, deoarece poate fi necesar s\u0103 se \u00eentrerup\u0103 activitatea. De asemenea, impactul depinde de accesibilitatea surselor alternative de date, de\u0219i este posibil ca percep\u021bia publicului s\u0103 nu fac\u0103 distinc\u021bie \u00eentre diferitele surse de date \u00een cazul concretiz\u0103rii unui eveniment. \u00cen starea actual\u0103 de utilizare a big data, pare c\u0103 aceste surse nu pot \u00eenlocui complet sursele tradi\u021bionale de date, ci mai degrab\u0103 le completeaz\u0103 pe cele existente. Acest lucru va diminua impactul evenimentelor. Prin urmare, impactul unui eveniment este considerat \u00eentr-un interval de la 2 (neimportant) la 3 (semnificativ). \u00cen etapa de produc\u021bie, impactul poate cre\u0219te p\u00e2n\u0103 la 4 (valoare critic\u0103).<\/p>\n<h4>5.4.4. Prevenire<\/h4>\n<p>\nM\u0103surile preventive pot include stabilirea principiilor etice pentru big data \u00een statisticile oficiale. Principiile etice ar trebui s\u0103 se bazeze pe astfel de principii precum codul de practic\u0103 pentru statisticile europene sau principiile fundamentale ale statisticii oficiale (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>). Urm\u0103toarea m\u0103sur\u0103 va fi stabilirea unei strategii de comunicare care s\u0103 publice rezultatele principiilor etice pentru public \u0219i poate fi utilizat\u0103 pentru a informa p\u0103r\u021bile interesate despre utilizarea etic\u0103 a BDS pentru BOSP.<\/p>\n<p>O evaluare separat\u0103 a riscurilor pentru un anumit BDS poate fi realizat\u0103 pentru a identifica riscurile \u0219i a propune m\u0103suri preventive sau de atenuare pe baza principiilor etice. O evaluare separat\u0103 a riscurilor poate include, de asemenea, p\u0103r\u021bile interesate, cum ar fi agen\u021biile pentru protec\u021bia datelor, pentru a asigura identificarea tuturor riscurilor \u0219i ra\u021bionamentul ac\u021biunilor.<\/p>\n<h4>5.4.5. Atenuare<\/h4>\n<p>\nStrategia de comunicare ar trebui s\u0103 includ\u0103 m\u0103suri \u00een cazul unei cre\u0219teri a atitudinii negative din partea publicului. O evaluare separat\u0103 a riscurilor ar trebui s\u0103 colecteze exemple pozitive de utilizare a datelor \u0219i m\u0103suri de prevenire a abuzului de date, care ar putea fi necesar s\u0103 fie adoptate la nivel politic, iar comunitatea statistic\u0103 ar putea s\u0103 nu fie capabil\u0103 s\u0103 influen\u021beze eficient aceste m\u0103suri.<\/p>\n<h4>5.5. Pierderea \u00eencrederii \u2014 ob\u021binut\u0103 nu prin observa\u021bie<br \/>\n5.5.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nUtilizatorii statisticilor oficiale au de obicei un nivel \u00eenalt de \u00eencredere \u00een acurate\u021bea \u0219i veridicitatea datelor statistice. Acest lucru se bazeaz\u0103 pe faptul c\u0103 produc\u021bia de date statistice este integrat\u0103 \u00eentr-o baz\u0103 metodologic\u0103 robust\u0103 \u0219i accesibil\u0103, precum \u0219i \u00een documenta\u021bia privind calitatea produsului statistic. \u00cen plus, majoritatea datelor statistice sunt bazate pe observa\u021bii, adic\u0103 ob\u021binute din sondaje sau recens\u0103minte, care stabilesc o leg\u0103tur\u0103 u\u0219or de \u00een\u021beles \u00eentre observa\u021bie \u0219i datele statistice. Utilizarea BDS care nu sunt colectate \u00een scopuri statistice principale prezint\u0103 riscul ca aceste rela\u021bii s\u0103 fie pierdute, iar utilizatorii s\u0103 piard\u0103 \u00eencrederea \u00een datele statisticii oficiale. Un exemplu, referitor la ultima rund\u0103 (2010) de recens\u0103m\u00e2nt, are leg\u0103tur\u0103 cu faptul c\u0103 \u00een unele \u021b\u0103ri datele statistice au fost ob\u021binute prin utilizarea mai multor surse \u0219i modele statistice. \u00cen unele cazuri, p\u0103r\u021bile interesate au contestat datele statistice.<\/p>\n<h4>5.5.2. Probabilitate<\/h4>\n<p>\nProbabilitatea ca riscul s\u0103 apar\u0103 depinde de factori precum complexitatea modelului statistic \/ metodologic, veridicitatea rela\u021biilor dintre BSD \u0219i BOSP sau conformitatea cu alte date statistice. Probabilitatea ar trebui s\u0103 fie \u00een intervalul de la 3 (aleatorii) la 4 (probabile), ceea ce \u00eenseamn\u0103 c\u0103 aceasta poate s\u0103 apar\u0103 de c\u00e2teva ori sau frecvent.<\/p>\n<h4>5.5.3. Impact<\/h4>\n<p>\nImpactul apari\u021biei riscurilor va depinde \u00een mare m\u0103sur\u0103 de capacitatea NSO-urilor de a dovedi precizia \u0219i fiabilitatea datelor statistice. \u00cen cazul \u00een care acest lucru nu poate fi realizat, impactul \u00een termeni de pierdere a \u00eencrederii poate afecta \u0219i alte domenii statistice, adic\u0103 fiabilitatea nu doar a unor date statistice, ci ar putea, de asemenea, s\u0103 pun\u0103 la \u00eendoial\u0103 \u00eens\u0103\u0219i organiza\u021bia. NSO-urile ar pierde avantajul competitiv fa\u021b\u0103 de alte organiza\u021bii private care activeaz\u0103 \u00een acest domeniu.<\/p>\n<h4>5.5.4. Prevenire<\/h4>\n<p>\nAc\u021biunile preventive vor consta \u00een elaborarea \u0219i publicarea unei metodologii bazate pe dovezi \u0219tiin\u021bifice, recunoscut\u0103 de comunitatea \u0219tiin\u021bific\u0103, \u00eembog\u0103\u021bind datele cu metadate privind calitatea, asigur\u00e2nd consisten\u021ba BOSP cu non-BOSP, \u0219i efectu\u00e2nd un control riguros al calit\u0103\u021bii.<\/p>\n<p>\u00cenainte de a \u00eencepe produc\u021bia statistic\u0103, BOSP ar putea fi publicat ca experimental, iar p\u0103r\u021bile interesate ar fi recomandate s\u0103 conteste BOSP-ul pentru a-l confirma sau \u00eembun\u0103t\u0103\u021bi.<\/p>\n<h4>5.5.5. Atenuare<\/h4>\n<p>\nExist\u0103 dou\u0103 cazuri de distins. \u00cen cazul \u00een care datele statistice sunt contestate, dar au o calitate \u00eenalt\u0103 \/ suficient\u0103 (corect\u0103 \/ precis\u0103), ar fi de ajuns s\u0103 se explice \u0219i s\u0103 se comunice datele statistice publicului, oferind exemple u\u0219or de \u00een\u021beles.<\/p>\n<h2>6. Riscuri legate de abilit\u0103\u021bi<\/h2>\n<p><\/p>\n<h4>6.1. Lipsa speciali\u0219tilor<br \/>\n6.1.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nAnaliza urmelor digitale l\u0103sate de oameni \u00een timpul activit\u0103\u021bilor lor necesit\u0103 anumite instrumente de analiz\u0103 a datelor, care \u00een prezent nu sunt cele mai r\u0103sp\u00e2ndite \u00een statistica oficial\u0103. \u00cen primul r\u00e2nd, utilizarea datelor indirecte despre activitatea oamenilor \u00een locul sondajelor directe necesit\u0103 utilizarea de modele statistice \u0219i, prin urmare, abilit\u0103\u021bi de ra\u021bionament \u0219i \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103. \u00cen al doilea r\u00e2nd, aceste \u00eenregistr\u0103ri digitale constau \u00een date care adesea nu au un format obi\u0219nuit de tabel\u0103, caracteristic rezultatelor sondajelor, cu r\u00e2nduri corespunz\u0103toare unit\u0103\u021bii statistice \u0219i coloane cu caracteristici specifice ale acestor unit\u0103\u021bi statistice. Urmele digitale sunt de asemenea reprezentate sub form\u0103 de text, sunet, imagine \u0219i video. Extrac\u021bia informa\u021biilor statistice relevante din aceste tipuri de date necesit\u0103 abilit\u0103\u021bi de procesare a limbajului natural, procesare a semnalelor audio \u0219i procesare a imaginilor. \u00cen al treilea r\u00e2nd, aceste surse de date tind s\u0103 ofere seturi masive de date, procesarea c\u0103rora necesit\u0103 o bun\u0103 \u00een\u021belegere a metodologiilor de calcul distribuit.<\/p>\n<p>Riscul lipsei de exper\u021bi const\u0103 \u00een ob\u021binerea datelor din una dintre aceste noi surse mari de date, deoarece autoritatea statistic\u0103 nu are capacitatea de a le procesa \u0219i analiza corespunz\u0103tor din cauza lipsei de abilit\u0103\u021bi necesare \u00een r\u00e2ndul personalului s\u0103u.<\/p>\n<h4>6.1.2. Probabilitatea<\/h4>\n<p>\nProbabilitatea acestui risc va depinde de trei factori: 1) tipurile specifice de abilit\u0103\u021bi necesare pentru fiecare tip de surs\u0103 de mari date \u0219i probabilitatea ca autoritatea statistic\u0103 s\u0103 g\u0103seasc\u0103 oportunitatea de a studia o astfel de surs\u0103; 2) disponibilitatea actual\u0103 a abilit\u0103\u021bilor necesare \u00een cadrul autorit\u0103\u021bii statistice; \u0219i 3) cultura organiza\u021bional\u0103 a autorit\u0103\u021bii statistice.<\/p>\n<p>\u00cen ceea ce prive\u0219te tipurile de abilit\u0103\u021bi necesare, trebuie men\u021bionat c\u0103 nu toate sursele necesit\u0103 toate abilit\u0103\u021bile enumerate mai sus. Unele (de exemplu, datele de tip Google Trends) nu necesit\u0103 computa\u021bie distribuit\u0103, deoarece sunt deja preprocesate de de\u021bin\u0103torul de date sau au abilit\u0103\u021bi de procesare a semnalelor, iar acestea vor necesita \u00een principal abilit\u0103\u021bi de modelare statistic\u0103. Cu toate acestea, exist\u0103 o varietate mare de surse de big data, pentru majoritatea c\u0103rora sunt necesare abilit\u0103\u021bi de computa\u021bie distribuit\u0103, procesare a semnalelor \u0219i \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103. \u00cen acela\u0219i timp, o cercetare corect\u0103 a acestor trasee digitale va necesita procesarea mai multor surse. Astfel, exist\u0103 o mare probabilitate ca sursele mari de date, devenind disponibile pentru managementul statistic, s\u0103 necesite aceste abilit\u0103\u021bi neobi\u0219nuite, iar probabilitatea acestui risc este foarte ridicat\u0103 (5).<\/p>\n<p>\u00cen ceea ce prive\u0219te disponibilitatea actual\u0103 a abilit\u0103\u021bilor necesare, aceasta va depinde de managementul statistic specific. Chiar dac\u0103 metodologia de sondaj este mai pu\u021bin comun\u0103 dec\u00e2t metodologia de recens\u0103m\u00e2nt, ea este folosit\u0103 \u0219i \u00een statistica oficial\u0103 \u00een anumite domenii. Prin urmare, chiar dac\u0103 acest lucru poate necesita o redistribuire a resurselor umane, managementul statistic poate g\u0103si solu\u021bii pe cont propriu. \u00cen ceea ce prive\u0219te abilit\u0103\u021bile de computa\u021bie distribuit\u0103, \u00een principal legate de IT, acestea vor depinde de modul \u00een care este gestionat\u0103 infrastructura IT \u00een organiza\u021bie. \u00cen func\u021bie de c\u00e2t de preg\u0103tit este departamentul IT, solu\u021biile pot fi g\u0103site \u00een contextul acordurilor existente. Cu toate acestea, abilit\u0103\u021bile de procesare a semnalelor \u0219i \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103, de regul\u0103, nu exist\u0103 \u00een majoritatea managementului statistic oficial, iar aplicarea acestor abilit\u0103\u021bi nu poate fi externalizat\u0103, deoarece trebuie aplicate de exper\u021bi \u00een domeniul statisticii. Prin urmare, din acest punct de vedere, probabilitatea acestui risc pare, de asemenea, foarte ridicat\u0103 (5).<\/p>\n<p>Cultura organiza\u021bional\u0103 va influen\u021ba, de asemenea, probabilitatea acestui risc. Existen\u021ba unui personal dispus s\u0103 dob\u00e2ndeasc\u0103 abilit\u0103\u021bi necesare prin auto\u00eenv\u0103\u021bare poate oferi organiza\u021biei capacitatea de a reac\u021biona la o situa\u021bie cu o nou\u0103 surs\u0103 de date, care necesit\u0103 abilit\u0103\u021bi diferite de cele obi\u0219nuite. Acest lucru va depinde de cultura organiza\u021bional\u0103 a managementului statistic, \u0219i anume dac\u0103 va \u00eencuraja angaja\u021bii s\u0103 \u00ee\u0219i dezvolte noi abilit\u0103\u021bi \u0219i dac\u0103 le ofer\u0103 timp pentru auto\u00eenv\u0103\u021bare.<\/p>\n<p>Astfel, probabilitatea ca managementul statistic s\u0103 nu poat\u0103 procesa \u0219i analiza noi surse de date din cauza lipsei de abilit\u0103\u021bi \u00een r\u00e2ndul angaja\u021bilor s\u0103i va fi \u00eentre probabil\u0103 (4) \u0219i frecvent\u0103 (5), \u00een func\u021bie de cultura auto\u00eenv\u0103\u021b\u0103rii organiza\u021biei.<\/p>\n<h4>6.1.3. Influen\u021ba<\/h4>\n<p>\nManagementul statistic, incapabil s\u0103 proceseze \u0219i s\u0103 analizeze mari surse de date din cauza lipsei de abilit\u0103\u021bi \u00een r\u00e2ndul angaja\u021bilor s\u0103i, poate avea dou\u0103 posibile consecin\u021be negative: 1) sursa de date nu va fi studiat\u0103, cel pu\u021bin nu \u00een totalitate; 2) sursa va fi utilizat\u0103 incorect.<\/p>\n<p>Lipsa capacit\u0103\u021bii de a explora pe deplin poten\u021bialul unei surse valoroase de date mari va avea un impact minor (2) pe termen scurt, deoarece managementul statistic dispune \u00eentr-adev\u0103r de instrumente statistice pentru a r\u0103spunde nevoilor actuale. Totu\u0219i, pe termen lung (\u0219i, poate, chiar pe termen mediu), consecin\u021bele pierderii acestei oportunit\u0103\u021bi vor fi decisive (4), deoarece managementul statistic se confrunt\u0103 din ce \u00een ce mai mult cu competi\u021bia din partea furnizorilor private care nu au aceea\u0219i structur\u0103 institu\u021bional\u0103, care le-ar permite s\u0103 garanteze societ\u0103\u021bii independen\u021ba datelor statistice.<\/p>\n<p>Utilizarea gre\u0219it\u0103 a surselor va avea consecin\u021be extrem de negative pentru agen\u021biile statistice, deoarece statistica oficial\u0103 depinde \u00een mare m\u0103sur\u0103 de reputa\u021bia sa \u00een \u00eendeplinirea misiunii sale. Cu toate acestea, putem afirma c\u0103 cea mai important\u0103 abilitate, a c\u0103rei absen\u021b\u0103 poate conduce la ob\u021binerea de rezultate gre\u0219ite, este inferen\u021ba statistic\u0103, \u00een special inferen\u021ba bazat\u0103 pe model, care de asemenea este mai pu\u021bin probabil s\u0103 lipseasc\u0103. Prin urmare, impactul a\u0219teptat va fi mai degrab\u0103 critic (4) dec\u00e2t extrem.<\/p>\n<h4>6.1.4. Prevenire<\/h4>\n<p>\nServiciile statistice pot s\u0103 previn\u0103 activ acest risc prin dou\u0103 modalit\u0103\u021bi: 1) formare; \u0219i 2) angajare.<\/p>\n<p>Agen\u021biile statistice pot oferi personalului competen\u021bele necesare, definind detaliat abilit\u0103\u021bile necesare pentru utilizarea surselor mari de date \u00een produc\u021bia statistic\u0103, \u00eentocmind o list\u0103 a abilit\u0103\u021bilor existente ale personalului, stabilind nevoile de formare \u0219i apoi organiz\u00e2nd cursuri de formare.<\/p>\n<p>Agen\u021biile statistice pot de asemenea s\u0103 angajeze noi angaja\u021bi cu abilit\u0103\u021bile necesare. Aceasta, se pare, are limite semnificative, deoarece agen\u021biile statistice nu vor putea angaja o mas\u0103 critic\u0103 de personal pentru situa\u021bia \u00een care utilizarea surselor mari de date va fi larg r\u0103sp\u00e2ndit\u0103 \u00een departament, iar noii angaja\u021bi vor avea \u00een continuare nevoie de c\u00e2\u021biva ani pentru a ajunge la nivelul de experien\u021b\u0103 al angaja\u021bilor existen\u021bi. Cu toate acestea, cel pu\u021bin unii dintre noii angaja\u021bi angaja\u021bi \u00een cadrul actualiz\u0103rii obi\u0219nuite a personalului pot de\u021bine abilit\u0103\u021bi legate de big data.<\/p>\n<h4>6.1.5. Mitigare<\/h4>\n<p>\n\u00cen fa\u021ba unei situa\u021bii \u00een care noi surse de big data sunt disponibile f\u0103r\u0103 angaja\u021bi cu abilit\u0103\u021bile necesare, agen\u021biile statistice pot atenua consecin\u021bele negative prin dou\u0103 modalit\u0103\u021bi: 1) subcontractare; \u0219i 2) colaborare.<\/p>\n<p>Agen\u021biile statistice pot \u00eencheia contracte pentru procesarea datelor \u0219i analiza noilor surse de big data cu alte organiza\u021bii care ofer\u0103 aceste tipuri de servicii. Se pare c\u0103 aceasta este o solu\u021bie viabil\u0103, deoarece apare un nou sector de afaceri specializat \u00een procesarea acestui tip de date. Totu\u0219i, aceast\u0103 solu\u021bie vine cu anumite riscuri, deoarece agen\u021biile statistice vor avea un control mai redus asupra produc\u021biei de produse statistice poten\u021bial sensibile. De asemenea, aceast\u0103 solu\u021bie are dezavantajul c\u0103 nu permite angaja\u021bilor agen\u021biilor statistice s\u0103 \u00eenve\u021be \u0219i s\u0103 dob\u00e2ndeasc\u0103 abilit\u0103\u021bile necesare.<\/p>\n<p>Colaborarea cu alte organiza\u021bii care au angaja\u021bi cu abilit\u0103\u021bile necesare \u0219i care sunt de asemenea interesate s\u0103 studieze sursele de big data pare a fi o solu\u021bie mai promi\u021b\u0103toare. Aceast\u0103 colaborare poate lua forma proiectelor comune \u00eentre angaja\u021bii agen\u021biilor statistice \u0219i angaja\u021bii altor organiza\u021bii, unde ace\u0219tia \u00ee\u0219i \u00eemp\u0103rt\u0103\u0219esc cuno\u0219tin\u021bele. Acest lucru ar permite nu doar reducerea riscului de lips\u0103 de abilit\u0103\u021bi, ci \u0219i ar permite angaja\u021bilor agen\u021biilor statistice s\u0103 dob\u00e2ndeasc\u0103 aceste abilit\u0103\u021bi.<\/p>\n<h4>6.2. Sc\u0103derea expertizei c\u0103tre alte organiza\u021bii<br \/>\n6.2.1. Descriere<\/h4>\n<p>\nAcest risc const\u0103 \u00een faptul c\u0103 agen\u021biile statistice \u00ee\u0219i pierd personalul \u00een favoarea altor organiza\u021bii dup\u0103 ce ace\u0219tia au dob\u00e2ndit abilit\u0103\u021bile legate de big data.<\/p>\n<h4>6.2.2. Probabilitate<\/h4>\n<p>\nProbabilitatea acestui risc va depinde de dou\u0103 factori: 1) oportunit\u0103\u021bile atractive existente \u00een organiza\u021biile din afara statisticii oficiale; 2) condi\u021biile de munc\u0103 \u00een agen\u021biile statistice.<\/p>\n<p>\u00cen ceea ce prive\u0219te oportunit\u0103\u021bile din organiza\u021biile care nu sunt incluse \u00een statisticile oficiale, probabilitatea acestui risc apare ca fiind semnificativ\u0103 (4). Exist\u0103 o cerere mare pentru oameni cu abilit\u0103\u021bi \u00een analiza datelor mari \u00een sectorul privat, dar \u0219i \u00een alte organiza\u021bii din sectorul public. Dup\u0103 ce dob\u00e2ndesc competen\u021be \u00een analiza datelor mari, statisticile oficiale vor avea un avantaj comparativ, av\u00e2nd \u00een vedere c\u0103 sunt speciali\u0219ti experimenta\u021bi \u00een domeniul statisticii. Pe l\u00e2ng\u0103 abilit\u0103\u021bile specifice de lucru cu date mari, alte organiza\u021bii necesit\u0103 speciali\u0219ti \u00een date, care de\u021bin abilit\u0103\u021bi mai tradi\u021bionale, cum ar fi evaluarea nevoilor utilizatorilor \u0219i dezvoltarea indicatorilor cheie de performan\u021b\u0103 (KPI), care sunt comune pentru statisticile oficiale. \u00cen plus, se a\u0219teapt\u0103 ca angaja\u021bii care sunt mai predispu\u0219i s\u0103 \u00eenve\u021be noi abilit\u0103\u021bi s\u0103 fie \u0219i cei mai deschi\u0219i la schimb\u0103ri \u00een carier\u0103 \u0219i s\u0103 p\u0103r\u0103seasc\u0103 biroul statistic.<\/p>\n<p>\u00cen ceea ce prive\u0219te condi\u021biile de lucru \u00een birourile statistice, acest lucru va depinde evident \u00een principal de biroul specific. Cu toate acestea, birourile statistice, \u00een general, ofer\u0103 \u00eenc\u0103 oportunit\u0103\u021bi profesionale atractive pentru persoanele cu abilit\u0103\u021bi cantitative. Birourile statistice ofer\u0103 cea mai mare gam\u0103 de domenii posibile de activitate \u0219i cea mai variat\u0103 selec\u021bie de date cu care s\u0103 lucreze. Acest lucru va diminua, \u00eentr-o oarecare m\u0103sur\u0103, probabilitatea ca birourile statistice s\u0103 \u00ee\u0219i piard\u0103 personalul din cauza circumstan\u021belor neprev\u0103zute (3).<\/p>\n<h4>6.2.3. Impactul<\/h4>\n<p>\nImpactul acestui risc va fi acela\u0219i ca \u0219i riscul de a nu avea personal cu abilit\u0103\u021bi corespunz\u0103toare \u00een primul r\u00e2nd. Prin urmare, impactul va fi critic (4), a\u0219a cum este men\u021bionat mai sus.<\/p>\n<h4>6.2.4. Prevenirea<\/h4>\n<p>\nSe pare c\u0103 singura modalitate prin care institu\u021biile statistice pot preveni acest risc este asigurarea unor condi\u021bii de munc\u0103 atractive pentru angaja\u021bii lor. Acest lucru este valabil \u00een general pentru \u00eentregul personal. Cu toate acestea, \u00een cazul specific \u00een care angaja\u021bii sunt deschi\u0219i s\u0103 dob\u00e2ndeasc\u0103 noi abilit\u0103\u021bi, \u0219i anume abilit\u0103\u021bi legate de lucrul cu date mari, condi\u021biile de munc\u0103 pot fi \u00eembun\u0103t\u0103\u021bite prin oferirea de oportunit\u0103\u021bi de \u00eenv\u0103\u021bare, unde pot s\u0103-\u0219i dezvolte interesele profesionale. Institu\u021biile statistice ar putea, de asemenea, s\u0103 acorde o aten\u021bie special\u0103 pentru a fi deschise la noi proiecte inovatoare \u0219i idei legate de noile surse de date mari provenite de la statistici care lucreaz\u0103 \u00een mai multe domenii ale statisticii. \u00cen cele din urm\u0103, prevenirea pierderii personalului c\u0103tre alte organiza\u021bii, \u00een func\u021bie de abilit\u0103\u021bile lor de lucru cu date mari, va depinde de o bun\u0103 identificare a personalului capabil \u0219i dornic s\u0103 lucreze cu aceste date, precum \u0219i de oferirea unor bune oportunit\u0103\u021bi pentru dezvoltarea lor profesional\u0103.<\/p>\n<h4>6.2.5. Reducerea riscurilor<\/h4>\n<p>\nReducerea acestui risc va fi realizat\u0103 \u00een leg\u0103tur\u0103 cu lipsa de personal cu abilit\u0103\u021bi corespunz\u0103toare: 1) subcontractare; \u0219i 2) colaborare.<\/p>\n<h2>7. Discu\u021bii<\/h2>\n<p>\nDin aceast\u0103 prim\u0103 revizuire, este evident c\u0103 nu este posibil s\u0103 se stabileasc\u0103 o probabilitate sau un impact unic pentru acest \u201eriscuri legate de date mari\u201d \u2014 de obicei, ambele m\u0103suri depind foarte mult de sursele de date mari, precum \u0219i de \u201estatistica oficial\u0103 bazat\u0103 pe date mari\u201d.<br \/>\nprodus \u201e.<\/p>\n<p>Astfel, ajungem la concluzia c\u0103 urm\u0103torul pas logic \u00een aceast\u0103 direc\u021bie este acceptarea unui num\u0103r de posibile proiecte pilot (fiecare dintre acestea include o combina\u021bie de unul sau mai multe BDS-uri \u0219i unul sau mai multe BDOS-uri) ca punct de plecare \u0219i \u2013 pentru fiecare astfel de pilot \u2013 dorin\u021ba de a evalua probabilitatea \u0219i impactul fiec\u0103rui risc.<\/p>\n<p>\u00cen acest scop, ne afl\u0103m la pragul lans\u0103rii unui sondaj de opinie al p\u0103r\u021bilor interesate, \u00eencerc\u00e2nd s\u0103 evalu\u0103m evaluarea OSC a probabilit\u0103\u021bii, impactului (\u0219i posibilele m\u0103suri de prevenire \/ atenuare) \u00een leg\u0103tur\u0103 cu un num\u0103r de posibile proiecte pilot \u2013 \u0219i a solicita propuneri OSC cu privire la riscurile pe care nu le-am inclus \u00een acest document.<\/p>\n<p><b class=\"spoiler_title\">8. REFERIN\u021aE<\/b>UNECE (2014), \u201eUn cadru sugerat pentru calitatea Big Data\u201d, Livrabilele echipei de lucru UNECE Big Data Quality, <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), \u201eC\u00e2t de mari sunt Big Data? Explor\u00e2nd rolul Big Data \u00een statisticile oficiale\u201d, <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 \u0219i J. Arends-Toth, (2009), List\u0103 de verificare pentru evaluarea calit\u0103\u021bii surselor de date administrative, Statistics Netherlands, Haga\/Heerlen <\/p>\n<p>Dorfman, Mark S. (2007), Introducere \u00een Managementul Riscurilor (edi\u021bia electronic\u0103), Cambridge, Marea Britanie, Woodhead-Faulkner, p. 18, ISBN 0-85941-332-22)<\/p>\n<p>Eurostat (2014), \u201eProcedura de acreditare pentru datele statistice din surse neoficiale\u201d \u00een Analiza Metodologiilor pentru folosirea Internetului \u00een colectarea informa\u021biilor despre societatea informa\u021bional\u0103 \u0219i alte statistici, <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), \u201eProliferarea \u201eBig Data\u201d \u0219i implica\u021biile pentru statisticile oficiale \u0219i agen\u021biile statistice: O analiz\u0103 preliminar\u0103\u201d, OECD Digital Economy Papers, Nr. 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) \u201eUtilizarea dovezilor de activitate web pentru a cre\u0219te promptitudinea indicatorilor de statistic\u0103 oficial\u0103\u201d, lucrare prezentat\u0103 la conferin\u021ba 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>Chiar dac\u0103 nu se men\u021bioneaz\u0103 explicit riscurile, aceast\u0103 lucrare abordeaz\u0103 de fapt numeroasele riscuri asociate utiliz\u0103rii datelor despre activitatea web pentru statisticile oficiale. Eurostat (2007), Manual de evaluare a calit\u0103\u021bii datelor \u0219i instrumente, <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>Sursa: <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 5.0.2.1 - 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\/ro\/blog\/administrirovanie\/strukturirovanie-riskov-i-reshenij-pri-ispolzovanii-bigdata-dlya-polucheniya-oficzialnoj-statistiki\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.2.1\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"ro_RO\" \/>\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\/ro\/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\udd47Structurarea riscurilor \u0219i solu\u021biilor \u00een utilizarea Big Data pentru ob\u021binerea de statistici oficiale | ProHoster","description":"Cuv\u00e2nt \u00eenainte al traduc\u0103torului Materialul m-a interesat, \u00een primul r\u00e2nd, din cauza tabelului de mai jos:","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/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":"ro_RO","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\/ro\/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\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/75636","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=75636"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/75636\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/media\/75637"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=75636"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=75636"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=75636"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}