Parathënie e përkthyesit
Materiali më tërheqi vëmendjen sidomos për tabelën më poshtë:
Duke marrë parasysh se statistikat (dhe statistikanët rusë, në mënyrë gjenetike) nuk i pëlqejnë, le të themi, gjithçka që është ndryshe nga varësia lineare, këta djem arritën të promovojnë përdorimin e funksionit të aktivizimit në formë parabolike për të përcaktuar nivelin e rrezikut të përdorimit të BigData në statistikat zyrtare. Shumë mirë. Natyrisht, statistikanët shtuan vërejtjen e tyre për këtë punë - "Çdo gabim dhe lëshim është përgjegjësia ekskluzive e autorëve. Mendimet e shprehura në këtë dokument janë personale dhe nuk pasqyrojnë domosdoshmërisht qëndrimin zyrtar të Komisionit Evropian." Por puna u publikua. Mendoj se për sot, kjo është e mjaftueshme dhe ata (autorët) nuk i ndalon askujt të gjejë shkallët e tyre në këto aspekte.
Puna e strukturuar mund të ndahet mirë në mënyrën se si metodat statistikore ndryshojnë nga metodat e hulumtimit për BigData. Në mendimin tim, përfitimi më i madh nga kjo punë do të jetë gjatë bisedës me porositësin dhe për të mohuar deklaratat e tija si:
— Po ne mbledhim vetë statistikën, çfarë tjetër dëshiron të hulumtosh?
— E jepni rezultatet tuaja në mënyrë që t’i përshtatim me statistikën tonë. Në këtë çështje autorët rekomandojnë leximin e kësaj pune (3 )
Në këtë punë autorët kanë paraqitur vizionin e tyre për nivelin e rrezikut. Ky parametr është në kllapa, mos e ngatërroni me referencat në burime.
Vëzhgimi i dytë. Autorët përdorin termin BDS – ky është ekuivalenti i konceptit BigData. (duket se është një reverans për statistikën zyrtare).
Parathënia e autorëve
Një numër në rritje i agjencive statistikore po shqyrton mundësinë e përdorimit të burimeve të mëdha të të dhënave për përgatitjen e statistikave zyrtare. Aktualmente, ekzistojnë vetëm disa shembuj kur këto burime janë integruar plotësisht në prodhimin statistikor aktual. Prandaj, shkalla e plotë e pasojave të shkaktuara nga integrimi i tyre ende nuk është e njohur. Ndërkohë janë bërë përpjekjet e para për të analizuar kushtet dhe ndikimin e të dhënave të mëdha në aspekte të ndryshme të produkteve statistikore, siç janë cilësia ose metodologjia. Së fundmi, një grup qëllimor zhvilloi një bazë cilësore për përgatitjen e të dhënave statistikore të bazuara në të dhëna të mëdha në kuadër të projektit të të dhënave të mëdha të Komisionit Ekonomik Evropian të Kombet e Bashkuara (KEE). Sipas kodit të praktikes statistikore evropiane, sigurimi i informacionit statistikor të cilësisë së lartë është detyra kryesore e agjencive statistikore. Duke qenë se rreziku përkufizohet si ndikimi i paqartësisë në objektiva (për shembull, nga organizata ndërkombëtare për standardizimin ISO 31000), ne e gjetëm të arsyeshme të kategorizojmë rreziqet sipas dimensioneve të cilësisë që ato prekin.
Struktura e propozuar e cilësisë për të dhënat statistikore të përfituara nga burime të mëdha të dhënash ofron një paraqitje të strukturuar të cilësisë, e cila lidhet me të gjitha etapave të procesit statistik të biznesit dhe, kështu, mund të shërbejë si një bazë për një vlerësim të plotë dhe menaxhimin e rreziqeve që lidhen me këto burime të reja të dhënash. Ajo prezanton masa të reja cilësore që janë specifike për ose (me rëndësi të lartë kur) përdorimi i të dhënave të mëdha për statistikën zyrtare, siç janë mjedisi institucional/organizativ ose kompleksiteti. Duke përdorur këto masa të reja cilësore, është më e lehtë të identifikohen sistematikisht rreziqet që lidhen me përdorimin e burimeve të mëdha të dhënash në statistikën zyrtare.
Në këtë punim, ne synojmë të identifikojmë rreziqet që burojnë nga përdorimi i të dhënave të mëdha në kontekstin e statistikës zyrtare. Ne ndjekim një qasje sistematike për të përcaktuar rreziqet brenda strukturës së propozuar të cilësisë. Duke u përqendruar në matjet e reja të cilësisë, ne mund të përshkruajmë rreziqet që aktualisht janë të papritura ose nuk kanë ndikim në prodhimin e statistikës zyrtare. Në të njëjtën kohë, ne mund të identifikojmë rreziqet aktuale që do të vlerësohen ndryshe në përdorimin e të dhënave të mëdha për të prodhuar statistika. Pastaj kalojmë në ciklin e menaxhimit të rreziqeve dhe ofrojmë një vlerësim të probabilitetit dhe ndikimit të këtyre rreziqeve. Duke qenë se vlerësimi i rreziqeve paraqet subjektivitet në atribucionin e probabilitetit dhe ndikimit në rreziqe të ndryshme, ne masim pajtueshmërinë ndërmjet dhjetëra palëve të interesuara që ofrohen në mënyrë të pavarur. Më pas propozoni opsione për uljen e këtyre rreziqeve sipas katër kategorive kryesore: shmangie, zvogëlimi, ndarja dhe mbajtja. Sipas ISO-së, një nga parimet e menaxhimit të rreziqeve duhet të jetë krijimi i vlerës, dmth burimet për të ulur rreziqet duhet të jenë më të vogla se ato për mosveprimin. Në përputhje me këtë princip, ne do të bëjmë një vlerësim të mundshëm të ndikimit të disa masave për uljen e rreziqeve mbi cilësinë e rezultateve përfundimtare, për të arritur një vlerësim më të plotë të përdorimit të të Dhënave të Mëdha për statistikat zyrtare.
1. Hyrje
1.1. Background
Zhvillimi i "të dhënave të mëdha" është karakterizuar nga Kenneth Neil Cukier dhe Viktor Mayer-Schönberger në artikullin e tyre "Rritja e të dhënave të mëdha" (2. ) termi "datafikimi". Datafikimi përshkruhet si një proces "i marrjes së të gjitha aspekteve të jetës dhe kthimit të tyre në të dhëna". Për shembull, Facebook ofron rrjete personale, sensore për të gjitha llojet e kushteve të mjedisit, smartphone për komunikim personal dhe lëvizje, të dhëna të veshura për kushte personale. Kjo çon në një mbledhje dhe disponueshmëri të gjerë të të dhënave.
Si në shumë sektore të tjerë, statistika zyrtare vetëm së fundmi ka filluar të diskutojë çështjen e të dhënave të mëdha në një nivel strategjik. Ende nuk ka një kuptim të përbashkët dhe të gjerë se si të ecet përpara, nëse është një sfidë apo mundësi, e vogël apo e madhe, etj. Në kuadër të Grupit të Nivelit të Lartë për Modernizimin e Prodhimit të Statistikave dhe Shërbimeve (3 Si e madhe është e Dhënat e Mëdha? Eksplorimi i rolit të të Dhënave të Mëdha në Statistikën Zyrtare: ), u krye një SWOT analizë e parë, e shoqëruar me një analizë të përafërt të rreziqeve/përfitimeve. U theksua se "një analizë e plotë e rreziqeve do të përfshinte gjithashtu aspekte si probabiliteti dhe ndikimi, dhe ndoshta do të zgjerohet për të përcaktuar strategjitë për uljen dhe menaxhimin e rreziqeve".
Megjithëse ky dokument është ende larg një analize të plotë të rreziqeve, ai ka për qëllim përmirësimin e situatës duke krijuar një pasqyrë të parë të strukturuar. Ne do të dëshironim të theksonim se kjo pasqyrë duhet të shqyrtohet si një pikënisje për të stimuluar diskutimin e përgjithshëm në kuadër të Komunitetit të Statistikës Zyrtare (OSC).
1.2. Fusha
Ky artikull i kushtohet ekskluzivisht rreziqeve, që përjashton jo vetëm përfitimet, por gjithashtu forcën dhe dobësitë, mundësitë dhe kërcënimet. Kjo do të thotë se "rreziqet e mosveprimit" (p.sh., rreziku që OSC të mbetet jashtë konkurrencës me pjesëmarrësit e tjerë, nëse nuk modernizohet) nuk përfshihen në fushën e veprimit; ato janë më shumë kërcënime. Në vend të kësaj, ne përpiqemi të theksojmë rreziqet që mund të lindin (a) nëse OSC shfrytëzon mundësitë që ofrohen nga të dhënat e mëdha dhe fillon të zhvillojë ose përmirësojë një "produkt të statistikës zyrtare të bazuar në të dhëna të mëdha" (BOSP); (b) rreziqet për "bizin e ri normal", do thotë rreziqet për statistikën zyrtare e cila bazohet në prodhimin e "të dhënave të mëdha". (Duke qenë se të gjithë prodhimi i statistikës zyrtare është i lidhur me rreziqe, ne e kufizojmë veten në (b) rreziqet specifike të "të dhënave të mëdha", dmth rreziqe që nuk ekzistojnë ose janë të papërfillshme për procesin "tradicional" të mbledhjes së statistikave zyrtare.)
1.3. Struktura
Në seksionin 2 ne paraqesim parimet kryesore që lidhen me këtë detyrë, duke filluar nga baza e nevojshme për menaxhimin e rrezikut dhe menaxhimin e rrezikut (seksioni 2.1). Ne gjithashtu paraqesim një strukturë paraprake të cilësisë së të dhënave statistikore, të marra nga të dhënat e mëdha (seksioni 2.2), pasi lidhja e strukturës së cilësisë me rrezikun shërben për dy qëllime:
- Ajo përcakton kontekstin për identifikimin e rreziqeve. Të dhënat e caktuara të cilësisë, së bashku me karakteristikat që shqyrtohen, shprehin vlerat e objekteve që konsiderohen të rëndësishme dhe të nevojshme për ofrimin e shërbimeve për klientët dhe përdoruesit.
- Kjo mundëson caktimin e rreziqeve specifike për matjet e cilësisë, të cilat janë të përfshira në hiperhapësira të përgjithshme dhe të lidhura me etapa specifike në procesin e prodhimit të produkteve statistikore.
Në seksionet 3, 4, 5 dhe 6, ne paraqesim rreziqet e zbuluara deri tani në kontekste të ndryshme (4 Dokumentet e rastit të biznesit të projektit ESS Big Data (https://www.europeansocialsurvey.org/about/structure_and_governance.html) si dhe në rrjetet Big Data të ESS përfshijnë një listë rrezikesh, pjesërisht të lidhura me projektin dhe pjesërisht me përdorimin e burimeve të mëdha të të dhënave për qëllime statistikore. Dokumenti "Një Strukturë e rekomanduar për Cilësinë e të Dhënave të Mëdha" përmend disa rreziqe lidhur me dimensionet e cilësisë.) Këtu ne përdorim klasifikimin e qasjes në të dhëna, ambientin ligjor, privatësinë dhe sigurinë e të dhënave si dhe aftësitë; riorganizimi në përputhje me strukturën cilësore të statistikave, të marra nga të dhënat e mëdha (seksioni 2.2), duhet të shqyrtohet menjëherë, sapo kjo strukturë të arrijë një status më të plotë. Për çdo rrezik të zbuluar ne (i) ofrojmë një vlerësim të probabilitetit dhe ndikimit (sipas seksionit 2.1.3) dhe (ii) propozojmë strategji për reduktimin dhe menaxhimin e rreziqeve (shih seksionin 2.1.4).
Në fund, ne do të diskutojmë përfundimet tona dhe do të skicojmë disa hapa të mëtejshëm në Seksionin 7
2. Bazat
2.1. Rreziqet dhe menaxhimi i rrezqeve
Sipas ISO 31000: 20095, rreziku përcaktohet si "ndikimi i pasigurisë në qëllimet e vënë." Kjo do të thotë se qëllimet duhet të përcaktohen ose të jenë të njohura para se të mund të përcaktohen rreziqet. Këto qëllime zakonisht përcaktohen duke marrë parasysh kontekstin institucjonal të organizatës përkatëse. Një konsideratë tjetër e rëndësishme është se rreziqet kanë karakteristikën e pasigurisë, që do të thotë se nuk është e qartë nëse ndodhi e përshkruar do të ndodh. Prandaj, rreziqet matet në terma të probabilitetit të ndodhisë së ngjarjes dhe pasojave të saj, dmth. ndikimi që ka kjo ngjarje në arritjen e qëllimeve të vendosura. Vlerësimi i rreziqeve duhet të ofrojë informacion më objektiv, i cili në fund të fundit do të lejojë gjetjen e balancës së duhur midis realizimit të mundësive përfitimi dhe minimizimit të pasojave të pafavorshme. Menaxhimi i rreziqeve është një përbërës i pandashëm i praktikës së menaxhimit dhe një element i rëndësishëm i praktikës së mira korporative (6 Statistics Canada: 2014-2015 raport mbi Planet dhe Prioritetet, ). Ky është një proces iterativ, i cili në mënyrë ideale lejon përmirësimin e qëndrueshëm të procesit të vendimmarrjes dhe ndihmon në përmirësimin e vazhdueshëm të performancës.
Rreziqet janë gjithashtu të lidhura me cilësinë. Aplikimi i një sistemi cilësie duhet të lejojë shfrytëzimin e mundësive që ofrojnë burime dhe metodologji të ndryshme për të arritur një rezultat të një niveli të caktuar cilësie në sensin që ky rezultat i plotëson nevojat e përdoruesve. Ashtu siç ndodhi me rreziqet, nivelet e cilësisë mund të merren nga ambienti institucional dhe qëllimet e institucioneve të caktuara. Në këtë kontekst, ambienti institucional përcakton nivelin e përgjithshëm të rrezikut që organizata është e gatshme të marrë për të arritur qëllimet e saj.
Procesi i vlerësimit dhe menaxhimit të rreziqeve mund të ndahen në etapa të ndryshme, të cilat përfshijnë vendosjen e kontekstit, përcaktimin e rreziqeve, analizimin e rreziqeve në lidhje me probabilitetin dhe ndikimin, vlerësimin e rreziqeve dhe, përfundimisht, përpunimin e rreziqeve.
2.1.1. Konteksti institucional
Si hap i parë, është e nevojshme të vendoset konteksti strategjik, organizativ dhe menaxhimi i riskut, në të cilin do të zhvillohet pjesa tjetër e procesit. Kjo përfshin caktimin e kritereve me të cilat do të vlerësohen rreziqet, si dhe përcaktimin e strukturës së analizës.
2.1.2. Identifikimi i rrezikut
Në hapin e dytë, duhet të identifikohen ngjarjet që mund të ndikojnë në arritjen e objektivave të vendosura. Identifikimi duhet të përfshijë çështje që lidhen me llojin e rreziqeve, kohën e ngjarjeve, vendin ose mënyrën se si ngjarjet mund të parandalojnë, përkeqësojnë, vonojnë ose përmirësojnë arritjen e objektivave.
2.1.3. Vlerësimi i rrezikut
Hapi tjetër përfshin përcaktimin e mjeteve ekzistuese të kontrollit dhe analizimin e rreziqeve nga këndvështrimi i mundësisë, si dhe nga këndvështrimi i pasojave të mundshme. Në kontekstin e këtij artikulli, probabiliteti ose mundësia e ndodhjes së rreziqeve përdor një shkallë nga 1 (tepër e pamundur) deri në 5 (shumë e shpeshtë). Ndikimi i ndodhjes së ngjarjeve matet në një shkallë nga 1 (tjetër pak) deri në 5 (ekstrem). Siç tregohet në tabelën 1, produkti i probabilitetit dhe ndikimit jep "nivelin e rrezikut" në një gamë nga 1 deri në 25.
Nivelet e vlerësuara të rrezikut mund të krahasohen me kriteret e përcaktuara paraprakisht për të vendosur një balancë midis përfitimeve të mundshme dhe pasojave negative. Kjo lejon të bëhen gjykime mbi prioritetet e menaxhimit.
Prioriteti për veprime duhet të vihet te rreziqet kritike (shih Tabelën 2), domethënë ato që mund të ndodhin dhe kanë pasoja të rënda ose ekstreme për objektivat e organizatës.
2.1.4. Reagimi ndaj rreziqeve
Hapi përfundimtar përfshin vendosjen e vendimeve se si të reagoni ndaj rreziqeve. Disa rreziqe, që janë nën nivelin e përcaktuar paraprakisht, mund të injorohen ose të tolerohen. Për të tjerat, kostot e neutralizimit të rreziqeve mund të jenë aq të larta sa ato e tejkalojnë përfitimet potenciale. Në këtë rast, organizata mund të vendosë të heqë dorë nga aktiviteti përkatës. Rreziqet gjithashtu mund të kalohen te palët e treta, si sigurimi, i cili kompenson shpenzimet e përcaktuara. Opsioni përfundimtar është të merret parasysh rrezikun në përcaktimin e strategjive dhe veprimeve që balancojnë kostot me përfitimet potenciale. Në këtë mënyrë, organizata do të vendosë për zbatimin e strategjive për maksimizimin e përfitimeve dhe minimizimin e shpenzimeve potenciale.
2.2. Sistemet e cilësisë
Grupi i synuar, i përbërë nga përfaqësues të organizatave statistikore kombëtare dhe ndërkombëtare, zhvilloi një strukturë të paracaktuar për cilësinë e statistikave që vijnë nga të dhënat e mëdha në vitin 2014. Grupi i synuar punoi nën ombrellën e projektit UNECE/HGL "Roli i të dhënave të mëdha në modernizimin e prodhimit statistik." Ai zgjeron sistemet ekzistuese të cilësisë të zhvilluara për vlerësimin e statistikave që rrjedhin nga burimet administrative të të dhënave, duke përfshirë indikatorët e cilësisë që janë konsideruar të rëndësishëm për burimet e mëdha të të dhënave.
Në kuadër të këtij sistemi, bëhet dallimi midis tre fazave të procesit të biznesit: inputi, produktiviteti dhe outputi. Faza e inputit korrespondon me fazat e "projektimit" dhe "mbledhjes" të GSBP, produktiviteti për fazat e "procesit" dhe "analizës", ndërsa të dhënat e daljes janë ekuivalente me fazën e "shpërndarjes".
Në strukturë aplikohet një strukturë hierarkike, e cila është marrë nga struktura e të dhënave administrative, e zhvilluar nga Zyra Statistikore e Holandës (7 Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, dhe J. Arends-Toth, (2009), Lista e kontrollit për vlerësimin e cilësisë së burimeve të të dhënave administrative. Statistikat e Holandës, Haga/Heerlen). Matjet e cilësisë janë të inkorporuara në një strukturë hierarkike, të njohur si hiperspace. Tre hiperdimensionet e caktuara janë "burimi", "metadat" dhe "të dhënat". Matjet e cilësisë inkorporohen në këto hiperdimensione dhe i atribuhen çdo faze të prodhimit. Për fazën e inputit janë propozuar aspekte shtesë si "privatësia dhe konfidencialiteti", "kompleksiteti" (sipash strukturës së të dhënave), "plotesia" e metadatas dhe "lidhshmëria" (mundësia për të lidhur të dhënat me të dhëna të tjera), për të shtuar në modelin standard të cilësisë. Për secilin nga treguesit e cilësisë ofrohen faktorë që lidhen me përshkrimin e tyre, si dhe tregues të mundshëm.
Në kontekstin e këtij artikulli, rreziqet mund të përjashtohen nga këta faktorë. Për shembull, faktorët që duhen marrë parasysh për të matur cilësinë e "mjedisit institucional / biznesor" janë qëndrueshmëria e ofruesit të të dhënave. Rreziku i lidhur mund të jetë se të dhënat nuk do të jenë të disponueshme nga ofruesi i të dhënave në të ardhmen. Një shembull tjetër lidhet me një aspekt të propozuar së fundmi të cilësisë, privatësisë dhe sigurisë. Një nga faktorët e rëndësishëm është "perceptimi", që do të thotë perceptimi potencialisht negativ i përdorimit të caktuar të burimeve të dhënash nga palët e interesuara.
3. Rreziqet e lidhura me aksesin në të dhëna
3.1. Mungesa e aksesit në të dhëna
3.1.1. Përshkrimi
Ky rrezik përbën një projekt të lidhur me zhvillimin e BOSP, që nuk ka qasje në burimin e nevojshëm të të dhënave të mëdha (BDS).
Në këtë moment, OSC ka mësuar rrugën e vështirë, që edhe dalja nga bllokimi fillestar dhe marrja e këtij aksesit ndonjëherë paraqesin pengesa të pamundura. Ndonjëherë është e lehtë të arrihet akses në një burim të caktuar - siç janë regjistrimet e të dhënave të thirrjeve (CDR), për qëllime testimi / kërkimi, por shumë më e vështirë (për arsye ligjore ose tregtare) të arrihet për qëllime prodhuese.
3.1.2. Probability
Probabiliteti varet në masë të madhe nga karakteristikat e BDS. Nëse kjo lidhet me të dhëna të mëdha administrative, ato mund të arrijnë vetëm 1, sidomos nëse (si në rastin e të dhënave të qarkullimit, të shqyrtuara nga Daas et al. 8 Daas, P., M. Puts, B. Buelens dhe P. van den Hurk. 2015. "Big Data si një Burim për Statistika Zyrtare". Revista e Statistikave Zyrtare 31 (2). (E ardhshme; publikimi pritet në qershor 2015.)) nuk ka probleme me mbrojtjen e të dhënave personale. Nëse rasti i BDS i përket një individi, sidomos nëse është i ndjeshëm (për shembull, në një aspekt mbrojtjeje të të dhënave) ose i çmuar (nga pikëpamja tregtare), probabiliteti mund të jetë shumë i lartë (5).
3.1.3. Ndikimi
Ndikimi varet nga BOSP dhe mënyra e përdorimit të BDS. Nëse BDS është në qendër, ndikimi mund të jetë shumë i lartë (4 = tamam e pamundur për të prodhuar BOSP), ndërsa mund të jetë më i ulët, nëse ende është e mundur të prodhohet BOSP (ndonëse me cilësi të ulët), duke u mbështetur në URB të tjerë, që rezulton në ndikim në rangun 2-3.
3.1.4. Parandalimi
Për të ulur rrezikun e mungesës së aksesit, duhet të bëhen kontakte paraprake me ofruesin e të dhënave dhe të nënshkruhet një marrëveshje afatgjatë për qasje në të dhëna. Gjithashtu, duhet të bëhet një analizë ligjore gjithëpërfshirëse, që lidhet me kombinimin specifik të BDS dhe BOSP. Duhet gjithashtu të vlerësohen mundësitë e qasjes në të dhëna përmes legjislacionit aktual ose të ardhshëm.
3.1.5. Zbutja
Nëse ka BDS alternative që mund të përdoren për BOSP, ato mund të shqyrtohen në vend të kësaj. Nëse nuk ka mënyrë për të prodhuar BOSP pa BDS, dhe nëse është e pamundur të tejkalohet mungesa e aksesit, përpjekjet duhet të shuhen, dhe një BOSP i ri nuk do të shohë dritën.
3.2. Humbja e aksesit në të dhëna
3.2.1. Përshkrimi
Ky rrezik qëndron në faktin se menaxhimi statistik bëhet pa BDS, që është në themel të BOSP.
3.2.2. Probabiliteti
Nëse BOSP tashmë po prodhohet, zakonisht ekziston një stabilitet i caktuar, dhe në disa raste rreziku mund të jetë shumë i ulët (1). Megjithatë, sidomos në rastet e subjekteve private, me marrëveshje të paqëndrueshme, asgjë nuk ndalon, për shembull, një drejtim të ri nga ndryshimi i politikës së ofrimit të të dhënave, që rezulton në një rrezik të moderuar për prishje (3). Për më tepër, nëse BDS lidhet me aktivitete të paqëndrueshme, gjithmonë ekziston rreziku që ofruesi thjesht të shpërbëhet, dhe ky rrezik mund të jetë edhe më i lartë (4).
3.2.3. Ndikimi
Duke qenë se BOSP ekzistues mund të bëhet i pamundur për t'u prodhuar, shpesh ndodhi një ndikim shumë të fortë (5). Në raste të tjera, kur BDS ka karakter ndihmës, ndikimi mund të jetë më tepër humbje cilësie me ndikim në rangun 2-3.
3.2.4. Parandalimi
Strategjia e parandalimit është e ngjashme me strategjinë e mungesës së aksesit në të dhëna, por me një theks të shtuar në vigjilencën e vazhdueshme gjithashtu në kushte prodhimi.
Të mos vendosen të gjitha vezët në një shportë (dmth. të ketë disa BDS që qëndrojnë në themel të çdo BSOP) mund të jetë gjithashtu një strategji, por kjo mund të jetë ose e papranueshme ose shumë e shtrenjtë.
3.2.5. Zbutja
Nëse BDS është rezultat i aktivitetit të paqëndrueshëm, mund të bëhet e disponueshme një BDS e re që pasqyron të njëjtin fenomen social. Megjithatë, do të ishte shumë vonë të fillosh "skanimin e tregut" sapo BSOP të dështojë; kërkohet vëmendje e vazhdueshme — dhe kjo mund të jetë e vështirë për t'u arritur.
4. Rreziqet e lidhura me mjedisin ligjor
4.1. Mosrespektimi i legjislacionit përkatës
4.1.1. Përshkrimi
Ky rrezik konsiston në një projekt që lidhet me zhvillimin e BOSP, në të cilin nuk merret parasysh legjislacioni përkatës, duke e bërë BOSP të mos përmbushë legjislacionin e caktuar. Kjo mund të lidhet me ligjin për mbrojtjen e të dhënave, rregulloret që lidhen me ngarkesën e reagimit, etj.
4.1.2. Probabiliteti
Duke marrë parasysh mosdijen e OSC mbi të dhënat e mëdha, nuk përjashtohet që një mosrespektim (3) i rastësishëm mund të ndodhë. Probabiliteti është zakonisht i lidhur me BDS, pasi sa më pak "të ndjeshëm" të jetë burimi, aq më i vogël është probabiliteti i shfaqjes së mosmiratimit.
4.1.3. Ndikimi
Ndikimi është zakonisht kritik (4) në kuptimin që prodhimi i mosmiratueshëm do të kërkojë ndalimin e BOSP (ose, nëse nuk ka arritur ende fazën e zbatimit, zhvillimi i tij duhet të pushojë). Kjo mund të jetë madje ekstreme (5), pasi rreziqet reputacionale që lindin si rezultat i statistikave zyrtare të mosmiratuara (“të paligjshme”) mund të kenë pasoja.
4.1.4. Parandalimi
Për çdo BOSP, është e nevojshme të kryhet një analizë tërësore ligjore — dhe kjo ndodh në disa faza (ato që janë të pranueshme në fazën e zhvillimit / eksplorimit, mund të mos jenë të tilla në fazën e zbatimit / prodhimit). Kjo, nga ana e saj, mund të çojë në ri-inxhinierimin e BOSP, për ta bërë atë të përputhshëm.
4.1.5. Zbutja
Në përputhje me seriozitetin e mosmiratimit, hapi i parë mund të jetë kalimi i BOSP në modin offline.
Ri-inxhinierimi i BOSP për ta bërë atë të përputhshëm mund të jetë një mundësi, por nëse BOSP do të "shpëtohet" në këtë mënyrë varet në masë të madhe nga natyra e mosmiratimit.
4.2. Ndryshimet e pafavorshme në mjedisin ligjor
4.2.1. Përshkrimi
Mund të futet një legjislacion i ri që lidhet me BOSP-në e zhvilluar, duke e bërë atë praktikisht të papërputhshëm.
4.2.2. Probabiliteti
Nuk përjashtohet që mbështetësit e forcimit të mbrojtjes së të dhënave të arrijnë të vendosin kërkesa të reja që ndikojnë direkt ose indirekt në mundësinë e krijimit të BOSP të veçantë. Probabiliteti në intervalin 2-3 duket si një vlerësim realist.
4.2.3. Ndikimi
Ndikimi është zakonisht kritik (4), në kuptimin që prodhimi i mosmiratueshëm do të kërkojë ndalimin e BOSP.
4.2.4. Parandalimi
Informacioni i caktuar biznesi duhet të monitorohet rregullisht për të ndjekur zhvillimin e legjislacionit — ndoshta gjithashtu për të ndikuar mbi të, duke dhënë argumentet për statistikat zyrtare në forume të caktuara (p.sh., konsultative).
4.2.5. Zbutja
Nëse është bërë monitorim proaktiv, mund të ketë kohë për ri-inxhinierimin e BOSP për ta përshtatur atë me legjislacionin e ri që hyn në fuqi nga dita e parë e zbatimit të tij.
Nëse, nga ana tjetër, monitorimi nuk është kryer, kështu që legjislacioni i ri "ka ardhur si një surprizë" — ose nëse legjislacioni është kaq radikal sa nuk ka asnjë mënyrë për ta bërë BOSP të përputhshëm — mundësia e vetme mund të jetë ndalimi i BOSP.
5. Rreziqet e lidhura me privatësinë dhe sigurinë e të dhënave
5.1. Shkeljet e sigurisë së të dhënave
5.1.1. Përshkrimi
Ky rrezik lidhet me aksesin e paautorizuar në të dhënat e ruajtura në menaxhimet statistike. Palët e treta mund të aksesojnë të dhëna që janë në embargo, për shembull, për shkak të publikimit të grafikut (9 Për çdo BOSP që bazohet plotësisht në një BDS të vetme, është e pashmangshme që të dhënat do të bëhen implicit në njohuri të pronarit origjinal të të dhënave, dhe nëse metodologjia është e qartë, statistika e derivuar gjithashtu do të njihet. Kjo situatë nuk shqyrtohet këtu, por në rrezikun që lidhet me abuzimin me pozitën e pronarëve.) (10 Po ashtu, këto të dhëna mund të përmbajnë rrezik shkeljeje të privatësisë. Ky rrezik do të shqyrtohet veçmas.). Kjo mund të jetë, për shembull, të dhëna që priten nga investitorët në tregun e aksioneve.
5.1.2. Probabiliteti
Sa aspektet teknike të mbrojtjes së mjedisit IT në njësinë statistikore, rreziku ka të njëjtin nivel probabiliteti për BDS si për burimet tradicionale. Megjithatë, ka dy aspekte shtesë që duhet të merret parasysh.
Së pari, me disa BDS, rreziku i përgjithshëm rritet pak për shkak se siguria e të dhënave te pronari origjinal mund të vihet në rrezik. Kjo mund të jetë e lidhur, për shembull, me spiunazhin industrial ose hakerimin.
Së dyti, sapo të dhënat potencialisht të vlefshme fillojnë të ruhet në zyrë, rreziku i tërheqjes së qëllimeve malinj rritet. Nëse të dhënat e ruajtura kanë një vlerë shumë të lartë për biznesin, duhet të jeni të gatshëm për një probabilitet shumë të lartë të sulmeve të orientuara ndaj infrastrukturës IT, kështu që probabiliteti i shkeljeve mund të jetë potencialisht më i lartë (4).
Nëse të dhënat e ruajtura nuk perceptohen si të vlefshme, probabiliteti i përgjithshëm duket jo shumë i lartë — nga (1) në (3) në varësi të burimit të të dhënave.
5.1.3. Ndikimi
Dëmi potencial në reputacion mund të jetë i madh (5). Çfarë ka rëndësi në rastin e BDS është se nëse një shkelje e sigurisë ndodh te pronari origjinal, ndikimi në reputacionin e menaxhimit statistikor pritet të jetë më i ulët se sa nëse shkelja ndodhte me të dhënat që ndodhen në ruajtjen e tij.
Nga ana tjetër, është e mundur që një shkelje në menaxhimin statistikor mund të ketë pasoja negative për pronarin origjinal. Në këtë rast, gjithashtu është e mundur një ndikim shumë negativ për shkak të dëmit në terma të besimit midis ofruesit dhe menaxhimit statistik (5).
5.1.4. Parandalimi
Ajo që karakterizon rastin e BDS është se procedurat e sigurisë të pronarit origjinal mund të jenë të përshtatshme. Është pak e mundur që menaxhimet statistikore të fitojnë autorizimin për të kontrolluar këtë. Pronaret, të cilët të dhënat e tyre përdoren për të krijuar regjistrime me orare të ndjeshme publikimi, duhet të informohen për pasojat për statistikën zyrtare në rast të mundshëm të shkeljes së sigurisë në ambjentet e tyre dhe duhet të marrin një garanci zyrtare që procedurat e duhura të sigurisë po zbatohet.
Një mënyrë direkte për të parandaluar një ndikim të rëndë të shkeljes së sigurisë në ambjentet e pronarit mbi menaxhimin statistik është të sigurohet përdorimi i disa burimeve për të njëjtin produkt, kështu që një burim i komprometuar nuk është i mjaftueshëm për të arritur numrin përfundimtar. Avantazhi i këtij qasje është se kontrolli më i madh është në duar të menaxhimit statistik.
Një mënyrë për të parandaluar pasojat negative të shkeljes së sigurisë në zyrën statistikore për pronarin origjinal të të dhënave është gjetja e një mënyre të punës që nuk përfshin transferimin e të dhënave, të cilat potencialisht janë të ndjeshme nga këndvështrimi i pronarit, në menaxhimin statistik. Në formën e saj origjinale. Një qasje e mundshme parandaluese është përdorimi i të dhënave të agreguara. Duhet të mbahet mend, megjithatë, që disa forma të agregimit, për shembull, ato që janë të destinuara për të parandaluar identifikimin e anëtarëve individualë të popullsisë, mund të mos jenë të përshtatshme në këtë rast. Një nga arsyet e mundshme për këtë mund të jetë fakti që rreziku për pronarin lidhet me vlerën tregtare të të dhënave, e cila mund të jetë e konsiderueshme edhe pas arritjes së anonimitetit.
5.1.5. Zbutja
Në rastin e shkeljeve të të dhënave që janë në administrimin e menaxhimit statistik, masat e zbutjes do të jenë të njëjta si për burimet tradicionale, nëse nuk ka pasur ndikim negativ për pronarin origjinal.
Në rast të pasojave negative për pronarin origjinal, menaxhimi statistik duhet të rishikojë dhe përmirësojë procedurat e tij të sigurisë dhe të komunikojë qartë dhe të tregojë angazhimin e tij për këtë.
Nëse shkelja ndodhi në ambjentet e pronarit origjinal, atëherë shërbimi statistik përkatës duhet të komunikojë qartë situatën dhe të insistojë për përmirësimin e procedurave të sigurisë të pronarit. Nëse është e nevojshme, mund të kërkohet një ofrues alternativ.
5.2. Shkeljet e privatësisë së të dhënave
5.2.1. Përshkrimi
Ka risku që intimiteti i një ose më shumë individëve nga një grup statistik do të shkelet. Kjo mund të lidhet me një sulm në infrastrukturën IT për shkak të presionit nga agjenci të tjera shtetërore ose për shkak të masave të papërshtatshme të kontrollit mbi zbardhjen e të dhënave statistikore.
5.2.2. Probabiliteti
Siç ndodh me rrezikun e shkeljes së sigurisë së të dhënave, kushtet teknike për ruajtjen e mikro të dhënave nuk ndryshojnë shumë me shtimin e BDS. Megjithatë, këtu ka edhe paralajmërime.
Mikro të dhënat nga burime të caktuara mund të kenë vlerë të lartë biznesi, kështu që ruajtja e tyre do të rrisë probabilitetin e sulmeve.
Për më tepër, disa mikro të dhëna mund të jenë potencialisht shumë të dobishme për agjenci të tjera shtetërore, si forcat e rendit, tatimet ose shëndetësia. Në rrethana të caktuara, angazhimi për parimin e intimitetit statistik do të jetë nën presion të madh.
Sa i përket dështimeve në kontrollin e zbardhjes së informacionit statistik, deri tani ekziston një praktikë e vendosur. BDS mund të lejojë që të prodhohet statistika për grupe të vogla të popullsisë ose të mundësojë lidhjen e të dhënave të grumbulluara nga BDS të ndryshme, gjë që mund të rrisë probabilitetin e rrezikut. Për më tepër, burimet e reja do të kërkojnë zhvillime metodologjike të reja, kështu që rreziku real është që metodologjia për kontrollin e zbardhjes të mos përditësohet siç duhet.
Në përgjithësi, me masa paraprake të arsyeshme, probabiliteti mund të mbetet në nivele të arsyeshme, megjithatë, për shkak të shumë faktorëve të ndryshëm dhe të shumëllojshëm, vlerësimi përkatës këtu duket se është se probabiliteti është i lartë (4).
5.2.3. Ndikimi
Dëmi potencial në reputacion mund të jetë i madh (5). Si në rastin e rrezikut të shkeljes së sigurisë së të dhënave, një shkelje në menaxhimin statistik mund të ketë pasoja negative për pronarin e parë. Ndikimi i një ngjarjeje të tillë mund të jetë potencialisht edhe më i madh, veçanërisht nëse tendencat aktuale në opinionin publik vazhdojnë. Dëmi në marrëdhëniet midis ofruesit të të dhënave dhe menaxhimit statistik pritet gjithashtu të jetë shumë i madh.
5.2.4. Parandalimi
Mënyra më e sigurt për të parandaluar shfaqjen e këtij rreziku është që të mos kemi fare mikro të dhëna nga BDS (megjithatë, ruajtja e mikrodhënave të tjera mbetet përkatësisht rreziku, megjithatë me një probabilitet dhe ndikim të ndryshëm). Ky rrugë, si në rastin e rrezikut të shkeljes së sigurisë së të dhënave, do të kërkojë zhvillimin e mënyrave të tjera për përdorimin e të dhënave në qëllime statistike. Për më tepër, natyra e ndryshme e burimeve do të thotë se do të nevojitet zhvillimi i metodologjive të reja me qëllime konkurruese për të nxjerrë sa më shumë informacion të dobishëm dhe të mbrojë intimitetin nga rreziku.
Në rastin e ruajtjes së mikro të dhënave, mekanizmat e sigurimit IT dhe kontrollit të qasjes duhet të jenë në nivelin e kërkuar dhe të kontrollohen në mënyrë të vazhdueshme. Duhet të përkushtohet vëmendje e veçantë për sigurimin e mënyrave të reja për të marrë të dhëna. Ironike, një nga këto mënyra të reja mund të jetë transportimi fizik i pajisjeve të ruajtjes (p.sh., hard disqe). Nëse ky metod përdoret, dërgesa duhet të jetë fizikisht e mbrojtur, dhe duhet të përdoret kriptimi.
5.2.5. Lehtësimi
Masat lehtësuese këtu janë në thelb të njëjta si në rastin e shkeljes së sigurisë së të dhënave. Nëse shkaku i shkeljes është presioni nga një agjenci tjetër shtetërore, duhet të shfrytëzohet mundësia për të forcuar pavarësinë e menaxhimit, në mënyrë që shkeljet e tilla të bëhen edhe më të vështira në të ardhmen.
5.3. Manipulimet e burimeve të dhënave
5.3.1. Përshkrimi
Ofruesit e të dhënave të treta, siç janë të dhënat nga rrjetet sociale ose të dhënat e ofruara me vullnet, janë të rrezikuar nga manipulimet. Kjo mund të bëhet ose nga vetë ofruesi i të dhënave, ose nga palët e treta. Për shembull, shumë mesazhe të rreme në rrjetet sociale mund të gjenerohen për të ndikuar indeksin statistik, të fituar në bazë të këtyre të dhënave, në një mënyrë ose një tjetër, nëse dihet se indeksi llogaritet mbi këtë bazë.
Për të dhënat e ofruara në mënyrë vullnetar, mund të ndodhë që vullnetarët të përfaqësojnë një grup të caktuar interesash me një agjendë të veçantë.
5.3.2. Probabiliteti
Për të dhënat që manipulimi i tyre mund të sjellë përfitime të mëdha, probabiliteti është më i lartë. Këto mund të jenë të dhëna për të cilat statistika është interesante, siç është tregu i aksioneve. Në dritën e skandaleve të fundit të lidhura me LIBOR dhe Forex, mund të supozohet se, sa kohë që ekziston një stimul, përpjekjet për manipulimin e të dhënave do të jenë të pranishme.
Për statistikat e bazuara në të dhëna të ofruara vullnetarisht, mjafton të shikoni praktikën e fundit të PR për të punësuar njerëz që pretendojnë të kenë një opinion të caktuar dhe që paguhen për ta shprehur publikisht (p.sh., në forumet online), për të bërë një përfundim se probabiliteti nuk është i vogël. Në përgjithësi, një shifër prej 3 deri në 4 duket e përshtatshme.
5.3.3. Ndikimi
Një problem i madh me manipulimet është se ato mund të vazhdojnë për një kohë të gjatë pa u zbuluar. Nëse manipulimet vazhdojnë gjatë një periudhe të gjatë, ndikimi në cilësi mund të bëhet i dukshëm. Për më tepër, dëmi ndaj besimit publik në statistikën zyrtare gjithashtu mund të jetë i madh, veçanërisht nëse theksohet publike roli i agjencive statistikore si ofrues të të dhënave cilësore. Nga ana tjetër, nëse manipulimet zbulohen me kohë dhe publikohen, kjo mund të përmirësojë në të vërtetë perceptimin publik. Përveç rasteve jashtëzakonisht të këqija, mund të paraqitet një ndikim maksimal (3).
5.3.4. Parandalimi
Kryerja e ushtrimeve të rregullta kontrolle me burime alternative është një nga qasjet e mundshme për parandalim. Këto burime alternative mund të jenë tradicionale ose të tjera. Përdorimi i statistikës që bazohet në një kombinim burimesh mund të pengojë ndikime të konsiderueshme manipulimesh. Në rastet kur ka frikë për manipulime të iniciuara nga ofruesi, marrëveshjet ligjore gjithashtu mund të jenë një nga mënyrat për të parandaluar një praktikë të tillë.
5.3.5. Lehtësimi
Nga pikëpamja e dëmit në marrëdhëniet publike, masat lehtësuese që duhet të merren këtu, pak kanë të bëjnë me masat për të luftuar çdo krizë.
Nga pikëpamja e cilësisë së të dhënave, do të ishte e dobishme nëse të dhënat e kaluara mund të korrigjoheshin në mënyrë që, edhe me një vonesë të madhe, seria e saktë të mund të prodhohej. Për këtë, mund të jetë e dobishme një benchmarkim i rregullt. Mbani në mend se qëllimi i analizës krahasuese në këtë rast është pak ndryshe nga qëllimi i parandalimit. Për të parandaluar, është e rëndësishme të vërehet dhe të hetohet me shpejtësi një mosmarrëveshje të dyshimtë midis të dhënave të testit referencë dhe BDS. Për lehtësimin e pasojave, të dhënat e kaluara të dobishme gjithmonë janë të dobishme.
Për më tepër, duhet të kujdesemi që të mos lejojmë manipulime të tilla në të ardhmen — në raste veçanërisht delikate, kjo mund të dojë që të kemi marrë të dhëna potencialisht të tepërta nga disa ofrues për analizë krahasuese.
5.4. Perceptimi negativ publik mbi përdorimin e të dhënave të mëdha nga statistika zyrtare
5.4.1. Përshkrimi
Mediat dhe publiku në përgjithësi janë shumë të ndjeshëm ndaj çështjeve të privatësisë dhe përdorimit të të dhënave personale nga burime të mëdha të dhënash, veçanërisht në kontekstin e përdorimit të dytë të të dhënave nga organet shtetërore, të cilat marrin masa administrative ose ligjore ndaj qytetarëve. Përdorimi që perceptohet negativisht mund të jetë pozita e kontrollit të shpejtësisë bazuar në analizën e të dhënave të navigacionit (11 Shih
www.theguardian.com/technology/2011/apr/28/tomtom-satnav-data-police-speed-traps ).
Megjithatë, mund të ketë aplikacione me të dhëna të mëdha që perceptohen pozitivisht nga publiku. Një nga shembujt mund të jenë aplikacionet që parandalojnë krime të tilla si vjedhjet e pronës duke përdorur metoda të të dhënave të mëdha.
Mendimi publik pozitiv, ashtu si edhe ai negativ, mund të ketë një ndikim të fortë në përdorimin e BDS në kontekstin e prodhimit të statistikave zyrtare.
Një pasojë e perceptimit negativ publik mund të jetë që:
Следствием негативного общественного восприятия может быть то, что:
- BDS nuk do të jetë më në dispozicion për menaxhimin statistikor, ose për shkak të vendimeve të ofruesve të të dhënave ose vendimeve qeveritare për të mos përdorur të dhënat, ose
- përdorimi i të dhënave do të jetë i kufizuar, gjë që mund të pengojë prodhimin, nëse BOSP të caktuara.
5.4.2. Probabiliteti
Faktorët që mund të ndikojnë në probabilitetin e ndodhisë së tillë ose ndikimin e saj në prodhimin e statistikave:
- privatësia e të dhënave, pra sa lehtë është identifikimi i njerëzve;
- sasia e informacionit që të dhënat zbulojnë për individët, për shembull, rritet duke lidhur të dhëna nga burime të ndryshme;
- lloji i të dhënave, për shembull, transaksionet financiare perceptohen si më të ndjeshme se të dhënat e tjera;
- lloji i veprimit potencial që mund të kryhet ndaj qytetarëve, për shembull, ndëshkimi i njerëzve për tejkalim të shpejtësisë;
- një ambient ligjor i paqartë, në të cilin operojnë ofruesit dhe përdoruesit e të dhënave ose kur kushtet ligjore janë në përputhje me mendimet / standardet etike të shoqërisë;
- shkalla e varësisë nga një burim të caktuar të të dhënave për marrjen e statistikave; në fazën e ndihmës, ky faktor mund të ketë një rëndësi të dorës së dytë. Megjithatë, kjo mund të ndikojë shumë në marrjen e statistikave në një fazë më të vonshme dhe, kështu, duhet të merret parasysh edhe në fazën e ndihmës. Një nga problemet mund të jetë se sasia përfundimtare e përdorimit të të dhënave është në fillim e panjohur, pasi burimet e të dhënave mund të shërbejnë potencialisht për më shumë se një fushë statistikore.
Vlerësimi i kohës së ndodhisë së ndodhjeve të padëshiruara është i pamundur, pasi mobilizimi i publikut shpesh niset nga raportimi i ngjarjeve që kanë një ndikim negativ në qytetarë. Megjithatë, me rritjen e përdorimit të të dhënave të mëdha nga qeveritë dhe ndërmarrjet private, dhe sidomos me marketingun aktiv të të dhënave për qëllime të tjera përveç atyre që çuan në mbledhjen e tyre fillestare, është më e mundur që ndodhi të tilla të ndodhin.
Ngjarjet që ndikojnë fort në perceptimin publik janë jo të shpeshta, por më tepër rastësore (3) dhe të distancuara (2). Me rritjen e përdorimit të burimeve të mëdha të të dhënave, probabiliteti gjithashtu do të rritet.
5.4.3. Ndikimi
Ndikimi i një ngjarjeje varet shumë nga faktorët që u diskutuan më sipër. Në përgjithësi, ndikimi është më serioz për prodhimin e statistikave të krijuara tashmë, pasi veprimi mund të duhet të pezullohet. Ndikimi gjithashtu varet nga disponueshmëria e burimeve alternative të të dhënave, ndonëse mund të ndodhë që perceptimi publik nuk ndan burimet e ndryshme të të dhënave në rastin e materializimit të një ngjarjeje. Në gjendjen aktuale të përdorimit të të dhënave të mëdha, duket se këto burime nuk mund të zëvendësojnë plotësisht burimet tradicionale të të dhënave, por më tepër plotësojnë statistikën ekzistuese. Kjo do të zvogëlojë ndikimin e ngjarjeve. Prandaj, ndikimi i një ngjarjeje trajtohet në një gamë nga 2 (të parëndësishme) deri në 3 (thelbësore). Në fazën e prodhimit, ndikimi mund të rritet në 4 (vlerë kritike).
5.4.4. Parandalimi
Masat parandaluese mund të përfshijnë përcaktimin e parimeve etike për të dhënat e mëdha në statistikën zyrtare. Parimet etike duhet të bazohem në parime të tilla si kodi i praktikës për statistikën evropiane ose parimet themelore të statistikave zyrtare (12 ). Masa e ardhshme do të jetë përcaktimi i një strategjie komunikimi që do të publikojë rezultatet e parimeve etike për publikun dhe mund të përdoret për informimin e palëve të interesuara për përdorimin etik të BDS për BOSP.
Një vlerësim individual i rrezikut për një BDS të caktuar mund të kryhet për të identifikuar rreziqet dhe të propozojë masa parandaluese ose zbutëse në bazë të parimeve etike. Një vlerësim individual i rreziqeve mund të përfshijë gjithashtu palët e interesuara, si agjencitë për mbrojtjen e të dhënave, për të siguruar identifikimin e të gjitha rreziqeve dhe legjitimitetin e veprimeve.
5.4.5. Zbutja
Strategjia e komunikimit duhet të përfshijë gjithashtu masa në rast të rritjes së qëndrimit negativ të publikut. Një vlerësim individual i rrezikut duhet të mbledhë shembuj pozitivë të përdorimit të të dhënave dhe masa për parandalimin e keqpërdorimit të të dhënave, të cilat mund të pranohen obligatively në nivelin politik, dhe komuniteti statistikore mund të jetë në një pozitat të papërshtatshme për t'i ndikuar ato.
5.5. Humbja e besimit — e marrë jo si rezultat i vëzhgimit
5.5.1. Përshkrimi
Përdoruesit e statistikave zyrtare zakonisht kanë një besim të lartë në saktësinë dhe besueshmërinë e të dhënave statistikore. Kjo bazohet në faktin se prodhimi i statistikave është i integruar në një bazë metodologjike të besueshme dhe publike, si dhe dokumentacionin mbi cilësinë e produktit statistikor. Për më tepër, shumica e të dhënave statistikore janë të bazuara në vëzhgime, pra janë marrë nga anketa ose regjistrime që vendosin një lidhje të lehtë për t'u kuptuar midis vëzhgimit dhe të dhënave statistikore. Përdorimi i BSD-ve, të cilat nuk mblidhen për qëllimin kryesor të statistikës, është i lidhur me rrezikun që këto lidhje të humbasin, dhe përdoruesit të humbasin besimin në të dhënat e statistikave zyrtare. Një shembull që i përket raundit të fundit (2010) të regjistrimit të popullsisë është që në disa vende të dhënat statistikore u morën duke përdorur disa burime dhe modele statistikore. Në disa raste, palët e interesuara e kontestuan të dhënat statistikore.
5.5.2. Probabiliteti
Probabiliteti i shfaqjes së rrezikut varet nga faktorë të tillë si kompleksiteti i modelit statistik / metodologjik, besueshmëria e lidhjeve ndërmjet BSD dhe BOSP ose përputhshmëria me të dhëna të tjera statistike. Probabiliteti duhet të jetë në një gamë nga 3 (rastësor) deri në 4 (të mundshëm), që do të thotë se kjo mund të ndodhë disa herë ose shpesh.
5.5.3. Ndikimi
Ndikimi i shfaqjes së rrezikut do të varet kryesisht nga nëse NSO-të janë në gjendje të provojnë me sukses saktësinë dhe besueshmërinë e të dhënave statistikore. Nëse kjo nuk arrin të arrihet, ndikimi në aspektin e humbjes së besimit e mund të prekë edhe fusha të tjera statistikore, dmth. besueshmërinë jo vetëm të disa të dhënave statistikore, por edhe të vëllimit të vet organizatës. NSO-të do të humbnin avantazhin konkurrues ndaj organizatave të tjera private që veprojnë në këtë fushë.
5.5.4. Parandalimi
Veprimet parandaluese do të përfshijnë zhvillimin dhe publikimin e një metodologjie shkencore të justifikuar, e cila pranohet nga komuniteti shkencor, pasurimin e të dhënave me metadat për cilësinë, sigurinë e koherencës së BOSP me jo BOSP, duke kryer një kontroll të rreptë të cilësisë.
Para se të fillojë prodhimi statistikor, BOSP mund të publikohet si eksperimental, dhe të interesuarit duhet të inkurajohen të kontestojnë BOSP për të konfirmuar ose përmirësuar BOSP.
5.5.5. Zbutja
Ka dy raste për t'u dalluar. Në rastin kur të dhënat statistikore kontestohen, por kanë cilësi të lartë / të mjaftueshme (të sakta / të saktë), do të ishte e mjaftueshme të shpjegohej dhe komunikoheshin të dhënat statistikore në publik, duke ofruar shembuj të lehtë për t'u kuptuar.
6. Rreziqet e lidhura me aftësitë
6.1. Mungesa e specialistëve
6.1.1. Përshkrimi
Analiza e gjurmëve dixhitale të lëna nga njerëzit gjatë realizimit të aktivitetit të tyre kërkon mjete të caktuara analize të të dhënave, të cilat aktualisht nuk janë më të shpërndara në statistikën zyrtare. Së pari, përdorimi i të dhënave indirekte mbi aktivitetet e njerëzve në vend të anketave të drejtpërdrejta në anketa kërkon përdorimin e modeleve statistikore dhe, si pasojë, aftësive të arsyetimit dhe mësimit të makinerive. Së dyti, këto regjistra dixhitalë përbëhen nga të dhëna, të cilat shpesh nuk kanë një format të zakonshëm tabelar, tipik për rezultatet e anketave, me rreshta që përputhen me njësi statistike dhe kolona me karakteristika të veçanta të këtyre njësi statistikore. Gjurmët dixhitale gjithashtu paraqiten në formë teksti, zëri, imazhe dhe video. Nxjerrja e informacionit statistik të duhur nga këto lloje të dhënash kërkon aftësi në përpunimin e gjuhës natyrore, përpunimin e sinjalit audio dhe përpunimin e imazheve. Së treti, këto burime të të dhënave kanë tendencën të ofrojnë grupe të mëdha të dhënash, përpunimi i të cilave kërkon një kuptim të mirë të metodologjive të llogaritjes së shpërndarjes.
Rreziku i mungesës së ekspertëve qëndron në marrjen e të dhënave nga një nga këto burime të reja të mëdha të dhënash, pasi menaxhimi statistik nuk ka kapacitetin për ta përpunuar dhe analizuar atë në mënyrë të duhur për shkak të mungesës së aftësive të nevojshme në stafin e tij.
6.1.2. Probabiliteti
Probabiliteti i këtij rreziku do të varet nga tre faktorë: 1) llojet specifike të aftësive që kërkohen për çdo lloj burimi të të dhënave të mëdha dhe probabiliteti që menaxhimi statistik do të gjejë mundësinë për të studiuar një burim të tillë; 2) disponueshmëria aktuale e aftësive të nevojshme në menaxhimin statistik; dhe 3) kultura organizative e menaxhimit statistik.
Sa i përket llojeve të aftësive që mund të kërkohen, duhet të theksohet se nuk të gjithë burimet kërkojnë të gjitha aftësitë e lartpërmendura. Disa (p.sh., të dhënat e tipit Google Trends) nuk kërkojnë llogaritje të shpërndara, pasi ato tashmë janë përpunuar paraprakisht nga mbajtësi i të dhënave ose kanë aftësi për procesimin e sinjaleve, dhe ata kryesisht do të kërkojnë aftësi të modelimit statistik. Megjithatë, ekziston një variacion i madh i burimeve të të dhënave të mëdha, për shumicën e të cilave kërkohen aftësitë e llogaritjes së shpërndarë, përpunimit të sinjaleve dhe mësimit makinerik. Në të njëjtën kohë, kërkimi i duhur i këtyre gjurmëve digjitale do të kërkojë përpunimin e disa burimeve. Kështu, ka një probabilitet të lartë që burimet e mëdha të të dhënave që bëhen të disponueshme për menaxhimin statistik do të kërkojnë këto aftësi të pazakonta, dhe probabiliteti i këtij rreziku është shumë i lartë (5).
Sa i përket disponueshmërisë aktuale të aftësive të nevojshme, kjo do të varet nga menaxhimi specifik statistik. Edhe nëse metodologjia e anketës është më pak e zakonshme se metodologjia e anketimeve, ajo gjithashtu përdoret në statistikën zyrtare në fusha specifike. Prandaj, edhe nëse kjo mund të kërkojë një shpërndarje të caktuar të burimeve njerëzore, menaxhimet statistike mund të gjejnë zgjidhje me forcat e tyre. Sa i përket aftësive të llogaritjes së shpërndara, që janë kryesisht të lidhura me IT-në, ato do të varen nga mënyra se si menaxhohet infrastruktura IT në organizatë. Në varësi të asaj se sa IT-ja është në anën e menaxhimit, mund të gjenden zgjidhje në kontekstin e marrëveshjeve ekzistuese. Megjithatë, aftësitë e përpunimit të sinjaleve dhe mësimit makinerik në përgjithësi nuk ekzistojnë në shumicën e menaxhimeve statistike zyrtare, dhe përdorimi i këtyre aftësive nuk mund të jepet në outsourcing, pasi ato duhet të aplikohen nga ekspertë në fushën e statistikës. Prandaj, nga këndvështrimi i kësaj, probabiliteti i këtij rreziku gjithashtu duket shumë i lartë (5).
Kultura organizative gjithashtu do të ndikojë në probabilitetin e këtij rreziku. Prania e stafit të gatshëm për të mësuar aftësitë e nevojshme përmes vetë-mësimit mund t'i japë organizatës mundësinë për të reaguar ndaj situatës me një burim të ri të të dhënave që kërkon aftësi të ndryshme nga ato të zakonshme. Kjo do të varet nga kultura organizative e menaxhimit statistik, domethënë nëse do të inkurajojë punonjësit të mësojnë aftësi të reja dhe nëse u lejon atyre kohë për vetë-mësim.
Kështu, probabiliteti që menaxhimi statistik të mos jetë në gjendje të përpunojë dhe analizojë burime të reja të të dhënave për shkak të mungesës së aftësive tek punonjësit e tij do të jetë midis të mundshmes (4) dhe të shpeshta (5) në varësi të kulturës së vetë-mësimit të organizatës.
6.1.3. Ndikimi
Menaxhimi statistik, që nuk është në gjendje të përpunojë dhe analizojë burime të mëdha të të dhënave për shkak të mungesës së aftësive tek punonjësit e tij, mund të ketë dy pasoja negative të mundshme: 1) burimi i të dhënave nuk do të studiohet, së paku, jo në mënyrë të plotë; 2) burimi do të përdoret gabimisht.
Mungesa e mundësisë për të eksploruar plotësisht potencialin e një burimi të vlefshëm të të dhënave të mëdha do të ketë një ndikim të vogël (2) në perspektivën afat-shkurtër, pasi menaxhimet statistik në të vërtetë kanë mjete statistikore për të përmbushur nevojat aktuale. Megjithatë, në perspektivën afat-gjatë (dhe, ndoshta, madje edhe në perspektivën afat-mesme) pasojat e humbjes së kësaj mundësie do të jenë vendimtare (4), pasi menaxhimet statistik përballen gjithnjë e më shumë me konkurrencën nga ofruesit privatë, të cilët nuk kanë të njëjtën strukturë institucional që do t'u lejojë atyre të garantojnë shoqërisë pavarësinë e të dhënave statistikore.
Megjithatë, përdorimi i gabuar i burimeve do të ketë pasoja shumë negative për agjencitë statistikore, pasi statistika zyrtare varet në masë të madhe nga reputacioni i saj në përmbushjen e misionit të saj. Sidoqoftë, mund të themi se aftësia më e rëndësishme, e cila, nëse humbet, mund të çojë në rezultate të gabuara, është përfundimi statistik, veçanërisht përfundimi i bazuar në modele, i cili gjithashtu është më pak i pranishëm. Prandaj, ndarja e pritur do të jetë më shumë kritike (4) sesa ekstreme.
6.1.4. Parandalimi
Agjencitë statistikore mund të parandalojnë aktivisht këtë rrezik në dy mënyra: 1) trajnimi; dhe 2) rekrutimi.
Agjencitë statistikore mund të ofrojnë stafin me aftësitë e nevojshme duke përcaktuar hollësisht aftësitë e nevojshme për përdorimin e burimeve të mëdha të të dhënave në prodhimin statistik, duke bërë një listë të aftësive ekzistuese të stafit, duke përcaktuar nevojat për trajnim dhe më pas organizuar kurse trajnimi.
Agjencitë statistikore gjithashtu mund të punësojnë punonjës të rinj me aftësi të nevojshme. Kjo, duket se ka kufizime të rëndësishme, pasi agjencitë statistikore nuk do të jenë në gjendje të arrijnë një masë kritike punonjësish për situatën kur përdorimi i burimeve të mëdha të dhënash do të jetë në përhapje të gjerë në departament, dhe punonjësit e rinj gjithashtu do të kenë nevojë për disa vjet për të arritur nivelin e ekspertizës së punonjësve ekzistues. Sidoqoftë, së paku disa nga punonjësit e rinj të punësuar në kuadër të azhurnimit të zakonshëm të stafit mund të kenë aftësi të lidhura me të dhënat e mëdha.
6.1.5. Zbutja
Kur përballen me një situatë ku burimet e reja të të dhënave të mëdha janë të disponueshme pa punonjës me aftësitë e nevojshme, agjencitë statistikore mund të zbusin pasojat negative në dy mënyra: 1) nëpërmjet nënshtetësisë; dhe 2) nëpërmjet bashkëpunimit.
Agjencitë statistikore mund të nënshkruajnë kontrata për përpunimin dhe analizimin e burimeve të reja të të dhënave të mëdha me organizata të tjera që ofrojnë këto lloje shërbimesh. Kjo duket se është një zgjidhje e përballueshme, pasi po shfaqet një sektor i ri i bizneseve që specializohen në përpunimin e të dhënave të tilla. Sidoqoftë, kjo zgjidhje është gjithashtu e lidhur me disa rreziqe, pasi agjencia statistikore do të ketë më pak kontroll mbi prodhimin e produkteve statistikore potencialisht të ndjeshme. Kjo zgjidhje gjithashtu ka një mangësi, pasi nuk u lejon punonjësve të agjencisë statistikore të mësojnë dhe të fitojnë aftësitë e nevojshme.
Bashkëpunimi me organizata të tjera, ku ka punonjës me aftësi të nevojshme dhe që gjithashtu janë të interesuar për hulumtimin e burimeve të të dhënave të mëdha, duket si një zgjidhje më premtuese. Ky bashkëpunim mund të marrë formën e projekteve të përbashkëta me punonjësit e agjencisë statistikore dhe punonjësit e organizatave të tjera në kushte të barabarta, të cilët ndajnë njohuritë e tyre. Kjo do të lejonte jo vetëm uljen e rrezikut të mungesës së aftësive, por gjithashtu do të lejonte punonjësit e agjencive statistikore të fitonin këto aftësi.
6.2. Shkëputja e ekspertëve në organizata të tjera
6.2.1. Përshkrimi
Ky rrezik qëndron në faktin se agjencitë statistikore humbin stafin e tyre në organizata të tjera pasi ata kanë fituar aftësi që lidhen me të dhatat e mëdha.
6.2.2. Probabiliteti
Probabiliteti i këtij rreziku do të varet nga dy faktorë: 1) mundësitë tërheqëse ekzistuese në organizatat jashtë statistikave zyrtare; 2) kushtet e punës në agjencitë statistikore.
Sa i mundësive në organizatat jashtë statistikave zyrtare, probabiliteti i këtij rreziku duket i arsyeshëm (4). Ka një kërkesë të madhe për njerëz me aftësi në menaxhimin e të dhënave të mëdha në sektorin privat, si dhe në organizatat e tjera të sektorit publik. Pas fitimit të aftësive në menaxhimin e të dhënave të mëdha, statistikat zyrtare do të fitojnë një avantazh relativ, duke qenë specialistë të njohur në fushën e statistikës. Përveç aftësive specifike në menaxhimin e të dhënave të mëdha, organizatat e tjera kërkojnë specialistë për të dhënat që kanë aftësi më tradicionale, të tilla si vlerësimi i nevojave të përdoruesve dhe zhvillimi i treguesve kyç të performancës (KPI), që janë të zakonshme për statistikanët zyrtarë. Përveç kësaj, pritet që punonjësit që do të jenë më të predispozuar për të mësuar aftësi të reja, gjithashtu do të jenë ata që do të jenë më të hapur ndaj ndryshimeve në karrierë dhe do ta lënë menaxhimin statistik.
Sa i përket kushteve të punës në menaxhimet statistikore, kjo do të varet kryesisht nga zyra specifike. Megjithatë, menaxhimet statistikore në përgjithësi ofrojnë ende mundësi profesionale tërheqëse për njerëzit me kualifikime të kuantizuara. Menaxhimet statistikore ofrojnë gamën më të gjerë të mundësive për fushat e punës dhe zgjedhjen më të madhe të të dhënave për t'u punuar. Kjo do ta reduktojë ndjeshëm probabilitetin që menaxhimet statistikore të humbin staf nga rrethana të papritura (3).
6.2.3. Ndikimi
Ndikimi i këtij rreziku do të jetë i njëjtë me rrezikun e mungesës së stafit me aftësi përkatëse në radhë të parë. Prandaj, ndikimi do të jetë kritik (4), siç është përmendur më lart.
6.2.4. Parandalimi
Duket se mundësia e vetme për menaxhimet statistikore për të parandaluar këtë rrezik është sigurimi i kushteve tërheqëse pune për punonjësit e tyre. Kjo është e vërtetë për të gjithë stafin. Megjithatë, në rastin specifik kur punonjësit janë të hapur për të mësuar aftësi të reja, sidomos në menaxhimin e të dhënave të mëdha, kushtet e punës mund të përmirësohen duke u ofruar mundësi për trajnim, ku ata mund të zhvillojnë interesat e tyre profesionale. Menaxhimet statistikore gjithashtu mund të vënë theks të veçantë në të qenit të hapur për projekte inovative të reja dhe ide të lidhura me burimet e reja të të dhënave të mëdha që vijnë nga statistikanët që punojnë në disa fusha të statistikës. Së fundi, parandalimi i humbjes së stafit për organizata të tjera në rrjedhën e aftësive të tyre në menaxhimin e të dhënave të mëdha do të varet nga identifikimi i mirë të stafit që është i aftë dhe i gatshëm të punojë me këto të dhëna dhe nga sigurimi i mundësive të mira për zhvillim profesional.
6.2.5. Lehtësimi
Blerja e këtij rreziku do të bëhet në lidhje me rrezikun e mungesës së stafit me aftësi përkatëse: 1) nënkontraktimi; dhe 2) bashkëpunimi.
7. Diskutimi
Nga ky shqyrtim fillestar, është e qartë se është e pamundur të përcaktohet një probabilitet apo ndikim i vetëm për këtë 'rrezik të të dhënave të mëdha' — si rregull, të dy treguesit varen në masë të madhe nga burimi i të dhënave të mëdha, si dhe nga 'statistika zyrtare të bazuara në të dhëna të mëdha'.
produkti '.
Prandaj, arrijmë në përfundimin se hapi logjik tjetër në këtë drejtim është miratimi i një sërë projekteve pilot të mundshme (çdo njëra përfshin një kombinim të një ose disa BDS-ve dhe një ose disa BDOS-ve) si një pikë fillestare dhe - për çdo pilot të tillë - përpjekja për të vlerësuar probabilitetin dhe ndikimin e çdo rreziku.
Me këtë qëllim, ne jemi në prag të nisjes së një anketimi të palëve të interesuara, duke u përpjekur të vlerësojmë vlerësimin e OSC për probabilitetin, ndikimin (dhe veprimet e mundshme për parandalim / lehtësim) në lidhje me një sërë projekteve pilot të mundshme – dhe për të kërkuar propozime nga OSC për rreziqet që ne nuk i kemi përfshirë në këtë dokument.
8. REFERENCATUNECE (2014), «Një kornizë e sugjeruar për Cilësinë e të Dhënave të Mëdha», Produktet e ekipit të detyrave për cilësinë e të dhënave të mëdha të UNECE,
a%20Quality%20Framework%20-%20final-%20Jan08-2015.pdf?version=1&modificationDate=1420725063663&api=v2
UNECE (2014), «Sa e madhe është të dhenat e mëdha? Eksplorimi i rolit të të dhënave të mëdha në Statistikën Zyrtare»,
Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, dhe J. Arends-Toth, (2009), Lista kontrolli për vlerësimin e cilësisë së burimeve të të dhënave administrative, Statistikat e Holandës, Lahey/Heerlen
Dorfman, Mark S. (2007), Hyrje në Menaxhimin e Rrezikëve (e edicion), Kembrixh, MB, Woodhead-Faulkner, fq. 18, ISBN 0-85941-332-22)
Eurostat (2014), «Procedura e akreditimit për të dhënat statistikore nga burime jo zyrtare» në Analiza e metodologjive për përdorimin e internetit për mbledhjen e informacionit shoqëror dhe statistikave të tjera,
Reimsbach-Kounatze, C. (2015), “Shpërndarja e 'Big Data'-s dhe Pasojat për Statistikat Zyrtare dhe Agjencitë Statistike: Një Analizë e Parë”, OECD Digital Economy Papers, Nr. 245, Botimi i OECD.
Reis, F., Ferreira, P., Perduca, V. (2014) «Përdorimi i provave të aktivitetit në internet për të rritur kohëzgjatjen e treguesve të statistikave zyrtare», punim i paraqitur në konferencën IAOS 2014,
Edhe pse nuk përmend rreziqet shprehimisht, ky punim në fakt trajton shumë rreziqe që lidhen me përdorimin e të dhënave të aktivitetit në internet për statistikat zyrtare. Eurostat (2007), Manual mbi Metodat dhe Mjetet për Vlerësimin e Cilësisë së Të Dhënave,
Burimi: habr.com
