Статистика должна стать прочной основой цифрового государственного управления

25 ноя 2019 - 13:57 by infomanager
«Статистика является одним из основных источников данных для принятия решений и сейчас, и в будущем, в системе цифрового государственного управления», - сказал заместитель руководителя Аналитического центра Александр Радуцкий на международной конференции «Цифровая повестка для статистики: оперативность, качество и открытость».
Однако на сегодняшний день отсутствует четкое понимание того, каким образом должно осуществляться управление, основанное на данных, в какой степени статистические данные должны использоваться для принятия управленческих решений на разных уровнях государственного управления, отметил эксперт. Отсутствие явной связи с управленческим циклом является определенным ограничением для развития статистических показателей и методик, повышения качества статистических данных.
«Органам статистики придется вести разъяснительную, популяризаторскую, образовательную работу, снабжать статистическую отчетность большим количеством аналитических пояснений и комментариев, чтобы сделать ее более востребованной, понятной и полезной», - считает Радуцкий.
Согласно прогнозам Бюро статистики труда США, потребность в специалистах-статистиках вырастет на 33% к 2026 году, а значит, за будущее профессии можно не волноваться, уверен эксперт. Одновременно возрастут и требования к специалистам, поскольку задачи анализа, обработки и представления данных будут только усложняться. Обязательными станут новые компетенции, в частности, программирование и решение алгоритмических задач в цифровой среде.
В числе препятствий для развития цифровой статистики эксперт назвал отсутствие доверия к большим данным и однозначного вывода о том, насколько они могут быть полезны для решения статистических задач. Особенности больших данных, в частности, их потенциальная неполнота, неструктурированность, нестабильность источников, будут искажать статистическую отчетность.
Для корректного использования больших данных статистикам необходимо решить множество задач, связанных с их обработкой: это, например, минимизация шума, исключение случайных выводов, ложной корреляции и другие.
«Пока для статистики вопрос не в повышении точности и достоверности больших данных, а в том, как эту самую достоверность можно было бы измерить», - резюмировал он.
Источник: Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации
http://ac.gov.ru/events/025314.html