Государственное управление, основанное на данных. Кейс Координационного Центра Правительства РФ

20 февраля 2023
0 комментариев

Организация бизнес-процессов анализа данных в Координационном Центре Правительства РФ. Внедрение data-driven подхода в структуры государственного управления. Кейсы применения аналитической low-code платформы Loginom в повседневной работе Координационного Центра.

Координационный Центр (КЦ) Правительства РФ — государственная структура, созданная с целью обеспечения оперативных и согласованных действий при исполнении поручений Президента РФ, реализации специальных проектов и проработки приоритетных поручений Правительства.

Основная задача Координационного Центра — оперативное государственное администрирование нетиповых кроссведомственных инцидентов на основе анализа первичных данных по проблеме.

Организационно КЦ Правительства РФ состоит из трех функциональных групп:

  1. Стратегическая — разработка предложений по стратегическим целям госуправления.
  2. Проектная — подготовка и реализация целевых проектов.
  3. Ситуационная — оперативное разрешение штатных и нештатных ситуаций.

Повседневная деятельность КЦ Правительства РФ базируется на использовании разнообразных цифровых продуктов для работы с данными: системы управления рисками социально-экономического развития, мультимодальной платформы сбора обратной связи, системы анализа данных и др.

Ситуация до старта проекта

До старта проекта корневой бизнес-процесс в КЦ был организован по принципу отработки входящих запросов. Члены Правительства РФ формировали аналитическую потребность по какой-либо ситуации. Группа аналитиков КЦ отрабатывала поступивший от Правительства запрос. В случае наличия необходимых данных в дата-офисе, готовился аналитический отчет для Правительства. В случае отсутствия нужных данных, запускался процесс их сбора, обработки, анализа и визуализации.

Координационный Центр консолидирует большие потоки данных, обработка которых состоит из следующих этапов:

  1. Поставка — 150+ поставщиков, 300+ потоков данных.
  2. Перевалка — 500+ таблиц хранения данных.
  3. Процессинг — 2900+ процессоров данных.
  4. Хранение — 800+ аналитических дата-сетов.
  5. Дистрибуция — 370 аналитических панелей.

Типовой процесс обработки отдельного потока данных представлен на схеме.

Типовой процесс обработки потока данных

Первоначально данные поставляет система-источник. Далее они попадают в область стейджинга. Затем с помощью программы Apache NiFi проводится ETL-обработка данных, которые далее попадают в озеро данных. Подготовленные датасеты из озера применяются для построения различных аналитических моделей. Далее осуществляется дистрибуция итоговой информации как в виде аналитических отчетов, так и в виде дашбордов.

С помощью типового процесса обработки потоков данных Координационным Центром было реализовано несколько государственных проектов федерального значения.

Кейс №1: Вакцинация

При организации массовой вакцинации от Сovid-19 в начале 2021 года КЦ Правительства РФ был назначен ведомством, ответственным за выполнение задачи. Всего в планировании и реализации вакцинации было задействовано порядка 15-и различных государственных и коммерческих структур: Минздрав РФ, Росздравнадзор, компании-производители вакцин и т.д. Данные организации нуждались в едином информационном поле для координации совместных действий.

Координационным Центром был реализован масштабный BI-проект, который аккумулировал данные по вакцинации, отражал текущую ситуацию и являлся «единой версией правды» для всех структур, задействованных в прививочной кампании. Итоговое BI-решение:

  • показывает сводку по 85 регионам РФ;
  • обрабатывает 40+ потоков входных данных;
  • выстраивает 60+ различных дашбордов;
  • поддерживает одновременную работу 500+ пользователей.

В активный период пандемии решение использовалось при проведении оперативных (каждую неделю) совещаний Правительства РФ по вопросам вакцинации и являлось драйвером принятия управленческих решений как регионального, так и федерального уровня.

Кейс №2: Вакцинация. Тelegram-бот

Еще одним решением по дистрибуции данных о вакцинации являлись Тelegram-бот. Для членов Правительства РФ критически важно получать оперативные данные о прививочной компании за пару кликов для использования данных об иммунизации на совещаниях различных уровней. С целью быстрого информирования был настроен Telegram-бот, который активно использовали 15 членов Правительства, ответственных за проведение прививочной кампании. Данные в Telegram обновляются один раз в сутки и представлены в виде дашбордов.

Кейс №3: Светофор

В рамках задач по иммунизации от Covid-19 решался вопрос, как определить текущие остатки вакцины по регионам, больницам и т.д. в горизонте планирования — один день. Изначально было предложено использовать данные о произведенных и промаркированных партиях вакцин из учетной системы ЦРПТ (Центра развития перспективных технологий), далее — отслеживать логистику этих партий.

Проблема заключалась в том, что произведенные вакцины были отражены одновременно в двух системах учета: ЦРПТ и Минздрава РФ. При сопоставлении данных этих систем учета было выявлено расхождение в количестве вакцин в 196% — совершенно не понятно, которой из двух систем верить, и корректны ли данные хотя бы в одной из них. В процессе решения проблемы были обнаружены многочисленные нарушения временных регламентов при регистрации вакцин как в одной, так и в другой системе учета, что и создавало критичный процент расхождений.

Для нивелирования неточностей внедрили решение, которое в режиме своеобразного «светофора» декомпозировало данные о расхождениях в системах учета по регионам, по муниципальным образованиям и т.д., вплоть до главного врача медицинской организации. Таким образом, было видно, где данные точные, а где информацию необходимо проверить и привести к единообразию.

Строгое соблюдение временных регламентов при учете вакцин позволило за 5 месяцев снизить расхождения в системах со 196% до 16% — т.е. более чем в 12 раз. Данный кейс повлек за собой изменение поведения более 100 000 человек медицинского персонала в РФ, позволил дисциплинировать работу с учетными системами, привил культуру работы с данными.

Кейс №4: Догазификация

В 2021 году было принято решение провести догазификацию частных домовладений за счет средств государственного бюджета. Оценочно, данный социальный проект затрагивал интересы от 3 до 10 млн. домохозяйств. Изначально на его реализацию было выделено порядка 700 млрд. руб. Основным исполнителем проекта было назначено Министерство энергетики РФ, информационную поддержку осуществлял КЦ Правительства РФ, который организовал полноценный BI-проект для обмена данными и визуализации результатов.

Одной из первых задач являлся сбор данных о домовладениях, попадающих под действие проекта, с целью уточнения итоговой стоимости его реализации. После сбора данных стоимость проекта снизилась с 700 млрд. руб. до 350 млрд. руб. — в 2 раза.

С целью мониторинга исполнения проекта была разработана BI-cистема, которая визуализировала следующие данные: динамику подачи и исполнения заявок на газификацию, динамику ввода в эксплуатацию подключенных домохозяйств, распределение рабочих бригад, задействованных в проекте — всего более 10-и потоков данных.

На основании этих данных были построены 20+ дашбордов, которые отражали объективную ситуацию по каждому из 85-и регионов РФ. BI-систему по догазификации постоянно применяют более 1000 пользователей. Отличительной особенностью данной BI-системы является сравнительный рейтинг регионов, который показывает насколько эффективно один субъект федерации по отношению к другому выполняет программу газификации.

Основной инструмент деятельности Координационного Центра — создание отдельной ВI-системы под каждый ключевой проект. Среди направлений развития BI-систем специалисты КЦ выделяют следующее:

  1. Формирование фабрики данных — экосистемы производства данных, с конвейерами передачи, обработки и обмена информацией.
  2. Повышение качества данных — внедрение автоматических процессов управления качеством данных, нормативно-справочной информации (НСИ), бизнес-глоссария.
  3. Формирование супермаркета данных — сервиса предоставления информации для аналитиков, дата-сайентистов, подписки на данные.
  4. Акцент на визуальную коммуникацию — использование продвинутых методов визуализации на основе инфографики согласно гештальт-принципам.
  5. Развитие интеграции с ГИСами (государственными информационными системами) — настройка поступления данных из ГИС, ФОИВов (Федеральных органов исполнительной власти), открытых источников.
  6. Внедрение Agile-методологии — использование гибких подходов разработки ИТ-продуктов: SCRUM и KANBAN).
  7. Демократизация данных — ВI-система должна стать площадкой, через которую ФОИВы будут транслировать свои данные на уровень Правительства РФ.

Проблема

Несмотря на грамотную организацию процесса работы с информацией в Координационном Центре нуждались в инструменте или сервисе, который позволил бы привлекать к анализу данных как можно больше бизнес-пользователей, а не ИТ-специалистов.

Это принципиально важно в такой ответственной области, как государственное управление, т.к. именно бизнес-пользователи обладают профильным образованием, гораздо глубже программистов и аналитиков владеют специфической информацией по той или иной тематике, быстрее обнаруживают полезные инсайты и знают, как их можно применять в дальнейшем.

Решение

В качестве инструмента, который демократизировал работу с данными, в КЦ была внедрена аналитическая low-code платформа Loginom. Процесс обработки потока данных и место Loginom в инфраструктуре Координационного Центра представлены на схеме.

Роль Loginom в инфраструктуре КЦ

Loginom применяется для моделирования данных, которое ранее производилось с помощью языка SQL. Использовали его преимущественно дата-инженеры, BI-аналитики и прочие специалисты, с образованием в области программирования.

Цель внедрения Loginom в Координационном Центре — дать бизнес-пользователям возможность самостоятельно, без привлечения ИТ, строить аналитические модели, тем самым демократизировать работу с данными и снизить порог входа.

Применение Loginom позволяет бизнес-специалистам быстро прорабатывать несколько итераций решения задачи, находя таким образом оптимальное, и оперативно тестировать гипотезы. Loginom «развязывает руки» бизнес-специалистам, предоставляет им большую свободу действий.

Полноценно включая в работу бизнес-пользователей, одновременно с этим Loginom снижает нагрузку на ИТ-специалистов. ИТ-подразделение занимается решением собственных профессиональных задач, а не сопровождает и обслуживает бизнес.

Результаты

В Координационном Центре Loginom применяется для решения широкого спектра внутренних задач, например:

  1. Подготовка управленческой отчетности для дата-офиса. Модель подготовки была спроектирована на основе данных по таймшитам сотрудников КЦ и сторонних подрядчиков, ресурсных планов и списка задач.
  2. Анализ активностей пользователей BI-системы. Cистема логирует все действия сотрудников, которые затем визуализируют в Loginom с помощью OLAP-куба. С помощью визуализации находятся инсайты, на основании которых рассчитываются метрики активности пользователей.
  3. Повышение уровня безопасности. В рамках этого кейса происходит анализ логов BI-системы с точки зрения информационной безопасности: осуществляется мониторинг аномалий по количеству кликов на пользователя, отслеживается резкий рост попыток входа с одного IP.
  4. Анализ работы службы поддержки BI-системы. Все обращения пользователей проходят регистрацию в системе обратной связи, а в Loginom c заданной периодичностью строятся отчеты по логам системы.
  5. Повышение прозрачности финансовых операций КЦ. Этот кейс реализован путем интеграции Loginom и 1С, итоговые результаты о пользовании денежными средствами КЦ визуализируются с помощью дашборда.

В дальнейшем планируется применять Loginom для обработки и моделирования данных в масштабных BI-проектах государственного значения.

В качестве эффектов от внедрения Loginom специалисты Координационного центра выделяют следующее:

  1. Привлечение бизнес-пользователей к сложной аналитике, демократизацию работы с данными.
  2. Снижение нагрузки на ИТ-специалистов.
  3. Радикальное сокращение времени анализа данных. Например, ранее процесс подготовки отчетов занимал 2-3 часа, а после внедрения Loginom — 3-5 минут, т.е. время операции сократилось в 40 раз.

Подробнее о культуре и инфраструктуре оперативного госуправления, основанного на данных, в выступлении Дмитрия Матвейчука, директора по данным Координационного Центра Правительства РФ:

Если вы тоже хотите применять аналитическую low-code платформу Loginom, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

Опыт анализа ИТ-инфраструктуры с использованием low-code платформы Loginom. Кейс ДГК

Loginom как альтернатива зарубежному ПО

#loginom day#loginom day 2022#бизнес-анализ#бизнес-процесс#кейс#клиенты

Смотрите также