Раби Абучакра - Эффективное правительство для нового века

• территориальная безопасность (включая военное вторжение на территорию Нидерландов и ухудшение международного положения страны);

• безопасность личности (включая несчастные случаи, серьезные травмы, хронические заболевания и физические страдания);

• экономическая безопасность (включая издержки);

• экологическая безопасность (включая долгосрочное воздействие на природную окружающую среду);

• социальная и политическая стабильность (включая дезорганизацию повседневной жизни, нарушение демократической системы, воздействие на общество и психику людей).

Значимость риска по каждому критерию для конкретного сценария оценивается в баллах, а затем с помощью разнообразных методов данные агрегируются в единый показатель воздействия для этого сценария. Добавление в модель вероятности реализации самого сценария позволяет получить всеобъемлющую оценку риска.

Баллы зависят от специфики каждого критерия; при этом учитывается характер возможных последствий (от умеренных до катастрофических), география распространения и вероятные границы (верхние и нижние) воздействия [16] Там же. . Подобная процедура проводится при разработке стратегии действий правительства для устранения, уменьшения или смягчения ожидаемых неблагоприятных воздействий, определенных в таких сценариях.

Преобразования в действии: Сингапур – концепция форсайта и сценарное мышление

Форсайт предполагает разнообразие методов и методологических подходов. Отбираются и применяются те из них, которые отражают потребности организации и которые она может адаптировать под свои нужды.

Хорошим примером этого является Сингапур. Использовать в стране сценарии начало Министерство обороны в 1991 году. К 1993 году Кабинет министров убедился в их пользе для разработки долгосрочной стратегии развития и в 1995 году создал Отдел сценарного планирования в рамках Управления государственной службы.

Одновременно, чтобы обеспечить внедрение сценарного подхода и в других министерствах, помимо Отдела сценарного планирования, и сформировать у чиновников государственной службы установку на «готовность к изменениям, их прогнозирование и управление ими», правительство Сингапура инициировало специальную программу, получившую название PS21. В результате, благодаря распространению навыков сценарного планирования, команды по исследованию вариантов будущего были учреждены и в других правительственных структурах, включая Министерство торговли и промышленности, Министерство обороны и даже Министерство общественного развития, молодежи и спорта.

На рубеже столетий ряд событий, особенно финансовый кризис в Азии и теракты 11 сентября 2001 года в США, вызвали у чиновников определенный скептицизм в отношении пользы сценариев как инструмента политики. Однако в правительстве Сингапура не отказались от них, а постарались сделать их более эффективными.

Прежде всего, расширилась сфера компетенции Отдела сценарного планирования, который был переименован в Отдел стратегической политики и стал заниматься межведомственными проблемами, которые в ином случае не привлекли бы должного внимания. В дополнение к сценарному планированию появились инструменты, предназначенные для действий в условиях скачкообразных изменений и непредвиденных событий типа «черный лебедь», описанных в одноименной книге Нассима Николаса Талеба [17] Талеб Н. Н. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости. – М.: Азбука-Аттикус, 2015. – Прим. ред. . И, что особенно важно, была сформирована Группа оценки рисков и сканирования горизонтов при Аппарате заместителя премьер-министра.

В 2010 году правительство Сингапура создало Центр стратегического планирования будущего, с тем чтобы при поддержке Отдела стратегической политики определять основные стратегические вызовы и координировать работу по разработке вариантов будущего в рамках всего правительства. В задачу Центра также входит расширение прогностической деятельности за счет создания при каждом министерстве прогностической группы, управляемой Стратегической сетью разработки вариантов будущего в составе заместителей министров.

Эффективность форсайта во многом зависит от того, насколько правительство способно использовать «большие данные» и прогнозный анализ. Новейшие системы хранения данных позволяют накапливать информацию в различных форматах и во все увеличивающихся объемах. Предполагается, что с 2013 по 2020 год «цифровая вселенная» вырастет в десять раз – с 4,4 трлн до 44 трлн гигабайт. Международная консалтинговая компания International Data Corporation (IDC) предполагает, что объем хранимых данных к 2016 году вырастет до 3,77 зеттабайт [18] www.computerworld.com/slideshow/detail/143723 . Согласно IDC, сегодня только 5 % данных являются «ценными или многоцелевыми», однако эта цифра к 2020 году увеличится более чем вдвое благодаря большим данным и другим технологиям [19] www.emc.com/leadership/digital-universe/2014iview/executive-summary.htm .

Создание данных – постоянный и повсеместный процесс. Что бы мы ни делали, будь то управление автомобилем, включение домашних приборов или использование мобильного телефона, – мы производим данные. С помощью датчиков, пронизывающих ткань нашего физического мира, и портативных устройств доступа в интернет – мы производим данные. Добавьте сюда компании, производящие и хранящие данные всех видов, фиксирующие мельчайшие детали миллиардов контактов между участниками рынка, и правительства, собирающие информацию о своих гражданах – об их здоровье, поездках, домашнем хозяйстве и финансовых делах. Такие массивы данных порождают возможности, но и создают проблемы, связанные с их организацией, хранением, поиском, анализом и отображением. Эти задачи решаются средствами больших данных.

Точное происхождение термина «большие данные» неизвестно. Многие считают, что впервые его употребил еще в 1990-х годах Джон Мэши, главный научный сотрудник компании Silicon Graphics [20] www.bits.blogs.nytimes.com/2013/02/01/the-origins-of-big-data-anetymo-logical-detective-story/?_r=0 . Но какова бы ни была этимология этого термина, большие данные приобретают все большую важность и для государственного, и для частного сектора.

Большие данные – серия подходов, инструментов и методов обработки огромных объемов структурированных и неструктурированных данных, с которыми не могут эффективно справляться стандартные инструменты. Одним из способов описания больших данных является модель 3V, разработанная фирмой Gartner, ведущей исследования в области информационных технологий. Эти три V–Volume (объем), Velocity (скорость), Variety (многообразие), то есть физический объем, скорость прироста и обработки, а также диапазон типов и источников данных. В большие данные входят и те данные, которые хранятся в памяти, и те, которые создаются с использованием других данных.