АСИ представило цифровой сервис рекомендаций по управлению проектами на основе анализа данных для регионов

Центр цифрового развития АСИ совместно с экспертами в области Data Science разработали методические рекомендации по внедрению управления проектами на основе анализа данных для регионов.

Разработанные рекомендации согласованы с Минкомсвязи РФ и уже применяются при создании цифровых решений в субъектах Российской Федерации. По запросу регионов для удобства тиражирования лучших решений была создана цифровая версия документа. Ее представили в рамках конкурса АСИ World AI&Data Challenge в «Точке кипения - Ульяновск».

«Чтобы помочь регионам страны правильно выстраивать процессы реализации проектов на основе данных, мы решили не только разработать такие «лайфхаки по данным для регионов», но и сделать их в цифровом формате. Методические рекомендации основаны на международной методологии исследования данных CRISP-DM и адресованы органам исполнительной власти, которые выступают и заказчиками проектов, и постановщиками задач, ведущими проектную деятельность. Документ также будет полезен проектным командам и другим контрагентам, услуги которых задействованы в проектах», - отметила директор центра цифрового развития АСИ Вера Адаева.

В первую очередь новый сервис определяет рамки этапов работ над данными: постановка задачи и формирование представления о доступных данных, подготовка данных и моделирование на них, оценка модели и принятие решения о внедрении, ввод в опытную и промышленную эксплуатацию выбранного решения.

На каждом этапе представлены чек-листы, требования к результату, расписаны роли всех участников каждого этапа, описан сам процесс, требуемая инфраструктура и программное обеспечение таким образом, чтобы процессы планирования и реализация каждого из 5 этапов были ясны и прозрачны для всех участников работ.

Сервис также включает в себя инструменты для очистки, преобразования, обработки и подготовки данных к анализу, автоматизированные инструменты для сбора web-данных, инструменты визуализации наборов данных, программные среды и каркасы такие, как Docker Flask, Jupyter Notebook и другие, средства работы с географическими данными, маркетинговые и прочие инструменты работы с данными.

Сегодня многие регионы и корпорации уже начали применять данные подходы в своих управленческих и бизнес-процессах. Однако его разработчики готовы рассматривать рекомендации по развитию сервиса.