Аналитика SAS улучшит работу ситуационных центров госсектора

Сегодня ситуационные центры признаны эффективными инструментами управления. В России они формируются и развиваются повсеместно: в сфере государственного управления, энергетическом комплексе, транспортной отрасли, промышленности и других отраслях. Чтобы эффективно решать поставленные задачи, современным ситуационным центрам нужно не только учитывать собственные данные, но и объединять информацию из различных источников. Так, для оперативного реагирования на то или иное событие необходимы данные из МЧС, ФСО, Росгидрометцентра и т.д. А для качественного анализа большого объема данных, часто разнородных и неструктурированных, нужны инструменты углубленной аналитики, которые помогут найти оптимальные решения.

«Основная задача конференции – попытка консолидации ситуационных центров и их ресурсов между собой. Конференция объединяет усилия специалистов, которые строят ситуационные центры в отраслях, ведомствах и в органах госвласти и позволяют решить серьезную государственную проблему, связанную с быстрым реагированием и согласованными действиями разных ведомств», - подчеркнул организатор конференции Владимир Вершинский, издатель журнала «Connect! Мир связи».

«Наша компания обладает опытом внедрения аналитических решений как в российских, так и в аналогичных им центрах других стран мира, - заявил в своем выступлении Артем Кожухов, руководитель направления по работе с ключевыми заказчиками компании SAS Россия/СНГ. – Являясь «мозгом» ситуационных центров, аналитика помогает существенно увеличить скорость построения и точность прогнозных моделей, благодаря чему достигается более высокое качество принятия решений и возрастает их оперативность».

Так, реализация корпоративной аналитической платформы SAS помогла Министерству здравоохранения Британской Колумбии (Канада) создать эффективные модели прогнозирования для более глубокого понимания хронических заболеваний и позволила модернизировать программу финансирования. Администрация Гонконга с помощью построенной специалистами SAS системы приёма и автоматического разбора обращений граждан получила возможность находить корневые причины проблем, волнующих население, что позволило оперативно корректировать стратегию государственного управления с учетом текущей ситуации. В России аналитические инструменты SAS внедрены в ОАО «НИАЭП», предприятии Государственной корпорации по атомной энергии «Росатом», для Системы мониторинга и оперативного управления капитальным строительством. Реализованный компанией «НЕОЛАНТ» на основе SAS аналитический модуль обеспечивает выявление «узких мест» в процессах сооружения АЭС, поддерживая декомпозицию показателей от сводных значений до исходных данных.

Рассказывая о предложениях компании SAS Россия/СНГ по использованию углубленной аналитики в ситуационных центрах, Артем Кожухов представил универсальную архитектуру современного аналитического центра. По его словам, любой аналитический центр занимается обработкой и подготовкой данных на 4-х уровнях:

• Загрузка и преобразование данных. Уровень включает в себя загрузку и преобразование данных, подсоединение к информационным системам, а также подключение к внешним данным, которых нет в информационных системах, например, интернет- или Excel-файлам.
• Хранение данных. Это может быть как физическое хранение, так и логические ссылки на источники данных. Важно отметить, что здесь часть хранилища отдается так называемой «Песочнице» (см. рисунок), где профессиональные аналитики могут тестировать нестандартные модели и прослеживать взаимосвязи между данными.
• Анализ данных. Это самый интеллектуальный уровень, где используются алгоритмы, позволяющие обсчитывать подготовленные данные. Он включает расчеты, формулы, математическое и статистическое моделирование, нейронные сети, текстовую аналитику, ключевые показатели эффективности и многое другое.
• Уровень работы конечных пользователей и руководителей позволяет визуализировать данные, полученные на предыдущих уровнях, и представлять результаты сложных расчетов в простой и наглядной форме.

Подобная архитектура, с одной стороны, дает возможность расширить горизонт анализа и «подтянуть» необходимые для анализа данные из других источников, чтобы выявить новые корреляции и зависимости. С другой стороны, она позволяет провести качественный сбор, интеграцию и очистку больших массивов данных, чтобы с помощью углубленного анализа извлечь из них максимальную ценность, выявить новые тренды в различных областях.

Одной из новых задач для СЦ сегодня является обработка неструктурированной информации. Для эффективного использования скрытых возможностей текстовых данных SAS предлагает набор инструментов текстовой аналитики, которые делают возможным мониторинг мнений о компаниях, ведомствах, публичных лицах и других объектах в Интернете, анализ жалоб и обращений, проверку информации и повышение точности прогнозных моделей. Кроме того, SAS предлагает госсектору полный пакет аналитических инструментов, включающий в себя интеллектуальный анализ данных, который помогает экспертам СЦ проводить выявление разнообразных зависимостей и на этой основе строить прогностические и описательные модели.

Участники конференции отметили, что большое число задач в СЦ связано с обработкой и анализом больших массивов данных, где SAS, по оценкам ведущих аналитических агентств, является мировым лидером рынка. Так, аналитики Forrester Research в отчете, посвященном средствам прогнозной аналитики для работы с «большими данными», называет SAS «бесспорным и непоколебимым лидером в области аналитических решений для больших данных». А по данным компании IDC, SAS является безусловным лидером в области углубленной аналитики, занимая 35,2% рынка и почти в два раза опережая ближайшего конкурента.

В демо-зоне конференции на стенде SAS были представлены последние разработки SAS, в том числе, по текстовой аналитике, по противодействию мошенничеству, визуальной аналитике больших объемов данных (SAS Visual Analytics) и другие. Большой интерес к решениям компании проявили представители региональных органов власти, в частности, представители Архангельской, Ярославской области, Ямало-Ненецкого АО, Алтайского края и других регионов.