Юрий Павлович Липунцов - к.э.н., доцент, доцент Кафедры экономической информатики
Cand. Sci. (Economics), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economic Informatics
Официальная статистика является основным поставщиком данных об экономическом состоянии макроэкономического уровня, на основе статистических данных принимается большинство экономических решений государственного масштаба. Работа с данными для органов статистики является ключевым бизнес-процессом. Вместе с тем уровень качества статистических данных, поставляемых Росстатом, не всегда оказывается достаточно высоким. Наблюдаются корректировки статистических данных, выявляются несоответствие между наборами данных, описывающих одно и то же экономическое явление.
Целью работы является описание методов сбора и обработки статистической информации, которые будут способствовать повышению качества поставляемых данных. С информационной точки зрения статистическое агентство занимаются организацией информационного обмена между поставщиками данных и потребителями, выступает агрегатором данных. Для организации информационного обмена в рамках сообщества пользователей создается семантическое пространство, призванное обеспечить смысловое наполнение данных. Основную роль в создании семантического пространства играют идентификаторы объектов учета. В качестве методов сбора и обработки статистической информации и повышения ее качества в статье рассматриваются использование единых идентификаторов отдельных объектов статистического учета. В международной статистической практике применяются методы стандартизации оборота статистических данных. Информационные стандарты призваны унифицировать идентификаторы и пространство имен для участников оборота статистической информации, что позволяет обеспечить единое семантическое пространство. С применением единых идентификаторов становятся прозрачными процедуры обработки статистических данных, в том числе группировка по разным срезам, а также разложение агрегированных данных на составляющие.
Результатами работы являются рекомендации по использованию отдельных элементов информационной инфраструктуры для сбора и анализа статистических данных. В существующей информационной инфраструктуре цифровой экономики существует ряд источников данных, использование которых будет способствовать повышению качества сбора и обработки статистических данных. Для создания семантического пространства статистических данных в РФ наиболее актуальным разделом являются реестры базовых объектов. Использование реестров позволит организовать связывание статистических данных из разных предметных областей, а также реализовывать соединение агрегированных данных с микроданными. Существенный прогресс наблюдается в маркировке товаров, которая позволяет отслеживать движение по всем этапам жизненного цикла, а также местоположение объекта. Правительство РФ инициировало проект по маркировке товаров, и эта информация дает возможность получить полное представление о существенной части экономики. Дополнительным информационным источником статистических данных может выступать корпоративный сектор, активно использующий в своей деятельности системы прослеживания, которые выполняют мониторинг товара, транспортных средств, контейнеров, складского хозяйства.
Заключение: Существует несколько вариантов обеспечения семантического единообразия статистических данных. Мировой опыт ориентируется на использование веб архитектуры, предполагающей использование технологических идентификаторов. Семантику статистических данных возможно обеспечить путем использования созданного потенциала информационной инфраструктуры, что позволит решить ряд проблем статистического учета.
Statistics agencies are the main data provider on the economic position of the macroeconomic level. Most economic decisions on a national scale are based on statistical data. Data processing is a key business process for statistical agencies. At the same time, the quality of statistical data supplied by Rosstat is not always high enough. There are adjustments, a discrepancy between data sets describing the same economic phenomenon is revealed. The purpose of the work is to describe the methods of collecting and processing statistical information that will contribute to improving the quality of the presented data. From the information point of view, the statistical agency is engaged in the organization of information exchange between data providers and consumers, acts as a data aggregator. To organize the information exchange within community you need to create a semantic space to ensure the meaningful filling of the data. The main role in the semantic space is played by the identifiers of objects. The article considers the unified identifiers of statistical accounting objects as a method of collecting and processing statistical information and improving its quality. The international statistical practice use methods of standardizing the turnover of statistical data. Information standards are designed to unify identifiers and namespace for participants of the statistical information turnover and to provide a single semantic space. If you use of unified identifiers, the procedures for processing statistical data become transparent, it allow you grouping by different sections, as well as decomposition of aggregated data into components.
The results of the work are recommendations on the use of Core component of the information infrastructure for the collection and analysis of statistical data. In the existing information infrastructure of the Russian digital economy, there are a number of data sources, the use of which will improve the quality of collection and processing of statistical data. To create a semantic space of statistical data in the Russian Federation, the most important section is the registers of Core Components. The use of registers will allow you to organize the binding of statistical data from different domains, as well as to implement the link of aggregated data with microdata. Significant progress is observed in the marking of goods, which allows you to track object’s movement through all stages of the life cycle, as well as the location. The government of the Russian Federation initiated a project on labeling of goods, and this information gives an opportunity to get a clear picture of a significant part of the economy. An additional information source of statistical data can be the corporate sector, where actively used tracking systems that monitor the goods, vehicles, containers, warehousing.
Conclusion: There are several options for creation of the semantic space for statistical data. World experience is guided by the use of the Web architecture, which involves the technological identifiers. Semantics of statistical data can be ensured by using the potential of the information infrastructure, which will solve a number of problems of statistical accounting.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.