Comparitech выпустили сравнение 96 стран по тому как те используют биометрические данные [1]. Согласно исследованию хуже всего ситуация в Китае и лучше всего в Эфиопии и Туркменистане (видимо из-за неразвитости технологий). В целом исследование не претендует на научность и практически полностью основано на публикациях в СМИ, которые и приведены в списке источников.

Уровень использования биометрических данных в России лучше чем в США или в Иране, но хуже чем в Польше, Германии или Казахстане.

Опять же, поскольку методология исследования вызывает очень много вопросов, интереснее приводимые там факты. Например, национальная биометрическая база в Китае включающая теперь ещё и данные ДНК [2] или разрешение компаниям собирать данных о мозговых волнах работниках [3].

И так далее, ещё много примеров по другим странам.

Что находится за пределами этого исследования так это то что биометрические данные концентрируются не только в государстве. Если говорить про Россию, то из актуального - это вхождение Яндекса в капитал Генотек'а [4], где хоть и сделано множество оговорок про не передачу Яндексу каких-либо данных, но не тревожить не может.

Впрочем, если говорить про Россию, то у нас наиболее вероятен китайский путь с построением одной или нескольких национальных баз данных с биометрическими данными и постепенное введение регуляторки по сдачи в государственную информационную систему(-ы) биометрических данных собираемых частными компаниями.

P.S. Не все знают и не все понимают природу биометрических данных. Приведу несколько примеров, без ссылок:
- кроме распознавания лиц есть немало других технологий бесконтактного снятия биометрических данных, например, распознавание радужной оболочки возможно на расстоянии до 10 метров, распознавание походки, распознавание по форме рук и кистей и др.
- расшифровка генома - это передача третьей стороне данных не только о себе, но и о своих ближайших родственниках;
- отпечатки пальцев родственников имеют много схожих признаков и, при наличии финансирования исследований в этом направлении, можно научиться выявлять взаимосвязи;

По биометрии не так много хорошей литературы, многие технологии в этой области очень наукоёмки и требуют длительных исследований, с другой стороны, если запреты на именно распознавание по лицам получит распространение, то пойдут инвестиции в исследования в других направлениях: распознавание одежды, формы горла и ушей и иных биометрических признаков.

Ссылки:
[1] https://www.comparitech.com/blog/vpn-privacy/biometric-data-study/
[2] https://www.rfa.org/english/news/china/collect-08232019115209.html
[3] https://www.businessinsider.com/china-emotional-surveillance-technology-2018-4?r=US&IR=T
[4] https://blog.genotek.ru/genotek-and-yandex

#privacy #biometrics #genetics

OpenNeuro - открытый каталог наборов данных в области исследования мозга [1], включает более 500 наборов данных, как правило, очень большого объёма. Проект чем-то похож на Galaxy, другой проект по работе учёных с данными, в области расшифровки генома. OpenNeuro также не просто каталог, а интегрированный инструмент, связанный с такими проектами как Brainlife [2] и имеющий встроенную проверку данных на предмет соответствия стандарту сообщества Brain Imaging Data Structure (BIDS) [3]

Внутри OpenNeuro используется сервис DataLad [4], все данные в OpenNeuro публикуются на Github [5] (вообще, в последнее время, Github всё чаще используют как бесплатное хранилище данных условно любого объёма.
А также сам исходный код платформы общедоступен [6]

Специализированных платформ для публикации открытых научных данных становится всё больше, многие из них - это реинкрнация систем обмена научными данными ещё из раннего периода систем обмена научной информации в Интернете. При этом в таких областях как биоинформатика, геномные исследования, компьютерная лингвистика и других такие платформы оказываются более востребованными чем более универсальные Dataverse или Mendeley и другие.

Ссылки:
[1] https://openneuro.org
[2] https://brainlife.io
[3] http://bids.neuroimaging.io/
[4] https://www.datalad.org
[5] https://github.com/OpenNeuroDatasets
[6] https://github.com/OpenNeuroOrg/openneuro

#opendata #openaccess #openscience

Отвлекаясь от основной темы моего канала хочу порекомендовать канал моей коллеги и соучредителя Инфокультуры Катерины Аксеновой - prometa.pro книжки Катерина читает книги и делает им ёмкие обзоры, в том числе это обзоры про такие книги как "Надзирающий капитализм" Шошанны Зубофф о которой я также писал.

У Катерины отличный канал, с редкими и продуманными текстами, и интересными книгами. Всячески рекомендую!

#recommendations #books #channels

Парламентская газета пишет что "Минцифры подготовило единый стандарт для государственных информсистем" [1].
Лично я пока ещё его не видел, правда не ожидаю увидеть в нем чего-то невероятного, скорее систематизацию практик, но могут быть нюансы.

Документ пока что не публичен и проходит стадию обсуждений, если у кого-либо из читателей есть его текст или замечания ФОИВов на него - поделитесь.

Ссылки:
[1] https://www.pnp.ru/politics/mincifry-podgotovilo-edinyy-standart-dlya-gosudarstvennykh-informsistem.html

#opengov #policy #it

А я не устаю повторять советскую поговорку: "Если в Вашей гостинице нет туалетной бумаги, пишите сразу в ЦК КПСС (с)". Оля Пархимович в @ahminfin собрала способы и адресатов обращений для граждан. Добавлю что при исчезновении данных важно писать во все госорганы которые за эти данные отвечают. Я вот жалею что когда Минобрнауки удалили данные по статистике ЕГЭ с ege.edu.ru (ныне переадресует на сайт Рособрнадзора), то мы не развернули большой общественной кампании.

А ведь если подумать, ещё несколько лет назад была доступна статистика ЕГЭ хотя бы на уровне субъектов федерации, а мы добивались открытия её хотя бы на муниципальном уровне, а лучше на уровне каждого образовательного учреждения (как это делается в других странах). А теперь нет многих, даже агргегированных данных о качестве жизни.

#opengov #opendata

Очень часто спрашивают, что делать с отсутствием реестра субсидий на портале «Электронного бюджета» и сокращением полей для публикации.

Вы всегда можете написать обращение в госорган и получить на него официальный ответ в течение 30 дней (чем больше обращений, тем лучше). На мой взгляд, написать можно в:

- Минфин России (https://minfin.gov.ru/ru/appeal/)
- Федеральное казначейство (https://roskazna.gov.ru/priem-obrashhenij/otpravit-obrashchenie/)
- Счетную палату РФ (https://ach.gov.ru/support/)
- Правительство РФ (http://services.government.ru/letters/)
- Генпрокуратуру РФ (https://epp.genproc.gov.ru/web/gprf/internet-reception)
- Президенту РФ (http://letters.kremlin.ru)

Парламент Австралии принял в окончательной редакции закон регулирующий ссылки на новостные сайты [1] в ответ на который Google (Alphabet) грозился отключить поиск, а Facebook превентивно заблокировали возможность публиковать новости на австралийские новостные сайты.

В итоге обе компании договорились с Правительством Австралии о "значительной финансовой поддержке" индустрии медиа в Австралии и том что обе компании пошли по пути заключения соглашений с австралийским медиа-бизнесом. Переговоры с Facebook'ом при этом шли около 11 часов, как пишет, Bloomberg.

Но, с принятием закона, компании, компании "остаются на крючке". Если Правительство Австралии в какой-то момент сочтет что Google и Facebook недостаточно поддерживают местную новостную индустрию, то оно может применить положения закона против компаний.

Теперь можно ожидать в самое ближайшее время аналогичного регулирования в других странах.

Ссылки:
[1] https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-02-24/australia-passes-law-forcing-facebook-google-to-pay-for-news

#adtech #tech #regulation #australia

Фонд RAAIS (Великобритания) раздаёт гранты на неназванную сумму на 3-х месячные проекты по применению ИИ в целях общего блага (common good) [1]

В примерах поддержанных проектов:
- Open Climate Fix [2] - использование ИИ, открытости науки в целях уменьшения выброса парниковых газов
- OpenMined [3] - разработка этического ИИ и инструментов для разработчики этических алгоритмов

Нет требований по тому чтобы проект был от некоммерческой организации, но почти наверняка есть требования чтобы он был с открытым кодом и под свободной лицензией.

Тем кто работает с ИИ и ищет своему опыту благое применение может быть интересно.

Напомню что в мире довольно много грантов выдающихся на исследования и проекты в области ИИ. Например, гранты Microsoft [4] [5] [6], ранее существовавший проект AI Grant [7], гранты Salesforce [8] и другие.


Ссылки:
[1] https://www.raais.org/grants
[2] http://openclimatefix.org/
[3] http://www.openmined.org/
[4] https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth-grants
[5] https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-accessibility-grants
[6] https://venturebeat.com/2020/01/29/microsoft-launches-50-million-ai-for-health-grant-program/
[7] https://aigrant.org/
[8] https://einstein.ai/outreach/grants

#ai #research #grants

Новый жанр заметок в журналистике - это новые госприложения. РБК написали про TDM Messenger [1] выложенный и оперативно удалённый ГКУ Информационный город (юр. лицо от которого публикуются приложения Правительства Москвы, ДИТ Москвы и тд.).

Приложение оказалось разработанным ID Parterner Ltd. [2], ООО «Айди Партнер», московским крупным строительным подрядчиком, ранее не замеченном в наличии ИТ компетенций, зато с большим пакетом госконтрактов в разных регионах страны [3].

А вот контракт на разработку мессенжера найти не удалось и очень хочется понять основания на которых ГКУ Информационный город (ДИТ Москвы) его публиковало. Субконтрактом какого контракта является это приложение?

Хочется ещё провести анализ его приватности, но его слишком быстро удалили.

Ссылки:
[1] https://www.rbc.ru/technology_and_media/25/02/2021/6036607a9a7947295d9a9188
[2] https://www.id-partner.net/
[3] https://clearspending.ru/supplier/inn=7733668641&kpp=770301001

#it #government #moscow #privacy

Papers With Code [1] проект с базой из более чем 41 тысячи научных статей по машинному обучению, 3200+ наборов данных используемых в этих статьях, более чем 2000 задач по которым сгруппированы эти статьи и почти 4000 измерений эффективности решения этих задач. И все эти статьи с открытым кодом, а все эти наборы данных - открытые данные.

Проект создан сообществом в основе которого команда Facebook AI Research. Все материалы доступны под лицензией Creative Commons, данные всех разделов доступны как открытые данные [2].

Внутри проекта есть также подпроекты посвящённые астрономии, компьютерным наукам, физике, математике и статистике.

А также общедоступен исходный код с помощью которого авторы проекта извлекают результаты, ссылки на код и тд. из научных статей о машинном обучении и не только [3] и код для интеграции с этим порталом.

На проект можно посмотреть сразу с двух сторон.

С одной стороны - это развитие баз научных статей, с учётом предметной специфики и с хорошим потенциалом развития в сторону executive papers. Сейчас авторы извлекают дополнительные знания о статьях из их текста, а в перспективе статьи могут иметь ту структурированную форму когда необходимые связи с кодом и данными прописываются внутри.

С другой стороны - это похоже на проекты OpenNeuro и Galaxy, созданных как каталоги данных с расширенным набором инструментов в предметных областях (нейробилологии и генетики). А в случае Papers With Code - это алгоритмоёмкие области с интенсивным использованием данных.

Ссылки:
[1] https://paperswithcode.com
[2] https://paperswithcode.com/about
[3] https://github.com/paperswithcode

#opendata #data #ai

Open Data Charter начали работу над таксономией данных [1] которые государства должны раскрывать во время пандемий. Это документ для общественного обсуждения Data Taxonomyfor Pandemic Preparedness [2] и пример по странам южной америки и ряду других с анализом того что и как публикуется уже сейчас [3].

Это вопрос не только эпидемиологии, но и данных о закупках, госфинансировании, антипандемических мер и так далее. А дальше, вначале таксономия, потом стандарт открытости, а потом и сравнение стран по прозрачности антипандемической деятельности.

Думаю что до конца года будет новый рейтинг.

Ссылки:
[1] https://medium.com/opendatacharter/covid-19-data-cards-6b0297d9100c
[2] https://docs.google.com/document/d/1CgCSSy4m02R-4neYlKEJqADiiLuTtIDDABojvPHrbHU/edit#heading=h.bxijjukslpp1
[3] https://docs.google.com/spreadsheets/d/1NHCHy7skXnf3krs0ySrC01_DG3_lXejcCfCP0iIuTm0/edit#gid=1766531576

#opendata #opendatacharter #opengovernment

2 марта в 18:00 приглашаем на онлайн мастер-класс «О чем говорят депутаты Госдумы? Анализ текстовых данных на Python», который состоится накануне Дня открытых данных.

Мастер-класс проведет Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist OURA, Руководитель курсов по машинному обучению в Otus.ru.

Вместе со спикером участники проанализируют, о чем за 20 лет говорили депутаты разных партий, как менялось содержание их выступлений по годам, что изменилось в гендерном балансе Думы последнего созыва и как это повлияло на риторику.

Данные: транскрипты всех выступлений депутатов Государственной Думы с 2000 года.

Технологии: Python, сбор данных через API, Natural Language Processing (NLP), тематическое моделирование, визуализация данных.

Требования к участникам: базового знания Python будет достаточно для понимания происходящего, но присоединяться можно и без навыков программирования.

Регистрация для участия в мастер-классе на сайте https://opendataday.ru/msk.

Тим О'Релли в колонке в The Information [1] даёт 3 новых определения данных.
Основное:
- данные это новый песок

и дополнительные:
- данные - это кремний
- данные - это оксиконтин (наркотическое средство)

Почему песок? Потому что ценность одной малой песчинки данных и ценность большого их количества различны. Ценность значительно вырастает когда они собраны вместе и перерабатываются в кремний.

Почему кремний? Потому что из кремния состоит 28% земной коры но его добыча требует огромных расходов и индустриальной инфраструктуры.

Почему оксиконтин? Потому что для тех кто эксплуатируют свой доступ к данным они подобны наркотическому привыканию.

Правда в статье есть акценты на том что несмотря на сверхдоходы основных пользователей данных нельзя жестко ограничивать это использование через требования приватности и что выгоды от обмена данными слишком велики. Тезис вполне подходит для хорошей дискуссии.

В целом это не первая попытка переосмыслить что такое данные. Слишком многим не нравится определение что данные это новая нефть или данные это новое электричество или данные это новое золото.

Возможно сравнение данных с кремнием имеет право на существование, но, я всё больше склоняюсь к тому что это та область где уже бессмысленны аналогии. Надо просто обучать природе явления - данных, а образы физического мира для них малопригодны.

Статья доступна за пэйволлом, если кто-то не сможет прочитать, напишите, выложу в её текст в чате

Ссылки:
[1] https://www.theinformation.com/articles/data-is-the-new-sand

#data

Замечательный свежий проект "Достоевский" [1] на открытых данных и с открытыми данными оформлен как удобный интерфейс над судебной статистикой [2] Судебного департамента РФ.

Данные, относительно, небольшого объёма, но собраны, обработаны, представлены в виде удобного набора данных и наглядной аналитики.

Авторы проекта ОВД Инфо [3] и Data for society [4] соблюли все все правила открытости для таких проектов: сделали аналитику (рассказали историю), опубликовали набор данных и всё под открытой лицензией Creative Commons.

Для полного счастья нехватает разьве что открытого кода, который, также опубликован [5]. Так что проект хороший со всех сторон. А для тех кто работает с правоохранительной системой постоянно это ещё и замечательный источник пищи для размышлений и продумывания действий.

Ссылки:
[1] https://beta.dostoevsky.io/ru/
[2] http://cdep.ru/index.php?id=79
[3] https://ovdinfo.org/
[4] https://d4s.io/
[5] https://github.com/goooseman/dostoevsky-website/

#opendata #projects #courts

Появилось свежее приложение ФГИС Аршин для андроид [1] от ФГУП ВНИИМС (Всероссийский научно-исследовательский институт метрологической службы — головной институт в системе Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии) .

В приложении 9 трекеров [2] включая Amplitude и Segment по профилированию пользователей на рынке adtech, а также оно запрашивает 47 разрешений на телефоне включая работу с календарём, доступ к контактам, микрофону и камере и доступ к точному местонахождению.

Если судить по названию то теперь во ФГИС нормально включать код передачи третьим сторонам и собирать данные о контактах пользователей?

Вроде Росстандарт не правоохранители, не спецслужба, и с COVID-19 не борется. Радует только то что там число установок всего 50+ и в списке обязательных к предустановке приложений его нет.

Зато политика конфиденциальности (ссылка из профиля в Google Play) [3] "зачётная". Помимо прямого обмана "Not third-party analytics" и "The data is not shared with third parties", оно ещё и юридически ничтожно.

Это всё к вопросу о том как создаются ФГИС в России. Вот так и создаются, на коленке, с передачей данных о пользователях 3-м сторонам, запредельным доступом к устройствам пользователей и весьма невысокой культурой разработки.

Ссылки:
[1] https://play.google.com/store/apps/details?id=com.vniims.arshin
[2] https://reports.exodus-privacy.eu.org/en/reports/166597/
[3] https://drive.google.com/file/d/1DIhOvJhsBEfQzLPWDePwKcU1EbGLioII/view

#government #apps #android

Всем привет!

1-6 марта Инфокультура отметит Международный День открытых данных 2021.

Накануне Дня открытых данных, с 1 по 5 марта, проведем серию практических мастер-классов по работе с открытыми данными в онлайн. Приглашаем участвовать всех желающих 🙂

— 1 марта, 18:00, мастер-класс дата-журналиста Алекся Смагина «Вскрываем декларации. Как при помощи регулярных выражений привести Word’овскую табличку к пригодной для анализа форме».

— 2 марта, 18:00, мастер-класс дата-сайентиста Дмитрия Сергеева «О чем говорят депутаты Госдумы? Анализ текстовых данных на Python».

— 3 марта, 18:00, мастер-классы по работе с геопространственными данными и картами для новичков и профи: создание карты с помощью unfolded.ai и затем краткий обзор OS-фреймворков для сетевого анализа городской среды на примере задачи построения изохрон.

— 4 марта, 15:00, мастер-класс по поиску открытых данных от DataMasters.

— 5 марта, 16:00, мастер-класс «Российская официальная статистика: как сделать работу с данными удобнее, а данные — понятнее?».

— 5 марта, 18:00, мастер-класс «Визуализация данных в ObservableHQ». После мастер-класса состоится подведение итогов Moscow Dataviz Awards 2021 — ежегодной международной премии за достижения в области инфографики, визуализации данных и дата-арта (moscowdatavizawards.com).

Программа и регистрация: https://opendataday.ru/msk. Присоединяйтесь!

София Иванова зарегистрировавшая ИП через сервис Tinkoff получила несколько десятков, а то и сотню звонков за несколько дней [1]. Интересный вопрос "где протечка" - в сервисе банка или в ФНС ? Рассматривая Софию Иванову как собирательный образ микропредпринимателя, то почти каждый из них испытывает моменты "коммуникационной агрессии". Они возникают когда в их предприятии возникает значимое событие воспринимаемое продавцами услуг для бизнеса как триггер.

Сейчас это два таких события как:
- регистрация организации
- победа на тендере

Оба этих случая - это злоупотребление даже не открытыми, а доступными данными. Посредники получают их из ЕГРЮЛ, баз госконтрактов, сайтов торговых площадок и так далее. Они перепродают контакты тем кто использует их для холодных звонков.

Поэтому, когда Вы регистрируете ИП или ООО или иное юр. лицо, то это поток звонков от банков. Когда побеждаете на тендере то звонят бесконечное число банков и посредников выдающих банковские гарантии. И с каждым годом звонков всё больше, и с каждым годом ситуация всё хуже. Крупный и средний бизнес может указать входящий номер секретаря и ничего не делать, а ИП и микробизнес обычно не знают что такое произоёдет и указывают личные мобильные телефоны.

Но виновата в этом не открытость данных, потому что контакты берут далеко не только ЕГРЮЛ и реестра госконтрактов к примеру. Часто контакты компании выигрывающей тендер собраны заранее из десятков разных источников включая сайт и ещё десятки других источников.

Что делать? Значительно упрощать заявления о телефонном спаме и ужесточать наказание за массовый спам. И да, всё это технически вполне возможно, спам замечательно умеют отслеживать Truecaller и аналогичные продукты Яндекса и Касперского. Казалось бы что мешает ФАС России (отвечают за регулирование рекламы) и Роспотребнадзору (отвечают за регулирование рынка потребителей) и Банку России (регулируют банки) взяться за спамеров со всем пристрастием хотя в кооперации с коммерческими сервисами которые такой спам умеют ловить? Я вот не знаю что мешает, а пока самое разумное что можно сделать - это не указывать свой личный телефон если вы зарегистрировали ИП или выигрываете тендер. Лучше купите отдельную SIM карту и готовьтесь к шквалу звонков.

Ссылки:
[1] https://www.facebook.com/ivanova.sofya/posts/5455743684443717

#opendata #spam

The Information опубликовали список из 50 наиболее многообещающих стартапов [1] (осторожно пэйвол) разбитых по 5 категориям, из этих стартапов, значительная часть, или связана с данными напрямую, или опосредовано. Например, номер 1 в категории AI - это Alation [2], один из наиболее дорогих корпоративных каталогов данных обещающих что они используют технологии AI для организации корпоративных данных для последующего машинного обучения.

Там много и других примеров стартапов с фокусом на микросервисы (Kong), обработку данных в облачных хранилищах (Starburst Data) и др.

P.S. Если кому-то понадобится статья целиком, пишите в чат, выложу туда её текст.

Ссылки:
[1] https://www.theinformation.com/ti50
[2] https://www.alation.com/

#tech #data #bigdata

В Индии Development Data Lab выложили набор данных о 81.2 миллионе судебных дел из которых 10 миллионов дел идентифицированы как уголовные дела [1]

Данные собраны из e-Court platform [2] и использовались в исследовании предубеждения судов на гендерной и религиозной основе [3].

До этого они делали очень крутой проект SHRUG [4] сбора и визуализации гиперлокальных социоэкономических данных Индии. Это данные о 500,000 деревнях, 8000 городах, и 4000 законодательных собраниях.

А сами данные включают данные о: компаниях, населении, потреблении, выборах, политиках, образовании, энергетике, кастах, дорогах, ночном освещении, покрытии лесом и секторах. Всё это представлено в виде базы данных и наглядного атласа [5].

Если проект по судебным делам в России возможен и даже будет сопоставим, то можно долго писать почему невозможно сделать аналог SHRUG'а, и главная причина будет в полнейшем отсутствии данных переписи/переписей в гиперлокальном виде и отсутствие актуализированной карты с гиперлокальной разметкой муниципалитетов.

Да и данных о качестве жизни маловато, а если она и есть то негармонизируема на всю страну.

Ссылки:
[1] http://www.devdatalab.org/judicial-data
[2] https://districts.ecourts.gov.in
[3] https://shrug-assets-ddl.s3.amazonaws.com/static/main/assets/other/India_Courts_In_Group_Bias.pdf
[4] http://www.devdatalab.org/shrug
[5] http://www.devdatalab.org/atlas

#opendata #opengov #data #india

Напоминаю что День открытых данных в этом году пройдет онлайн [1] где кроме мероприятий 6-го марта проходит серия мастер-классов первый из которых пройдет сегодня, 1 марта в 18:00 (MSK, GMT+3), мастер-класс «Вскрываем декларации. Как при помощи регулярных выражений привести Word'овскую табличку к пригодной для анализа форме».

Мастер-классы будут проходить ежедневного до 5-го марта включительно.

А потом, 6 марта, будет серия интересных дискуссий по злободневным вопросам. В этом году мы позвали много зарубежных экспертов и будет особенно интересно узнать о том что происходит в мире.

Обязательно регистрируйтесь на сайте, приходите и распространяйте!

Ссылки:
[1] https://opendataday.ru/msk

#opendata #infoculture

Я тут читаю свежую концепцию цифровой и функциональной трансформации социальной сферы, относящейся к сфере деятельности Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации, на период до 2025 года [1], а завтра около 14:30-15:00 комментирую её в прямом эфире ОТР.

Я так понимаю что это именно то что сейчас называют в СМИ "социальным казначейством". Концепция по своей сути техноунитарная, в её основе объединение органов власти и иных государственных структур в единую информационную систему. В такой модели, когда информационная система становится важнее самих органов власти - это путь к централизации полномочий и неизбежной, но возможно, не такой уж скорой реформе Пенсионного Фонда, ФОМС, ФСС и Минтруда.

Могу сказать что сама концепция весьма забавно написана. Ранее термины вроде морально устаревшая не применялись в официальных документах. А англицизмы вроде реинжиниринг применялись как упрощение словосочетания комплексная оптимизация. Ну и в целом, редко применяется оно в российских НПА (почти никогда). Также как и омниканальность ранее присутствовавшая только в плане мероприятий по направлению "Информационная инфраструктура"программы "Цифровая экономика Российской Федерации.

На что можно обратить внимание:
- работу с данными планируют делать через Национальную систему управления данными, но с оговорками о временности работы с витринами данных. Нечеткие формулировки не дают точного ответа планируется ли НСУД в итоге или нет в стыковке с этой платформой;
- для реализации платформы будет использоваться единая цифровая платформа Российской Федерации "ГосТех" (читай Сбер)
- в целом подход резко усиливает Минтруд России, министерство становится головным органом власти
- в концепции ничего нет про работу с социально-уязвимыми группами граждан, не имеющих доступ в Интернет и тд. То есть нет упоминаий о защите от цифровой дискриминации.

Может ещё что-то найду, надо вчитаться. Пока ощущение что в скором будущем в России информационные системы заменят органы власти. Вопрос уже скоро будет не про цифровизацию госуправления, а можно ли рассматривать госуправление без цифры? По моему, уже нет.

Ссылки:
[1] http://static.government.ru/media/files/i2keGFnJGgf832zbAW9tQ7yDDLuEe3Ru.pdf

#government #it #regulation