О принципах датацентризма, сетецентризма и командноцентризма в контексте информатизации государственного управления

Купряшин Г.Л., Шрамм А.Е.

О принципах датацентризма1, сетецентризма и командноцентризма в контексте информатизации государственного управления

Купряшин Геннадий Львович — доктор политических наук, профессор, кафедра теории и методологии государственного и муниципального управления, факультет государственного управления, МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, РФ. E-mail: gkupryashin@gmail.com SPIN-код РИНЦ: 8483-8158

Шрамм Александр Евгеньевич — главный консультант SAP, аспирант, кафедра теории и методологии государственного и муниципального управления, факультет государственного управления, МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, РФ. E-mail: alschramm@outlook. com SPIN-код РИНЦ: 2827-4964

Аннотация

В статье сформулирована дескриптивная модель развития общегосударственных информационно-управляющих систем на основе, с одной стороны, принципов датацентризма, сетецентризма и командноцентризма и, с другой стороны, представлений об информационно-управляющих системах как о кибернетических системах первого, второго и третьего порядка. Авторами рассмотрены современные тенденции развития общегосударственных информационно-управляющих систем в Российской Федерации — от ситуационных центров поддержки принятия решений до концепции государства как платформы. Сформулировано утверждение о конвергентном развитии датацентрических, сетецентрических и командноцентрических компонентов общегосударственных информационно-управляющих систем при интеграции процессов принятия и реализации решений. Конвергентное развитие обусловлено имманентной двойственностью информационно-управляющих систем ввиду естественного размежевания процессов принятия и реализации решений и, как следствие, наличием систем двух классов — систем поддержки принятия решений (командноцентрических систем) и автоматизированных систем управления (датацентрических систем). Первые решают задачи информатизации процессов принятия решений, последние решают задачи информатизации процессов реализации решений. Развитие систем командноцентрического и датацентрического толка сопровождается их сетевизацией, то есть включением объекта управления в процессы принятия и реализации решений. Авторы утверждают, что информатизация управления должна протекать сбалансированно с равномерным учётом предложенных принципов информатизации; с учётом требований как вертикали, так и горизонтали управления; с учётом информационного включения объекта управления в процессы принятия и реализации решений. В статье проведено критическое осмысление концепции государства как платформы, представлен взгляд на концепцию цифрового государственного управления с позиций диалектики «командноцентризм-датацентризм». Авторами выдвинута гипотеза о способности государственного управления обеспечить сбалансированное развитие общегосударственных информационно-управляющих систем посредством включения объекта управления в процессы принятия и реализации решений (сетевизации) и интеграции процесса управления (диалектического решения проблемы двойственности информационно-управляющих систем). Информатизация вертикали власти при этом меняет понимание роли принципал-агентской модели государственного управления.

Ключевые слова

Государственное управление, информатизация управления, общегосударственные информационно-управляющие системы, датацентризм, сетецентризм,

1 От англ. data — данные.

командноцентризм, ситуационные центры, государство как платформа, цифровое государственное управление, принципал-агентская модель государственного управления.

DOI: 10.24411/2070-1381-2019-10010 Введение

Одна из ключевых проблем государственного управления — проблема управляемости, которая заключается в сложностях проведения единой государственной политики на всех уровнях административной иерархии, построенной на основе принципал-агентской модели. Для этой модели административная (операционная) деятельность — это не менеджерская, а бюрократическая деятельность, оцениваемая по тому, насколько точно поручивший эту деятельность принципал может добиться точного и безусловного выполнения агентом своих поручений. Тем самым жестко разделяются сферы принятия и исполнения решений и соответствующие категории государственных служащих на руководителей и подчиненных. Причем это касается как построения иерархической структуры в рамках одного ведомства, так и организационного дизайна всего государственного управления в целом. На практике такая иерархия приводит к большому разрыву в понимании осуществляемых действий между правящей верхушкой и простыми исполнителями. Перегруженность информацией лиц, принимающих решения, не дает возможности провести аналитику на должном уровне, ослабляет стратегию государственного управления, что является одной из причин принятия неэффективных решений, а следствие — неисполнение их на низшем уровне.

Налицо ситуация, когда попытка решить проблему управляемости приводит к управленческому парадоксу. С одной стороны, управленческая элита нуждается в огромном административном аппарате для проведения в жизнь своих решений, а с другой — рост самостоятельности и значения бюрократии ведет к потере управляемости, чреватой хаосом и даже коллапсом всей системы. Данный парадокс означает неопределенность при делегировании власти и постоянно воспроизводимое противоречие между политическими и административными функциями государственного управления, что нарушает действие последних и создает возможности для возникновения различного рода дисфункций.

Обычно попытки преодолеть дисфункции принципал-агентской модели связывают с переформатированием бюрократической иерархии на основе децентрализованной модели нового государственного управления (New Public

Management, NPM) или с развитием сетевых отношений в рамках модели нового общественного управления (New Public Governance, NPG). Однако деэтатизация и дерегулирование не спасли экономику от кризисов, финансовых неурядиц и политико-административной нестабильности в различных, в том числе развитых, странах мира. Финансово-экономические проблемы наложились на кризис рыночной модели государственного управления, когда актуализировались трудности в проведении единой государственной политики на всех уровнях административной иерархии, согласовании управленческих решений по горизонтали политико-административной структуры, соблюдении этических норм государственной службы. Новые проблемы усиливают сомнения в возможностях NPM и NPG адаптировать рыночные и сетевые инструменты к решению задач публичного сектора. В этих условиях процессное управление, ориентированное на стандарты и регламенты, показало новые способности, по сравнению с управлением, ориентированным на результаты, особенно в странах, не решивших в полной мере задачи модернизации (рационализации) государственного управления. Критика способности NPM и NPG кардинально повысить качество государственного управления привела к возрождению интереса к бюрократической модели, появились предложения о возможном преодолении традиционных дисфункций бюрократии за счет соединения элементов веберианства с NPM [Olsen 2006, 1-24].

В развитых странах-членах Организации экономического сотрудничества и развития набирает популярность еще одна трактовка возможной «реинкарнации» бюрократии, предлагающая модернизировать парадигму нео-веберианского государства с использованием механизмов «второй волны цифрового государственного управления». В результате появляется все больше сторонников, аргументирующих необходимость использования колоссального управленческого потенциала модели цифрового государственного управления (Digital Era Governance, DEG) [Margetts, Dunleavy 2013]. DEG включает цифровую централизацию за счет интеграции управленческих задач в большие базы данных, основанную на холизме организацию удовлетворения потребностей граждан, использование технологий Web 2.0 и социальных сетей. Таким образом, в отличие от NPM и NPG, DEG не относит централизацию системы принятия решений к ключевой патологии государственного управления. Сторонники DEG полагают, что цифровая революция значительно улучшает условия для организационной интеграции и централизации, используя Big Data для обработки информации.

Авторы данной статьи, присоединяясь к сторонникам DEG, считают, что цифровая революция автоматизирует не только процесс исполнения, но и принятия управленческих решений, включает объект решений в процесс их принятия, что создает новые не только технологические, но и управленческие возможности для реинкарнации принципал-агентской модели, позволяющие снять разрывы в системе принятия и исполнения управленческих решений и тем самым разрешить проблему управляемости посредством ликвидации условий для оппортунизма подчиненных [Lane 2007]. Наша гипотеза заключается в утверждении способности государственного управления посредством сетевизации командоцентризма (централизованного принятия управленческих решений) и датацентризма (информационных систем исполнения решений) решить проблему двойственной природы информационно-управляющих систем. Интеграция процесса принятия управленческих решений качественно меняет понимание роли принципал-агентской модели государственного управления и ее патологий. Институциализация основных уровней государственного управления (политического, административного, технологического) может, в частности, включать формирование сети центров принятия решений, что, на наш взгляд, не противоречит командоцентризму, но представляет процесс принятия государственных управленческих решений как результат интегрированной системы. Кроме того, интеграционный подход не конфликтует с идеей рассмотрения государства как платформы.

Двойственная природа информационно-управляющих систем

Проектирование информационно-управляющих систем традиционно основывается на наиболее общем базовом представлении о модели управления, подразумевающем наличие субъекта и объекта управления, связанных между собой процессами принятия и реализации решений. Размежевание процессов принятия и реализации решений, естественным образом возникающее в процессе управления, обусловливает двойственную природу информационно-управляющих систем и оказывает непосредственное влияние на их архитектуру, включающую в себя, с одной стороны, системы поддержки принятия решений и, с другой стороны, автоматизированные системы управления. Первые обеспечивают осуществление управляющего воздействия на объект управления, последние — сбор и обработку информации об объекте управления. Важной проблемой проектирования при этом становится интеграция процессов принятия и реализации решений в рамках единой системы.

Информационно-управляющая система

Процессы принятия решений

Процессы реализации решений

СППР

АСУ

Рисунок 1. Интеграция процессов принятия и реализации решений в информационно-управляющей системе2

,2

Двойственная природа ИУС, обусловленная размежеванием процессов принятия и реализации решений, позволяет выявить два подхода к информационно-аналитическому обеспечению процесса управления и ввести понятия принципов командноцентризма и датацентризма, необходимые для систематизации тенденций в сфере информатизации управления. Назовём эти подходы соответственно СППР и АСУ в зависимости от того, какой класс систем доминирует в информационно-управляющей истеме.

Необходимо отдельно отметить, что ни одна из систем класса СППР при этом в чистом виде не является командноцентрической, поскольку в том или ином виде подразумевает необходимость машинного сбора и обработки информации, а не только принятие решений и дачу команд. Так же как и ни одна из систем класса АСУ не является в чистом виде датацентрической, поскольку подразумевает необходимость принятия решений и отдачу распоряжений на основе собираемых и обрабатываемых данных. Тем не менее понятие о таких принципиально различных подходах существенно. Оно не позволит упустить из виду дихотомию информатизации процесса управления. Двойственность информационно-аналитического обеспечения процесса управления представлена в Таблице 1.

2 Cоставлено авторами. ИУС — информационно-управляющая система. СППР — Система поддержки принятия решений. АСУ — Автоматизированная система управления.

Таблица 1. Двойственность информационно-аналитического обеспечения процесса управления3

СППР АСУ

Процесс Принятие решений Реализация решений

Показатель Результативность управления Операционная эффективность

«Хорошо» Управленческое воздействие в режиме реального времени Информация об объекте в режиме реального времени

«Плохо» Потеря управляемости Потеря обратной связи

Принцип Командноцентрический Датацентрический

Интеграция Вертикальная

Модель Как пример: Модель жизнеспособности системы (VSM) Операционный финансовый цикл

Примеры архитектуры систем СППР общегосударственного масштаба и масштаба предприятия можно встретить в трудах известного кибернетика Стаффорда Бира [Beer 1981]. Биру принадлежала идея создания иерархии командных пунктов (operation rooms) для управления сложными социально-экономическими системами (экономикой Чили) в режиме реального времени и концепция «мозга» фирмы, основанная на иерархической модели управления автономной «живой» системой масштаба предприятия.

В России идеи С. Бира получили развитие на протяжении последних двадцати лет в системе распределённых ситуационных центров (СРСЦ) — системе СППР исполнительной власти разных уровней: от ситуационного центра Президента РФ до ситуационных центров субъектов Федерации и муниципалитетов [Стратегическое целеполагание в ситуационных центрах развития 2018].

Пример концепции общегосударственной АСУ можно встретить в трудах советского математика и кибернетика академика АН СССР В.М. Глушкова [Глушков 1975]. Полное название системы — Общегосударственная автоматизированная система сбора и обработки информации для учёта, планирования и управления народным хозяйством (ОГАС). Систему предполагалось строить на базе единой государственной сети вычислительных центров (ЕГСВЧ) — прообразе современных центров обработки данных (ЦОД) и сети Интернет. Одна из перспективных концепций развития общегосударственной АСУ в наши дни носит название «Государство как платформа». Концепция была разработана и представлена российским Центром стратегических разработок [Петров и др. 2018].

3 Cоставлено авторами. VSM — Viable System Model.

Мы вернёмся к обсуждению общегосударственных систем поддержки принятия решений и общегосударственных автоматизированных систем управления в третьем разделе статьи одновременно с анализом феномена сетевизации информационно-управляющих систем, возникающего при попытке масштабирования ИУС предприятия до ИУС отрасли, территории и народного хозяйства. Сейчас же нам важно подчеркнуть двойственную природу ИУС. Сделаем это на примере ИУС масштаба предприятия в соответствии с признаками, представленными в Таблице 1.

Итак, информационно-управляющая система масштаба предприятия, строящаяся на принципах датацентризма с доминированием систем класса АСУ, своей основной задачей ставит сбор и обработку информации о процессах реализации решений в режиме реального времени для обеспечения устойчивой обратной связи процесса управления. Процессы реализации решений моделируются в соответствии с особенностями операционного и финансового циклов и включают в себя функции учёта, контроля и планирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Ключевым фактором успеха датацентрической ИУС масштаба предприятия считается сквозная бесшовная интеграция процессов низового уровня и агрегация получаемой информации наверх в соответствии с иерархией процессов в режиме реального времени.

Апофеоз датацентризма — полная информация об объекте управления, его операционных и финансовых процессах в цифровом виде на уровне совета директоров предприятия с возможностью мгновенной детализации информации до низовых уровней — первичных источников данных. Подобная архитектура считается организационно и технически труднореализуемой и затратной, однако до сих пор остаётся ориентиром и идеалом для специалистов в области информационного консалтинга и управления. Результатом внедрения датацентрической ИУС становится так называемое предприятие реального времени (real time enterprise).

Обратимся теперь к информационно-управляющей системе масштаба предприятия, строящейся на принципах командноцентризма с доминированием систем класса СППР. Основная задача такой системы — осуществление управляющего воздействия на объект управления через процессы принятия решений в режиме реального времени в рамках существующей иерархии управления. Процессы принятия решений моделируются в соответствии с особенностями структуры управления предприятия и системы его ключевых показателей эффективности и результативности. В систему, помимо распорядительных механизмов и средств связи, встраиваются

механизмы контроля. Собираемая информация при этом не обязательно носит централизованный структурированный характер, как в АСУ. Информация может приходить в аналоговом или в цифровом неструктурированном виде, то есть в виде естественного текста отчётов, рапортов, аналитических записок. Ключевым фактором успеха командноцентрической ИУС масштаба предприятия считается интеграция процессов принятия решений в рамках иерархии управления с бесперебойным каскадированием управляющего воздействия вниз и эскалацией контроля наверх.

Предприятия, достигшие успехов во внедрении систем АСУ и ставшие предприятиями реального времени, стремятся замкнуть петлю процесса управления, представленную на Рисунке 1, посредством внедрения современных аналогово-цифровых систем СППР для перехода от предприятия реального времени к живому предприятию (live enterprise). Концепция живого предприятия подразумевает сочетание возможности сбора и обработки информации об объекте управления в режиме реального времени с возможностью осуществления непосредственного управляющего воздействия на объект управления в режиме реального времени [Талалаев 2011].

Развитие систем СППР и АСУ, их интеграция в единую ИУС и перевод функционирования ИУС в режим реального времени — всё это проблемы информатизации управления. Несмотря на сложность, эти проблемы вполне решаемы, по крайней мере, в рамках систем масштаба предприятия. Если рассматривать предприятие как автономную единицу, находящуюся под полным операционным контролем некой системы управления, то задачи информатизации управления можно успешно решать путём установления цифрового контроля в дополнение к операционному. Трудности возникают при необходимости информатизации процессов, выходящих за границы зоны операционного контроля системы управления, когда требуется информатизировать взаимодействия с контрагентами и другими элементами среды для более эффективного осуществления функций опосредованного управления.

Проблемы информатизации опосредованного управления актуальны как для ИУС масштаба предприятия — цифровая привязка клиентов, поставщиков, — так и для общегосударственных ИУС — цифровая привязка внешних центров принятия решений, экономических агентов, граждан. Информатизация опосредованного управления связана с феноменом сетевизации. Однако, прежде чем приступить к анализу феномена сетевизации, обратимся к современной трактовке модели АСУ для упорядочивания понятий больших данных, цифровых платформ и кибер-физических человеческих систем.

Современная трактовка модели автоматизированной системы управления

Полвека назад модель автоматизированной системы управления включала в себя как минимум две составляющих: автоматизированную систему управления технологическим процессом (АСУТП) и автоматизированную систему организационного управления (АСОУ) [Глушков 1974, 188]. На системы класса АСОУ возлагались большие надежды в смысле перехода к безбумажному документообороту, автоматизации рутинных учётно-контрольных процедур, создания справочно-информационных систем и перехода к оптимальному управлению на основе: 1) перестройки организационных процедур, 2) введения новых экономических механизмов и 3) автоматизации управленческого труда. Отмечалась тенденция сопряжения систем АСУТП и АСОУ и появления интегрированных систем управления [Там же]. Предполагалось проектирование и внедрение систем АСУ различных уровней — от уровня предприятий (АСУП) и отраслей (ОАСУ) до уровня народного хозяйства и общегосударственного уровня (ОГАС)4.

На практике системы АСУ развивались с большим креном в сторону АСУТП, не решая задач организационного управления. Им не удалось выйти на общенациональный уровень и сколько-нибудь приблизить автоматизацию управленческого труда. Модель АСУ сначала выродилась в простое использование ЭВМ для решения отдельных задач управления без автоматизации этапов сбора информации и формирования управляющих воздействий, а затем, с массовым переходом на зарубежные технологии, либо окончательно утратила свои позиции перспективной модели информатизации управления, либо свелась к датацентрическому полюсу информационно-управляющих систем, как это было описано в предыдущем разделе данной статьи. Модель АСУ, таким образом, прошла в СССР и постсоветской России полувековую эволюцию от систем АСОУ и АСУТП, описанных В.М. Глушковым, до современных датацентрических АСУ.

Базовые компоненты модели были революционизированы в научно-техническом смысле, и их названия претерпели изменения, однако сохранили свои функции и суть с точки зрения проблем информатизации управления. Базовые компоненты модели АСУ в их традиционном понимании представлены на Рисунке 2.

4 АСУТП — автоматизированная система управления технологическим процессом. АСУП — автоматизированная система управления предприятием. ОАСУ — отраслевая автоматизированная система управления. ОГАС — общегосударственная автоматизированная система управления.

Рисунок 2. Базовые компоненты модели АСУ

Традиционно модель АСУ включает в себя: 1) данные в цифровом формате, 2) программное обеспечение для сбора, хранения и обработки данных и 3) кибер-физические системы для осуществления автоматического управления.

Человек осуществляет ввод данных о состоянии процессов через транзакционные системы, например рутинный учёт-контроль финансово-хозяйственных операций, и выводит справочно-информационные данные через аналитические системы. Робототехнические комплексы осуществляют автоматическое, без вмешательства человека или автоматизированное программное управление процессами, формируя так называемые кибер-физические системы за счёт сочетания доступа к киберпространству — программам — и к физическому пространству через сенсоры и исполняющие устройства.

Базовые компоненты модели АСУ сохранили свою актуальность и в наши дни с той лишь разницей, что с входом в цифровую эпоху вместо данных в цифровом формате мы говорим о больших данных в цифровом формате, вместо прикладного программного обеспечения — о цифровых облачных платформах, а вместо кибер-физических систем — о кибер-физических человеческих системах с элементами

5 Составлено авторами. ДН — Данные в цифровом формате. ПО — Прикладное программное обеспечение. АС — Аналитическая система. ТС — Транзакционная система. ТП — Технологический процесс.

искусственного интеллекта. В Таблице 2 представлены тенденции развития базовых компонентов модели АСУ в современных условиях.

Таблица 2. Тенденции развития базовых компонентов модели АСУ в современных

условиях6

Большие данные Консолидация: от больших данных предприятий к территориальным и отраслевым супермассивам данных. Сетевизация: накопление информации сетевого характера об экономических и социальных трансакциях потребителей и граждан.

Цифровые платформы Уход в облако: от интернет-площадок к цифровым облачным платформам с удалённым хранением и обработкой данных. Глобализация: глобальный охват и транснациональный характер цифровых облачных платформ.

Кибер-физические человеческие системы Интеллектуализация: развитие кибер-физических систем с элементами искусственного интеллекта. Симбионизация: от традиционного человеко-машинного взаимодействия к новым формам коммуникации человека и робота.

Кратко охарактеризуем представленные тенденции. Бизнес и государство

активно накапливают данные в цифровом формате. Накопление массивов неструктурированных данных (естественный текст, голос, фотографическая и видеоинформация) приводит к появлению больших данных, трудно поддающихся анализу и обработке. Обмен большими данными, например, на биржах данных приводит к формированию территориальных и отраслевых массивов данных. Происходит консолидация разнородных массивов данных, порождаемых отдельными организациями, в супермассивы данных.

В результате цифровой привязки, с одной стороны, потребителей к бизнесу и, с другой стороны, граждан к органам государственной власти, бизнес и государство получают возможность сбора и анализа информации о трансакциях, совершаемых цифровыми потребителями и цифровыми гражданами в экономической и социальной сферах. Массовый сбор и обработка информации об экономических и социальных трансакциях приводят к появлению качественно новой информации сетевого характера и так называемой сетевизации больших данных. Феномен больших данных активно исследуется в рамках нового междисциплинарного научного направления социометрики (computational social science) для описания текущего состояния социально-экономических систем [Choi, Varian 2012] и предсказания их развития [Goel 2010].

6 Cоставлено авторами. БД — большие данные, от англ. Big Data. ЦП — цифровые платформы. КФЧС — кибер-физические человеческие системы.

Компании, цифровые лидеры, обладающие технологиями обработки больших данных, предлагают рядовым компаниям и государственным организациям услуги по сбору, хранению и обработке данных. Сбор, хранение и обработка осуществляется на базе цифровых платформ. Данные при этом размещаются в специализированных центрах обработки данных (ЦОД) удалённо, в облаке (cloud). Заказчики подобных услуг осуществляют уход в облако не столько в целях снижения затрат на ИТ-инфраструктуру и получения доступа к специализированному программному обеспечению цифровых лидеров, сколько для аутсорсинга функций управления своими данными цифровым лидерам. Цифровым облачным платформам часто свойственен глобальный охват ввиду транснационального характера компаний-собственников платформ. Феномен платформизации активно исследуется экономистами и специалистами в области информационных технологий в том числе посредством институционально-экономического анализа [Осипов и др. 2018].

Третий компонент современной модели автоматизированной системы управления — кибер-физические человеческие системы — претерпевает интеллектуализацию элементов машинного управления за счёт внедрения технологий машинного научения (Machine Learning, ML) и элементов искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI), а также человеко-машинную симбионизацию за счёт встраивания роботов в процессы реализации решений и внедрения новых форм коммуникации человека и робота.

Интеллектуализация КФЧС позволяет наладить автоматическое управление сложными промышленными объектами и элементами инфраструктуры в производстве, энергетике, транспорте и связи. Интеллектуальные КФЧС (intelligent cyber-physical human systems) в англоязычной литературе часто сопровождаются прилагательным умный (smart), например умное производство, умный город, умный транспорт. Распределённые КФЧС строятся на базе технологий интернета вещей (Internet of Things, IoT) [Куприяновский и др. 2016].

Показательным в свете только что описанных базовых компонентов модели автоматизированной системы управления является перечень программ и проектов Национального центра цифровой экономики, учреждённого в 2017 году на базе МГУ. До настоящего момента центр публикует информацию о трёх проектах: 1) хранение и анализ больших данных, 2) разработка методов выявления потребностей экономики в цифровых платформах и 3) оценка уровня развития цифровой экономики Севастополя

в рамках проекта умный город. Описание проектов центра полностью отражает современный датацентрический подход с выделением БД, ЦП и КФЧС7.

Модель АСУ, таким образом, позволяет упорядочить современные понятия в сфере информатизации управления. Тем не менее значимой остается проблема абсолютизации современными «датацентристами» и «АСУТП-шниками» возможностей больших данных, цифровых облачных платформ и кибер-физических человеческих систем как инструментов решения задач информатизации организационного управления и автоматизации управленческого труда. Вопрос остается открытым: удастся ли через полвека эволюции датацентрических систем и спустя две информационные революции приблизится к решению задач такого рода?

На данном этапе существенно меняются контуры информационно-управляющих систем. Современные информационно-коммуникационные технологии позволяют получать практически мгновенный мобильный удалённый доступ к программному обеспечению и данным, открывая новые возможности организации взаимодействия в экономической и социальной сфере. Границы информационно-управляющих систем расширяются, охватывая не только зону прямого операционного контроля соответствующих систем управления, но и зону опосредованного управления за счёт информатизации взаимодействий с окружением и информатизации параметров среды, влияние на которые необходимо оказать.

Выход ИУС за рамки операционного контура системы управления сопровождается сетевизацией ИУС. Сетевизации при этом в равной мере подвержены командноцентрические и датацентрические компоненты системы. В сфере информатизации государственного управления масштабирование ИУС до общегосударственного уровня практически всегда означает сетевизацию системы, сопровождающуюся цифровой привязкой и информационным включением объекта управления в процессы принятия и реализации решений.

Сетевизация информационно-управляющих систем

Сетецентризм в широком смысле — это информатизация процессов управления с помощью информационных многоагентных сетей (МАС). Агентами информационных сетей могут быть как собственные распределённые органы управления и элементы объектов управления, так и внешние центры принятия решений и контрагенты, взаимодействие с которыми необходимо информатизировать.

7 Программы и проекты // Национальный центр цифровой экономики [Электронный ресурс]. URL: https://digital.msu.ru/content/projects/ (дата обращения: 19.08.2019).

Сетецентрический принцип изначально является военным термином, определяющим особую тактику ведения боевых действий в условиях нового типа информационной обеспеченности войск, получающих информацию о целях, принимающих решения о выборе средств огневого поражения и координирующих свои действия в режиме реального времени через информационную сеть. Взаимодействие через сеть позволяет в дополнение к имеющейся иерархии управления наладить горизонтальные связи между подразделениями для более быстрого реагирования на меняющуюся ситуацию.

Распределённый характер современных информационно-управляющих систем требует налаживания цифрового сетевого взаимодействия. Сетевизация ситуационных центров поддержки принятия решений (СЦ ППР) в России началась в 2013 году с введением единого регламента взаимодействия ситуационных центров и создания единого распределённого информационного фонда [Никитенко 2013]. В качестве следующего шага развития СЦ ППР в настоящий момент предложена автоматизация процессов принятия решений на базе специализированной цифровой платформы [Формирование институтов регулирования рисков стратегического развития 2019, 226].

Таким образом, можно отметить движение информационно-управляющей системы в своём развитии от командноцентрического полюса через сетевизацию к датацентрическому полюсу. Схематично это движение можно представить на Рисунке 3 как движение из точки А вертикально вверх. Информационно-управляющая система при этом не выходит за рамки операционного контроля системы управления и в кибернетическом смысле остаётся системой первого порядка. Иными словами, при таком варианте развития ИУС происходит информатизация собственных органов управления, распределённых в пространстве и выстроенных в соответствии с иерархией управления. Командноцентрические компоненты ИУС дополняются сначала сетевыми, а затем и датацентрическими, знаменуемыми в конечном итоге созданием собственной АСУ (цифровой платформы) для автоматизации процессов принятия решений. Датацентрический компонент призван обеспечить систематический сбор данных в режиме реального времени о процессах принятия решений на разных уровнях иерархии управления.

ППР ПРР

Рисунок 3. Конвергенция развития общегосударственных информационно-управляющих систем при интеграции процессов принятия и реализации решений на базе принципов датацентризма, сетецентризма и командноцентризма8

Развитие системы распределённых ситуационных центров по только что описанному сценарию является наиболее естественным и простым вариантом, однако не единственным и не самым главным. Научная концепция развития ситуационных центров предполагает построение кибернетических систем второго и третьего прядка с переходом от ситуационных центров поддержки принятия решений к когнитивным ситуационным центрам и к ситуационным центрам развития [Стратегическое целеполагание в ситуационных центрах развития 2018, 60]. Соответствующий сценарий развития представлен на Рисунке 3 переходом из точки А в точку B и из точки B в точку С.

8 вставлено авторами. Д — Датацентризм, С — Сетецентризм, К — Командноцентризм. СЦ ППР —

Ситуационные центры поддержки принятия решений. КСЦ — Когнитивные ситуационные центры.

СЦР — Ситуационные центры развития. ГКП — Государство как платформа. ЭП — Электронное правительство. АСУ — Автоматизированная система управления. МАС — Многоагентная система. СППР — Система поддержки принятия решений. ППР — Процессы принятия решений. ПРР — Процессы реализации решений. I — система первого порядка (классическое управление субъект-объект).

II — система второго порядка (включение объекта в процессы принятия и реализации решений). III — система третьего порядка (самосборка процессов принятия и реализации решений).

Социальная кибернетика, или социокибернетика (sociocybernetics), изучает развитие сложных социально-экономических систем в соответствии с представлениями об устройстве и функционировании соответствующих им кибернетических систем разных порядков. В кибернетической системе первого порядка происходит управление наблюдаемой системой по классическим законам с разделением системы на субъект и объект управления. Проявление самосознания (рефлексии) считается определяющим фактором перехода к кибернетической системе второго порядка. В кибернетической системе второго порядка происходит управление наблюдающей системой. Проявление социализации считается определяющим фактором перехода к кибернетической системе третьего порядка. В кибернетической системе третьего порядка происходит управление взаимонаблюдающими системами [Mancilla 2011].

Сложные социально-экономические системы в кибернетическом смысле являются системами третьего порядка, поскольку обладают самосознанием и социализацией ввиду наличия естественного человеческого индивидуального и группового интеллекта. Решение задач информатизации управления требует постановки вопроса о возможности и целесообразности создания информационно-управляющих систем второго и третьего порядка для обеспечения управления сложными социально-экономическими системами.

Точка А на Рисунке 3 представляет собой первый этап развития общегосударственной информационно-управляющей системы. На первом этапе важно обеспечить информационную поддержку системы управления для оперативного реагирования на чрезвычайные ситуации и устранения их последствий. Реагировать необходимо в масштабах региона, страны в условиях неопределённости, недостатка информации или ее неоднородности. Поэтому на первом этапе важно было выстроить командноцентрическую систему поддержки принятия решений. Такая система была создана в России в виде командных пунктов или ситуационных центров поддержки принятия решений9. Основной задачей системы является своевременное принятие решений и осуществление непосредственного управляющего воздействия в режиме реального времени на силовую и гражданскую бюрократию. Информационное взаимодействие носит командноцентрический характер.

9 Ильин Н.И. Ситуационные центры в современном мире обеспечивают поддержку принятия управленческих решений // Национальный центр цифровой экономики [Электронный ресурс]. URL: https://digital.msu.ru/%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B0%D0%B9-%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%B8%D0%BD-%D1%84%D1%81%D0%BE-%D1%80%D1%84-%D1%81%D0%B8%D1%82%D1%83%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B% D0%B5-%D1%86%D0%B5/ (дата обращения: 29.08.2019).

Переход из А в B на Рисунке 3 означает переход к когнитивным ситуационным центрам. Создание когнитивных ситуационных центров предполагает формирование сети внешних экспертов, то есть включение внешних центров (экспертов) в собственные процессы принятия решений. Такую стратегию сетевизации можно назвать сетевизацией мозгов, или сетевизацией центров принятия решений.

Сетевизация мозгов необходима для более эффективного решения задач опосредованного управления, что особенно значимо в сфере государственного управления. Точка B на Рисунке 3 тем самым означает выход за границы зоны операционного контроля системы управления — зоны прямого директивного управления бюрократией — в зону информатизации опосредованного управления. При этом результирующая информационно-управляющая система в терминах социокибернетики приобретает новое качество. Поскольку объектом управления является сложная социально-экономическая система, обладающая самосознанием и социализацией, то сам факт включения такого объекта управления в процессы принятия решений через цифровую привязку его центров принятия решений (экспертов) приводит к созданию кибернетической системы второго порядка.

Отметим, что движение информационно-управляющей системы из точки А в точку В на Рисунке 3 происходит за счёт сетевизации. Командноцентризм остаётся действенным для собственной структуры управления. Сетецентрические принципы используются для осуществления как прямого, так и опосредованного управления. Цель стратегии сетевизации мозгов у командноцентристов заключается в расширении спектра принимаемых решений, в тиражировании процессов принятия решений с одних типов решений (оперативных, директивных, силовых) на иные, более сложные (оперативно-тактические, сетевые, рыночные).

Сетевизация при этом не обязательно предполагает создание автоматизированных систем управления для систематического сбора данных о процессах принятия решений в режиме реального времени. Тем не менее задачи по созданию АСУ могут ставиться. Их решение, как уже упоминалось выше, соответствует вертикальному переходу из точек А или B вверх к датацентрическому полюсу ИУС. На практике почти во всех случаях постановки задачи разработки АСУ управления процессами принятия решений на основе сети собственных или внешних центров принятия решений техническим средством автоматизации становится цифровая платформа.

Вопрос об использовании многоагентных систем (МАС) для реализации стратегии сетевизации центров принятия решений в настоящий момент не проработан. Однако развитие общегосударственной ИУС до кибернетической системы третьего порядка должно сопровождаться внедрением современных сетевых технологий, моделирующих поведение агентов (социализацию). Концептуально на это способны многоагентные системы, учитывающие убеждения, желания и намерения агентов10 [Кузнецов 2018].

Переход из точки B в точку C на Рисунке 3 означает не просто включение объекта управления в процессы принятия решений, но и информатизацию взаимодействия с объектом особенным образом, позволяющим учитывать убеждения, желания и намерения объекта. Выстраивание взаимодействия приводит к совместному стратегическому целеполаганию и к самосборке процессов принятия решений за счёт механизмов самоорганизации. Объект, или мета-субъект в терминах постнеклассической научной рациональности, получает возможность через поведение влиять на дизайн процессов принятия решений. В общегосударственной информационно-управляющей системе на базе ситуационных центров за такой тип информатизации отвечают ситуационные центры развития (СЦР). Поскольку воплощение таких центров ещё только предстоит, переходы из точки B обозначены пунктиром.

Отметим, что движение информационно-управляющей системы из точки B в точку C на Рисунке 3 происходит за счёт сетевизации на базе технических средств многоагентных систем и за счёт перехода к систематическому сбору данных о процессах принятия решений и состоянии внешних центров принятия решений на базе цифровых платформ. Данные собираются на всех уровнях иерархии управления внутри операционного контура системы управления и за его пределами. ИУС проходит этапы развития от командноцентрического полюса через сетевизацию к датацентрическому полюсу, замыкая петлю управления, представленную на Рисунке 1, последовательно претерпевая качественные переходы от кибернетической системы первого порядка к системе второго и третьего порядков.

Архитектура сетей для имитации взаимодействий в среде при этом может быть сколь угодно сложной — от обычной информационной решётки до сетей нейронного типа. В этом смысле мы настаиваем на сохранении принципа сетецентризма для моделирования ИУС третьего порядка, несмотря на то, что саморазвивающаяся рефлексивно-активная среда (мета-субъект) сама по себе принципиально отличается от сетей [Стратегическое целеполагание в ситуационных центрах развития 2018, 54].

10 BDI — Belief, Desire, Intention. Моделирование с учётом убеждений, желаний и намерений.

Таким образом, мы рассмотрели сценарии развития общегосударственной информационно-управляющей системы на базе ситуационных центров с помощью введённых принципов информатизации: датацентризма, сетецентризма и командноцентризма. Модель развития общегосударственных информационно-управляющих систем позволяет выдвинуть положение о конвергенции развития общегосударственных ИУС. Конвергенция схематично представлена на Рисунке 3 движением датацентрических ИУС из точки D в точку E и из точки E в точку F. Конвергенция возможна при интеграции процессов принятия и реализации решений. Прежде чем сформулировать положение о конвергенции ИУС, кратко охарактеризуем сценарии развития датацентрических ИУС.

Датацентризм особенно развит в коммерческом секторе. Полувековая эволюция автоматизированных систем управления на предприятиях естественным образом стимулировала переток технологий в государственные организации и ведомства. Как уже было описано в первом разделе, процессы сетевизации актуальны как для датацентрических ИУС масштаба предприятия, так и для общегосударственных датацентрических ИУС. Стратегия сетевизации при этом заключается в сетевизации трансакций, или сетевизации взаимодействий автономных социальных и экономических единиц.

Предприятие, к примеру, будучи транснациональной финансово-промышленной корпорацией, стремится увязать разнородные АСУ своих бизнес-единиц в единую информационно-управляющую систему посредством цифровизации соответствующих B2B трансакций11, одновременно предоставляя собираемую информацию в агрегированном виде наверх в соответствии с иерархией управления и системой ключевых показателей эффективности и результативности (КПЭР). В терминах предложенной нами модели развития ИУС такой сценарий развития соответствует движению ИУС из точки D вертикально вниз от датацентрического полюса через сетевизацию к командноцентрическому полюсу без выхода за границы зоны операционного контроля системы управления. Это наиболее логичный и простой ход развития датацентрической ИУС — налаживание цифрового взаимодействия между бизнес-единицами и консолидация потоков данных согласно иерархии управления12.

11 B2B — Business to Business.

12 Командноцентризм выражается в предоставлении данных о процессах реализации решений в агрегированном виде наверх в соответствии с иерархией управления и системой ключевых показателей эффективности и результативности. То есть не просто осуществление сбора данных ради сбора данных, а целенаправленное предоставление данных под конкретные нужды системы управления.

Вместе с тем, как уже отмечалось выше, предприятия на протяжении длительного времени активно занимаются строительством ИУС второго порядка, выходя за границы зоны операционного контроля системы управления в зону опосредованного управления, занимаясь информатизацией взаимодействий с контрагентами — цифровой привязкой клиентов и поставщиков. Привязка осуществляется с помощью различных технических средств — личного кабинета, интернет-площадки, цифровой платформы. Предприятие получает возможность частично оцифровать своё окружение и начать оказывать избирательное управляющее воздействие на контрагентов. Происходит переход к системе второго порядка за счёт включения объекта управления в процессы реализации решений, то есть движение системы из точки D в точку E на Рисунке 3.

В сфере информатизации государственного управления концепция и организационно-технические средства электронного правительства (ЭП) являются примером общегосударственной ИУС, развивающейся по только что описанному сценарию. Налаживание межведомственного цифрового взаимодействия на федеральном, региональном и муниципальном уровнях — это пример сетевизации процессов реализации решений органов государственной власти в границах операционного контроля собственной бюрократии, что соответствует движению из точки D вертикально вниз.

Развитие информационной системы государственных услуг на базе электронного правительства — это пример цифровой привязки граждан и организаций с их информационным включением в процессы реализации решений органов государственной власти. Результат такого включения в терминах социокибернетики приводит к созданию ИУС второго порядка, то есть к движению из точки D в точку E на Рисунке 3.

Сетевизация сама по себе не предполагает агрегацию потоков данных в соответствии с иерархией управления и использование аналитических средств для расчёта ключевых показателей эффективности и результативности. Тем не менее задачи по агрегации данных под нужды системы управления и расчёту КПЭР могут ставиться. Их решение, как уже упоминалось, подразумевает вертикальный переход из точек D или E вниз к командноцентрическому полюсу ИУС.

Перспективной концепцией общегосударственной датацентрической ИУС на данный момент считается концепция государства как платформы. Концепция была представлена в соответствующем аналитическом документе Центра стратегических

разработок РФ [Петров и др. 2018]. Концепция предполагает создание цифровой облачной платформы для обеспечения информационного взаимодействия государства, бизнеса и общества в рамках процессов реализации решений органов государственной власти. Техническое средство сетевизации — цифровая платформа. Стратегия сетевизации — сетевизация трансакций (социально-экономических взаимодействий). Реализация концепции государства как платформы подразумевает качественный переход от электронного правительства к ИУС нового типа, то есть движение общегосударственной ИУС из точки D в точку E в терминах предложенной модели развития.

Для формулировния положения о конвергенции ИУС требуется выяснение пределов развития принципов датацентризма, сетецентризма и командноцентризма. Эти пределы представлены в Таблице 3.

Таблица 3. Пределы развития принципов датацентризма, сетецентризма и командноцентризма в общегосударственных ИУС13

Развитие общегосударственных ИУС

На базе командноцентрических ИУС На базе датацентрических ИУС

Существующая архитектура ИУС Ситуационные центры принятия решений Электронное правительство

Перспективные концепции ИУС Когнитивные ситуационные центры, ситуационные центры развития Государство как платформа

Стратегия сетевизации Сетевизация мозгов

Цель сетевизации Цифровая привязка внешних центров принятия решений для (само)сборки процессов принятия решений Цифровая привязка контрагентов для (само)сборки процессов реализации решений

Предел развития датацентрического принципа Сбор данных о процессах принятия решений на всех уровнях иерархии управления и данных о состоянии собственных и внешних центров принятия решений (убеждения, желания, намерения). Ответ на вопрос «Какие решения принимаются?» Сбор данных о процессах реализации решений, их бесшовная интеграция между собственными автономными единицами и контрагентами, агрегация данных в соответствии с иерархией процессов. Ответ на вопрос «Какое влияние решения имеют?»

Предел развития сетецентрического принципа Многоагентные системы с гетерогенными высокоинтеллектуальными агентами. Ответ на вопрос «Как решения принимаются?» Кибер-физические человеческие системы с элементами искусственного интеллекта. Ответ на вопрос «Как решения автоматизируются?»

13 Составлено авторами.

Осуществление прямого управления собственными и опосредованного управления внешними центрами принятия решений в соответствии с иерархией управления и параметрами взаимодействия. Ответ на вопрос «Как решения доводятся?»

Предоставление данных о процессах реализации решений в агрегированном виде наверх в соответствии с иерархией управления и системой ключевых показателей эффективности и результативности. Ответ на вопрос «Почему решения такие?»

Исходя из аксиоматики о двойственной природе ИУС и сформулированной на её основе модели развития ИУС, мы утверждаем, что развитие общегосударственных информационно-управляющих систем происходит в направлении интеграции процессов принятия и реализации решений в условиях информатизации процессов распределённого и опосредованного управления за счёт конвергенции датацентрических, сетецентрических и командноцентрических компонентов общегосударственных информационно-управляющих систем.

Конвергентное развитие общегосударственных ИУС должно обеспечивать ответы на следующие вопросы: какие решения принимаются и почему, как решения принимаются и как они автоматизируются, как решения доводятся и какое влияние они оказывают? При этом спектр решений, охватываемый общегосударственными ИУС, расширяется за счёт информатизации процессов распределённого и опосредованного управления социально-экономическими системами: информатизации экономики территорий и отраслей народного хозяйства и сферы социального развития.

Современный этап развития информационно-коммуникационных технологий характеризуется перетоком информационных и управленческих технологий из коммерческого сектора в сферу государственного управления. Выдвигаются концепции информатизации государства по примеру ведущих ИТ-компаний [Государство как платформа 2019], проводится теоретическое осмысление новой квазипарадигмы цифрового государственного управления [Margetts, Dunleavy 2013].

Вместе с тем процесс информатизации сопровождается критикой датацентрических концепций и технологий, перенимаемых из коммерческого корпоративного сектора в сферу государственного управления. Одним из часто критикуемых аспектов является качество решения проблем информатизации взаимодействий в социальной и экономической сфере. Отмечаются недостаточные усилия государства в этом направлении [Бестолкова 2017, 39] и ограниченность представлений о цифровой экономике как об экономике данных [Ведута, Джакубова 2017, 47-48]. Другим важным направлением критики является недостаточность

освещения в отечественной научной литературе «возможностей использования цифровых технологий для реализации иных видов государственных функций и собственно для целей государственного управления, в том числе для определения, планирования, мониторинга и оценки управленческих решений и государственной политики» [Добролюбова 2018]. Таким образом, наблюдается перекос информатизации государственного управления в сторону информатизации процессов реализации решений (датацентрический сценарий) в ущерб информатизации процессов принятия решений (командноцентрический сценарий).

Работа по обоснованию необходимости создания общегосударственных информационно-управляющих систем датацентрического толка активно проводится ведущими научными организациями и мозговыми трестами, такими как РАНХиГС [Государство как платформа 2019] или Центр стратегических разработок [Петров и др. 2018].

Одной из перспективных концепций в этом направлении является концепция государства как платформы. Учитывая положения модели развития ИУС и выдвинутую гипотезу о конвергентном развитии датацентрических, сетецентрических и командноцентрических компонентов ИУС при интеграции процессов принятия и реализации решений, отметим следующие основные достоинства концепции:

- с точки зрения масштаба и охвата концепция носит общегосударственный характер;

- с точки зрения необходимого разнообразия и избирательности управления концепция предлагает решения как в сфере прямого (управление бюрократической системой), так и в сфере опосредованного управления (управление взаимодействиями с гражданами, бизнесом);

- с точки зрения принципа датацентризма концепция предполагает оцифровку процессов реализации решений с целью систематического сбора данных в режиме реального времени, выстраивание сквозных процессов для реализации холистического клиент-ориентированного подхода, а также налаживание цифрового межведомственного взаимодействия через системную интеграцию;

- с точки зрения принципа сетецентризма концепция предлагает оцифровку G2G, G2B и G2C трансакций14 с помощью цифровой

14 G2G — Government to Government, G2B — Government to Business, G2C — Government to Citizen.

облачной платформы на базе современной многоуровневой архитектуры, а также автоматизацию сбора данных в цифровом формате и автоматизацию части принимаемых на их основе решений; - с точки зрения принципа командноцентризма концепция предполагает предоставление данных и рассчитанных на их основе ключевых показателей эффективности и результативности под нужды и с учётом особенностей иерархии управления.

Концепция государства как платформы является логическим продолжением развития концепции электронного правительства, так как предоставляет больше возможностей по включению объекта управления в процессы реализации решений и обеспечивает повышение уровня зрелости правительства по работе с данными в цифровом формате15.

При всех достоинствах концепции следует отметить метафоричность использования понятия государства как некой единой платформы, что отмечается и самими авторами концепции. Дело в том, что технически трудно себе представить создание некой единой транзакционной системы общегосударственного масштаба, в которой бы работало множество разнообразных агентов. Даже если предположить возможность создания такой транзакционной системы или единой согласованной экосистемы пользовательских приложений, вопрос о необходимости приведения системы в соответствие с постоянно меняющейся моделью данных никуда не исчезает. Непрекращающаяся эволюция модели данных ввиду меняющихся представлений архитекторов системы о моделируемых ими объектах и процессах неизбежно приводит к фрагментации транзакционного слоя платформы и потенциально — к развитию множества пересекающихся и конкурирующих друг с другом платформ. При проектировании общегосударственных информационно-управляющих систем лучше исходить из постулата о том, что единой транзакционной системы не бывает, так же как и не бывает раз и навсегда определённой неменяющейся модели данных.

Продолжая рассуждения о метафоре «государство как платформа», отметим важное свойство платформы как инструмента информатизации, а именно: платформа как инструмент цифрового взаимодействия усредняет интеллект взаимодействующих на основе платформы агентов. Неинтеллектуальным агентам, например сенсорам,

15 Van der Meulen R. 5 Levels of Digital Government Maturity // Gartner. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-levels-of-digital-government-maturity/ (дата обращения: 29.08.2019).

исполняющим устройствам или иным роботам, как правило, раздают «дополнительные мозги» для возможности налаживания их взаимодействий в рамках платформы, тогда как высокоинтеллектуальным агентам, например агентам, обладающим индивидуальным или коллективным естественным интеллектом, задают ригидные жесткие рамки взаимодействия, не всегда учитывающие убеждения, желания и намерения агентов.

В нашем понимании платформа как категория может являться лишь одним из элементов датацентрической подсистемы общегосударственной ИУС.

Основным недостатком концепции в терминах предложенной модели развития общегосударственных ИУС можно считать недостаточное внимание, уделяемое процессам принятия решений и проблемам интеграции процессов принятия и реализации решений. Неслучайно поэтому на Рисунке 3 мы закрепили концепцию государства как платформы в датацентрическом лагере со стороны процессов реализации решений. Данный момент, с нашей точки зрения, совпадает с выводами теоретиков и практиков концепции государственного управления по результатам, отмечающим недостаток использования и изучения потенциала «освоения цифровых технологий собственно для целей управления» [Добролюбова и др. 2019, 10].

Заключение

Предложенная модель развития общегосударственных информационно-управляющих систем позволяет по-новому взглянуть на современную квазипарадигму теории государственного управления — концепцию цифрового государственного управления (Digital Era Governance, DEG), предложенную британскими учёными Данлеви и Маргеттс [Dunleavy et al. 2006].

Реализация концепции цифрового государственного управления, с нашей точки зрения, требует осуществления сбалансированной информатизации с учётом принципов командноцентризма, датацентризма и сетецентризма. Сопоставление принципов информатизации с современными концепциями государственного управления представлено на Рисунке 4.

К НГУ НВ ЦГУ

Д с

Рисунок 4. Сопоставление принципов информатизации с современными концепциями государственного управления16

При этом основные проблемы информатизации заключаются в следующем: 1. Всё возрастающая необходимость информатизации опосредованного и распределённого управления:

- цифровые технологии уже проникли в социальную и экономическую сферу. Граждане и бизнес, искушённые новыми возможностями, ожидают от государства осуществление функций управления по-новому (в режиме 24/7, более оперативно и избирательно, более открыто, превентивно, более «умно» и т.д.);

- информатизация опосредованного и распределённого управления необходима для того, чтобы а) создать и поддержать оптимальные условия развития социальной и экономической сферы, б) «достучаться» до удалённых уголков собственной системы управления (бюрократии) и до объекта управления для осуществления избирательного управляющего воздействия;

- решение проблем информатизации опосредованного и распределённого управления достигается за счёт сетевизации (сетевизации центров принятия решений, сетевизации взаимодействий автономных

16 Составлено авторами. К — Командноцентризм, Д — Датацентризм, С — Сетецентризм; НГУ — Новое государственное управление (New Public Management, NPM); НВ — Нео-веберианская парадигма государственного управления; ЦГУ — Цифровое государственное управление (Digital Era Governance, DEG).

социальных и экономических единиц). Сетевизация означает включение объекта управления в процессы принятия и реализации решений.

2. Необходимость налаживания устойчивой обратной связи процесса управления:

- статистические данные не всегда пригодны для осуществления управления;

- решение проблем налаживания устойчивой обратной связи достигается за счёт внедрения датацентрических компонентов общегосударственных информационно-управляющих систем (компонентов АСУ: больших данных, цифровых платформ). Датацентризм подразумевает оцифровку процессов принятия и реализации решений и налаживание систематического сбора данных о процессах в режиме близком к реальному времени.

3. Необходимость сохранения управляемости в условиях нарастающей информатизации:

- сбор данных ради сбора данных приводит к перегрузке каналов коммуникации и ослеплению системы управления;

- решение проблем сохранения управляемости достигается за счёт внедрения командноцентрических компонентов общегосударственных информационно-управляющих систем (компонентов СППР: механизмов командования и контроля, моделей принятия решений в условиях неопределённости и недостатка информации, документарных экспертных системы).

Реализация концепции ЦГУ подразумевает осуществление сбалансированной информатизации без перекосов в ту или иную сторону. Чрезмерное педалирование датацентрических принципов может привести к потере управляемости. Чрезмерное применение командноцентрических принципов может привести к потере обратной связи. Чрезмерный сетецентризм может привести к потере того и другого.

Три вышеозначенных проблемы можно выделить в качестве основных в информатизации управления. При этом ЦГУ требует сбалансированного учёта всех трёх принципов информатизации с одновременным учётом имманентной двойственности ИУС, обусловленной разделением процессов принятия и реализации решений и, как следствие, наличием двух классов систем — командноцентрических и датацентрических.

Предложенная нами диалектика командноцентризма-датацентризма дополняет диалектику сетей-данных, использованную Данлеви и Маргеттс [Margetts, Dunleavy 2013, 6], при этом сетевизации в равной степени подвергаются как датацентрические, так и командноцентрические компоненты ИУС. Такая интеграция ИУС, на взгляд авторов, решает проблему дискреционных полномочий, а тем самым и оппортунизма бюрократии. Происходит реструктуризация принципал-агентских отношений в рамках модели DEG.

Список литературы:

Бестолкова Г.В. Государственные электронные услуги: виды и особенности // Государственное управление. Электронный вестник. 2017. № 65. P. 23-44. Ведута Н.И., Джакубова Т.Н. Big Data и экономическая кибернетика // Государственное управление. Электронный вестник. 2017. № 63. P. 43-66. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техшка, 1974.

Глушков В.М. Макроэкономические модели и принципы построения ОГАС. М.: Статистика, 1975.

Государство как платформа: Люди и технологии / Под ред. М.С. Шклярук. М: РАНХиГС, 2019.

Добролюбова Е.И. Государственное управление по результатам в эпоху цифровой трансформации: обзор зарубежного опыта и перспективы для России // Вопросы государственного и муниципального управления. 2018. № 4. С. 70-93. Добролюбова Е.И., Южаков В.Н., Ефремов А.А., Клочкова Е.Н., Талапина Э.В., Старцев Я.Ю. Цифровое будущее государственного управления по результатам М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2019.

Кузнецов А.В. Краткий обзор многоагентных моделей // Управление большими системами. 2018. № 71. С. 6-44.

Куприяновский В.П., Намиот Д.Е., Синягов С.А. Кибер-физические системы как основа цифровой экономики // International Journal of open information technologies. 2016. № 2. С.18-25.

Никитенко Е.Г. Система распределённых ситуационных центров, работающих по единому регламенту взаимодействия // Пробелы в российском законодательстве. 2013. № 5. С. 268-270.

Осипов Ю.М., Юдина Т.Н., Гелисханов И.З. Цифровая платформа как институт эпохи технологического прорыва // Экономические стратегии. 2018. № 5. С. 22-29.

Петров М., Буров В., Шклярук М., Шаров А. Государство как платформа. М.: Центр стратегических разработок, 2018.

Стратегическое целеполагание в ситуационных центрах развития / Под ред. В.Е. Лепского, А.Н. Райкова. М.: Когито-Центр, 2018.

Талалаев А.А. Управление организациями с позиции живых систем // Экономика и жизнь. 2011. № 45. URL: https://www.eg-online.ru/article/151715/ (дата обращения: 18.09.2019).

Формирование институтов регулирования рисков стратегического развития Под ред. М.А. Эскиндарова, С.Н. Сильвестрова. М.: Когито-Центр, 2019.

Beer S. Brain of the Firm: The Managerial Cybernetics of Organization. New York: John Wiley & Sons, 1981.

Choi H., Varian H. Predicting the Present with Google Trends // Economic Record. 2012. Vol. 88. Issue s1. P. 2-9.

Dunleavy P., Margetts H., Tinkler S. New Public Management Is Dead — Long Live Digital-Era Governance // Journal of Public Administration Research and Theory. 2006. No. 16(3). P. 467-494.

GoelS. Predicting Consumer Behavior with Web Search // PNAS. 2010. Vol. 107. No. 41. P. 17486-17490.

Lane J.-E. Comparative Politics: The Principal-Agent Perspective. Milton Park, Abingdon, Oxon, New York: Routledge, 2007.

MancillaR.G. Introduction to Sociocybernetics (Part 1): Third Order Cybernetics and a Basic Framework for Society // Journal of Sociocybernetics. 2011. Vol. 9. No. 1/2. P. 35-56. Margetts H., Dunleavy P. The Second Wave of Digital-Era Governance. A Quasi-Paradigm for Government on the Web // Philosophical Transactions of the Royal Society. 2013. No. 371. P. 1-17.

Olsen J. Maybe It Is Time to Rediscover Bureaucracy // Journal of Public Administration Research and Theory. 2006. Vol. 16. No. 1. P. 1-24.

Kupryashin G.L., Schramm A.E.

On Principles of Data, Network, and Chain-Of-Command Centricity in the Context of Digital Governance

Gennady L. Kupryashin — DSc (Political Sciences), Professor, School of Public Administration, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation. E-mail: gkupryashin@gmail.com

Alexander E. Schramm — Principal Consultant at SAP, postgraduate student, School of Public Administration, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation. E-mail: alschramm@outlook. com

Abstract

The authors propose a descriptive model for evaluating state information systems development in Russia. The proposed model is designed in two dimensions: 1) the first is based on informatization principles introduced by the authors, which are the principles of a) data centricity, b) network centricity and c) chain-of-command centricity, and 2) the second is based on the notion of ordinality of state information systems in terms of socio-cybernetics: cybernetic systems of the first, second, and third order. The model enables systemic view on various existing and proposed state information systems in modern Russia — from the distributed network of state operations rooms to the concept of government as a platform. Key model assumption is the innate duality of information systems caused by natural separation of decision making and decision implementation processes. The key model statement is the statement about convergent development of data centric, network centric, and chain-of-command centric components of state information systems. Such convergent development becomes possible when integration of decision making and decision implementation processes is perused. The authors critically evaluate the data centric concept of government as a platform in Russia and provide additional viewing angle on the quasi-paradigm of digital era governance by introducing dialectics of chain-of-command versus data centricity. Integration of decision making and decision implementation processes in increasingly distributed and indirect management systems is the key challenge of informatization. The authors underline necessity of balanced informatization, i.e. informatization based on equal consideration of chain-of-command, network, and data centricity principles. The "data centric versus chain-of-command centric" viewing angle allows new insights into the problematics of principal-agent model.

Keywords

Public administration, information management, state information systems, data centricity, network centricity, chain-of-command centricity, state operations rooms, government as a platform, digital era governance, principal-agent model.

DOI: 10.24411/2070-1381-2019-10010

References:

Beer S. (1981) Brain of the Firm: The Managerial Cybernetics of Organization. New York: John Wiley & Sons.

Bestolkova G.V. (2017) State Electronic Services: Types and Features. Gosudarstvennoye upravleniye. Elektronnyy vestnik. No. 65. P. 23-44.

Choi H., Varian H. (2012) Predicting the Present with Google Trends. Economic Record. Vol. 88. Issue s1. P. 2-9.

Dobrolubova E.I. (2018) Performance Management in Public Administration in The Digital Era: Review of International Practices and Prospects for Russia. Voprosy gosudarstvennogo i munitsipalnogo upravleniya. No. 4. P. 70-93.

Dobrolubova E.I., Juzhakov V.N., Efremov А. А., Klochkova E.N., Talapina Ie.V., Startsev Ja.Ju. (2019) Tsifrovoye budushcheye gosudarstvennogo upravleniya po rezul'tatam [Digital future of performance management in public administration]. Мoscow: Izdatelskii dom «Delo» RANKHiGS.

Dunleavy P., Margetts H., Tinkler S. (2006) New Public Management Is Dead — Long Live Digital-Era Governance. Journal of Public Administration Research and Theory. No. 16(3). P. 467-494.

Eskindarova М.А., Silvestrova S.N. (eds.) (2019) Formirovaniye institutov regulirovaniya riskov strategicheskogo razvitiya: Monografiya [Forming institutions for risk mitigation of strategic development]. Мoscow: Kognito-Tsentr.

Glushkov VM. (1974) Vvedeniye v ASU [Introduction to automated management systems]. Kiev: Tekhnika.

Glushkov VM. (1975) Makroekonomicheskiye modeli i printsipy postroeniya OGAS [Macroeconomic models and OGAS design principles]. Мoscow: Statistika. Goel S. (2010) Predicting Consumer Behavior with Web Search. PNAS. Vol. 107. No. 41. P. 17486-17490.

Kupriyanovsky V.P., Namiot D.E., Sinyagov S.A. (2016) Cyber-Physical Systems as a Base for Digital Economy. International Journal of open information technologies. No. 2. P. 1825.

Kuznetsov A.V. (2018) The Short Review of Multi-Agent Models. Upravleniye bolshimi sistemami. No. 71. P. 6-44.

Lane J.-E. (2007) Comparative Politics: The Principal-Agent Perspective. Milton Park, Abingdon, Oxon, New York: Routledge.

Lepskogo V.E., Raikova АЖ (eds.) (2018) Strategic Goal-Setting in Situational Centers of Development. Мoscow: Kognito-Tsentr.

Mancilla R.G. (2011) Introduction to Sociocybernetics (Part 1): Third Order Cybernetics and a Basic Framework for Society. Journal of Sociocybernetics. Vol. 9. No. 1/2. P. 35-56. Margetts H., Dunleavy P. (2013) The Second Wave of Digital-Era Governance. A Quasi-Paradigm for Government on the Web. Philosophical Transactions of the Royal Society. No. 371. P. 1-17.

Nikitenko E.G. (2013) Sistema raspredelennikh situatsionnikh tsentrov, rabotayuschikh po edinomu reglamentu vsaimodeistviya [Distributed system of state operations rooms functioning based on a unified protocol]. Probely v rossiiskom zakonodatelstve. No. 5. P. 268-270.

Olsen J. (2006) Maybe It Is Time to Rediscover Bureaucracy. Journal of Public Administration Research and Theory. Vol. 16. No. 1. P. 1-24.

Osipov Ju.M., Judina T.N., Geliskhanov I.Z. (2018) Digital Platform as an Institution of the

Technological Breakthrough Era. Ekonomicheskiye strategii. No. 5. P. 22-29.

Petrov М., Burov В., Shklyaruk М., Sharov А. (2018) Gosudarstvo kak platforma

[Government as a platform]. Moscow: Tsentr strategicheskikh razrabotok.

Shklyaruk M.S. (ed.) (2019) Gosudarstvo kak platforma: Ljudi i technologii [Government as

a platform: people and technology]. Moscow: RANKHiGS, 2019.

Talalayev A.A. (2011) Upravleniye organizatsiyami s pozitsii zhivykh sistem [Managing organizations as live systems]. Ekonomika i Zhizn. No. 45. Available: https://www.eg-online.ru/article/151715/ (accessed: 18.09.2019).

Veduta N.I., Dzhakubova T.N. (2017) Big Data and Economic Cybernetics. Gosudarstvennoye upravleniye. Elektronnyy vestnik. 2017. No. 63. P. 43-66.