Алексей Викторович Брежнев - К.т.н., доцент кафедры информатики
Москва
Alexey V. Brezhnev - Cand. Sci. (Technical), Associate Professor of the Department of Computer Science Moscow
Эмзар Зурабович Гуков
Москва
Emzar Z. GukovMoscow
Цель исследования. Целью данной статьи является изучить вопрос возможности создания единого реестра неперсонифицированных данных, то есть данных, которые невозможно отнести к конкретному субъекту персональных данных.
Задачей исследования является проанализировать актуальные материалы по цели исследования, определить потребность в данной системе, определить возможные сферы применения системы, определить системы источники и данные, на которых может быть основана система.
Объектом исследования является единая система обработки неперсонифицированных данных, вопрос создания данной системы и возможности, которые открываются перед пользователем.
Предметом исследования является вопрос данных, которые могут быть обработаны в данной системе, а также разрез, в котором данные могут быть интерпретированы.
Методы исследования. В статье использованы следующие методы исследования: анализ открытых источников данных, моделирование целевого решения в виде концепта.
Результаты. В статье представлен пример реализации системы обработки неперсонифицированных данных. Представлены варианты систем, которые в настоящее время обладают набор данных, по субъектам персональных данных, и готовы проводить предварительный скоринговый анализ. Представлен возможный результат применения скоринга, на примере банковской отрасли. Проведен разбор текущего состояния систем обработки данных граждан. Результаты анализа показали, что в настоящее время нет единой системы, которая бы позволяла проводить скоринговый анализ, по субъекту персональных данных, агрегируя данные из различных источников государственных систем. Данных в открытых источниках, о ходе разработки системы, позволяющей проводить скоринговый анализ по неперсонифицированным данным, нет. В то же время, создание единой системы обработки неперсонифицированных данных может как положительно сказаться на экономических показателях подключенных к ней потребителей, так и способствовать реализации стратегических планов государства.
Заключение. В ходе исследования был предложен к реализации проект по созданию единой системы обработки неперсонифицированных данных. Предложен вариант данных, которые могут быть использованы для первичного скоринга. К преимуществам данной системы можно отнести положительный экономический эффект для организаций подключенных к системе, благодаря снижению денежных потерь, повышению качества продаж, повышение лояльности клиентов, для государства положительным эффектом может быть повышение прозрачности данных граждан и снижение количества экономических преступлений, для граждан положительная сторона система заключается в снижении информационного шума, благодаря снижению количества исследований от компаний, сокращение мошеннических действий, в отношении потребителей. К недостаткам системы можно отнести высокий риск утечки данных, как следствие рост количества преступлений, неверную интерпретацию данных скоринговой моделью, недоступность различных услуг для клиентов организаций, из-за отсутствия данных, риск использования данных не по назначению, со стороны оператора обработки персональных данных. Как итог, можно сделать вывод о том, что при должном уровне защиты данных пользователей и четких правилах работы с данным, данная система имеет хорошие перспективы, для достижения экономических целей как частных компаний, так и государства.
The purpose of the study. The purpose of this article is to study the possibility of creating a unified register of non-personalized data, that is, data that cannot be attributed to a specific subject of personal data. The objective of the study is to analyze relevant materials for the purpose of the study, to determine the need for this system, to determine possible areas of application of the system, to determine the system sources and data on which the system can be based. The object of the study is a unified system for processing non-personalized data, the issue of creating this system and the opportunities that open up to the user.
The subject of the study is the question of the data that can be processed in this system, as well as the section in which the data can be interpreted.
Research methods. The article uses the following research methods: analysis of open data sources, modeling of the target solution in the form of a concept.
Results. The article presents an example of the implementation of a system for processing non-personalized data. The variants of systems that currently have a set of data on personal data subjects and are ready to conduct a preliminary scoring analysis are presented. A possible result of the application of scoring is presented, using the example of the banking industry. An analysis of the current state of citizens' data processing systems was carried out. The results of the analysis showed that currently there is no single system that would allow for scoring analysis on the subject of personal data, aggregating data from various sources of state systems. There are no data in open sources on the progress of the development of a system that allows for scoring analysis based on non-personalized data. At the same time, the creation of a unified system for processing non-personalized data can both have a positive impact on the economic indexes of consumers connected to it, and contribute to the implementation of strategic plans of the state.
Conclusion. During the study, a project was proposed for implementation to create a unified system for processing non-personalized data. A variant of data that can be used for primary scoring is proposed. The advantages of this system include a positive economic effect for organizations connected to the system, due to the reduction of monetary losses, improving the quality of sales, increasing customer loyalty, for the state, a positive effect can be an increase in the transparency of citizens' data and a decrease in the number of economic crimes, for citizens, the positive side of the system is to reduce information noise, due to a decrease in the number of studies from the companies, reduction of fraudulent actions, in relation to consumers. The disadvantages of the system include a high risk of data leakage, as a result of an increase in the number of crimes, incorrect interpretation of data by the scoring model, unavailability of various services for clients of organizations due to lack of data, the risk of data misuse by the operator of personal data processing. As a result, we can conclude that with the proper level of user data protection and clear rules for working with data, this system has good prospects for achieving the economic goals of both private companies and the state.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.