Анализ данных в органах государственной власти обеспечивает эффективное управление и контроль; способствует выявлению, уменьшению и предотвращению ошибок; повышает качество предоставления услуг. Управление на основе данных - это подход, при котором решения принимаются на основе анализа цифр, а не на интуиции и личном опыте. Слушатели освоят методы и средства обработки информации; научатся применять методы и инструменты работы с большими массивами данных; приобретут навыки системного анализа и интерпретации данных; рассмотрят возможности и области применения искусственного интеллекта в государственном управлении при работе с текстом и голосом, изображениями, видео и презентациями.
Форма обучения
Способ реализации
Год реализации
Цели программы
Совершенствование профессиональных компетенций, необходимых для эффективного управления деятельностью организации на основе данных, а также применения в профессиональной деятельности навыков системного анализа данных при работе с большими массивами информации.
Ключевые темы
1. Глобальные изменения в экономике и обществе. Внешне- и внутриэкономический контекст современного государственного управления. Тренды будущего, вызовы настоящего. Построение суверенной экономики в условиях санкций – необходимое условие выживания страны. Основные составляющие и драйверы роста цифровой экономики. Проблемы и сложности цифровой трансформации. Стратегии цифровой трансформации. Государственная политика по переходу к цифровой экономике.
2. Классические и современные подходы к управлению.
2.1. Трансформация управления в 21 веке. Переход к цифорвизации. Жизненный цикл организации. Производство и поставка ценности как основная цель жизнедеятельности организаций. Экономически обоснованный способ хозяйствования – необходимое (не недостаточное) условие функционирования, и соответствующие требования в организации управления. Плановое управление. Процессный, проектный и продуктовый подходы.
2.2. Плановое управление и процессный подход к управлению в период цифровой трансформации. Плановое управления в 21-м веке. Процессный подход как фундамент организации и функционирования бизнеса и государственных организаций. История процессного менеджмента. Понятие процесса. Реестр процессов организации. Основные метрики бизнес-процессов и системы аналитики.
2.3. Типы управляемых систем и выбор соответствующего инструментария. Модель Каневин (Cynefin) Дейва Сноудена. Четыре типа систем и соответствующий набор инструментов управления. Идентификация активностей организаций по модели Каневин.
3. Системный анализ данных.
3.1. Анализ закономерностей: выдвижение гипотез, корреляционно-регрессионный анализ (его возможности и ограничения), анализ нечисловой информации (ранговая корреляция, таблицы сопряженности и пр.). Понятие статистической закономерности. Выдвижение гипотез о наличии связи и их проверка. Классификация методов анализа связей в зависимости от типа данных. Предназначение корреляционно-регрессионного анализа, расчета коэффициентов ранговой корреляции, построения таблиц сопряженности.
3.2. Виды информационно-справочных материалов и их характеристика. Сущность, предназначение и основные вопросы содержания ИСМ. Реферативные, справочные и аналитические материалы. Информационно-справочные материалы. Возможности анализа данных на основе имеющихся информационно-справочных материалов. Рекомендации по работе с информационно-справочными материалами. Использование данных информационно-справочных материалов.
3.3. Способы отыскивать связи, выявлять отношения и зависимости. Качественный и количественный анализ. Современные приемы и методики анализа данных. Алгоритм выдвижения гипотез о наличии связи. Графическое представление зависимости между двумя переменными. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа: реализация в MS Excel. Оценка статистической значимости и возможности использования полученных результатов. Интерпретация данных.
3.4. Сбор, обобщение, обработка и анализ текстовых материалов. Работа с базами текстовой (нечисловой) информации. Особенности кодирования нечисловой информации. Применение методов статистического анализа нечисловой информации. Интерпретация результатов.
3.5. Сбор, обобщение, обработка и анализ числовых данных. Формирование базы данных, работа с базой числовых данных. Обработка данных в зависимости от целей анализа. Анализ и интерпретация полученных результатов.
3.6. Возможности визуализации данных, наиболее подходящие способы визуализации по типам данных. Графическое представление данных. Основные виды диаграмм (гистограмма, полигон распределения, кумулята, точечная диаграмма, лепестковая диаграмма). Выбор вида графика в зависимости от типа данных.
3.7. Использование инструмента Excel в управлении организацией.
4. Моделирование и управление процессами.
4.1. Применение процессного подхода к анализу и развитию организации. Выделение ценностей, которые производит и предоставляет компания/гос. организация. Составление перечня продуктов/услуг/сервисов, с помощью которых компания реализует свое предназначение/миссию. Составление реестра процессов компании. Категоризация процессов.
4.2. Управление на основе данных: использование процессного подхода. Составление системы основных показателей и документов, характеризующих успешное функционирование компании/организации. Анализ бизнес-процессов. Современные стандарты описания и исполнения бизнес-процессов. Показатели и их использование. Принятие управленческих решений на основе анализа данных и финансовых показателей. Операционный менеджмент. Оптимизация бизнес-процессов организации. Проекты по оптимизации бизнес-процессов. Бережливые подходы к управлению. Основной цикл оптимизации – Поиск проблем, генерация идей, тестирование, пилотирование, масштабирование.
4.3. Информационные системы управления процессом. Практика управления на основе данных: использование процессного подхода. Составление реестра основных бизнес-процессов организации. Моделирование и анализ бизнес-процессов. Составление списка показателей, выделение ключевых. Принятие управленческих решений на основе анализа данных и финансовых показателей.
4.4. Управление на основе данных: использование проектного подхода. История проектного менеджмента. Основные стандарты и ГОСТ в сфере управления проектами. Основные понятия и модели управления. Субъекты и объекты проектного управления, фазы и понятие жизненного цикла проекта. Ролевая модель проекта. Основные дисциплины: управление содержанием, заинтересованными сторонами, рисками. Работа над проектной инициативой. Определение содержания. Связь со стратегией компании и операционным уровнем через модель функционирования результатов. Структурные декомпозиции работ и результатов (продуктов) проекта. Анализ заинтересованных сторон и управление через вовлечение. Основные параметры проектной инициативы. Паспортизация.
4.5. Практика стратегического регионального управления: использование проектного подхода. Информационное системы управления проектом. Стратегическое развитие с применением проектного управления в части портфельно-программного управления. Введение в проектное управление. Поиск и генерация проектных инициатив. Обоснование выбора проектной инициативы.
5. Управление в эпоху цифровизации.
5.1. Современное государственное управление. Концепция цифровых двойников. Делегирование как основа развития и получения конкурентного преимущества компаний и организаций. От автоматизации работ к информатизации руководства. Панели управления бизнесом – Дашборды. Дальнейшее развитие и цифровизация бизнеса. Цифровая тень организации. Переход на уровень делегирования управления. Методы и инструменты работы с большими массивами данных (BigData). Управление на основе концепции Цифровых двойников.
5.2. Применение современных систем аналитики – BI-систем в концепции цифровых двойников при управлении компании. Составление модели цифровая тень для компании/организации. Составление Панели руководителя – Дашборд организации. Работа над практической реализацией Дашборда в системе.
6. Управление на основе данных: использование искусственного интеллекта.
6.1. Возможности применения искусственного интеллекта. Нейросети и история их развития. Возможности и область применения ИИ в государственном управлении.
6.2. Работа с текстом и голосом. Обзор текстовых нейросетей. Нейросети для резюмирования. Базовые алгоритмы создания промтов. Обзор сервисов TTS (речь в текст, текст в речь). Практическая работа с текстовыми и голосовыми нейросетями.
6.3. Работа с изображениями, видео и презентациями. Обзор CAN-нейросетей. Промтинг для графических нейросетей. Обзор сервисов для работы с видео. Обзор презентационных сервисов. Практическая работа с графическими нейросетями и нейросетями для видео. Практика создания презентаций с использованием нейросетей.
6.4. Разработка и представление проектных инициатив в исполнительных органах государственной власти на базе искусственного интеллекта.
Для кого эта программа
Государственные гражданские служащие Санкт-Петербурга
Документ по итогам успешного завершения
Место проведения
Санкт-Петербург, Чернорецкий переулок, 4-6, литера А
Опубликовано
