Репортаж

Самообслуживание в работе с данными становится мейнстримом: тему развития сервисов самообслуживания так или иначе затронули практически все представители бизнеса, выступившие на форуме «Управление данными — 2022», организованном издательством «Открытые системы». Даже функции обеспечения информационной безопасности в какой-то части делегируются сотрудникам бизнес-подразделений (см. врезку «Защита данных в документах: cам себе админ»). Представители компаний Tele2, «Уралхим» и «Газпром нефть» в своих выступлениях фокусировались главным образом на самообслуживании в области бизнес-аналитики.

Tele2: девять «пилотов» сразу

После ухода из России западных вендоров, на основе решений которых были построены бизнес-процессы Tele2, компания столкнулась с серьезными проблемами. Особенно болезненной оказалась ситуация с BI-системой Tableau: ее использовали многие разработчики, а кроме того, с ее помощью составлялось множество отчетов, пробуксовка в выдаче которых грозила замедлением процессов и потерей прибыли.

Чтобы спасти положение, команда экспертов провела анализ рынка и, изучив полтора десятка решений, запустила сразу девять пилотных проектов, подключив к корпоративному хранилищу девять BI-систем. Затем вместе с бизнес-пользователями отобрали 30 наиболее важных дашбордов и один из них (конкурсный) реализовали с помощью интегратора на всех девяти платформах. Получив отчеты и заполнив чек-листы, в компании оценили результаты, выбрали победителя и приступили к самостоятельному проведению миграции. Сейчас все критичные дашборды находятся в системе Fine BI, а разработку в бизнес-аналитике и по некоторым другим направлениям полностью ведут пользователи.

«Self-service — не хаос, им можно управлять. Без наших бизнес-разработчиков мы не смогли бы перейти на новую BI-платформу всего лишь за месяц, обеспечив собственными силами все потребности бизнеса в данных», — резюмировал Александр Снытко, руководитель службы поддержки и развития инструментов бизнес-аналитики Tele2. По его словам, активные и заинтересованные в корректном описании всех объектов данных бизнес-разработчики становятся адептами культуры data-driven. И убеждать их пользоваться новым инструментом не приходится, поскольку они сами его протестировали и выбрали.

Ударный год «Уралхима»

В «Уралхиме» и раньше продуктивно работали с данными: тут и искусственный интеллект, сортирующий заявки на первой линии поддержки и даже управляющий производственной установкой, и роботы, формирующие справки 2-НДФЛ. А в начале текущего года в компании запустили платформу, которая дает бизнесу возможность работать с данными самостоятельно. Доставка данных на базе гибридной инфраструктуры происходит для бизнеса бесшовно.

Владимир Вавра: «Замеры наглядно показывают довольно существенную (от 30 до 90%) экономию ресурсов по нескольким направлениям»

«Если мы хотим стать data-driven-компанией, а мы такую технологическую цель перед собой поставили, то дальше надо идти совместно с бизнесом, ведь бесконечно расширять штат айтишников — это безумие, — заявил Дмитрий Шведов, заместитель руководителя департамента цифровизации ОХК «Уралхим». — Мы сразу фокусировались на ключевых селф-сервисах, и BI — одно из ведущих направлений».

В компании запустили школу аналитиков данных с защитой проектов, выполненных на платформе, и бизнес с энтузиазмом воспринял эту инициативу. В школе проходят обучение 1200 сотрудников, и эффект внедрения культуры управления данными уже заметен, сообщил Шведов.

Требования бизнеса к инфраструктуре и сервисам работы с данными постоянно меняются, и подстраиваться под них приходится быстро. В этом году в дата-офисе сосредоточились на качестве данных и реализовали два десятка автоматизированных проверок качества по заданной бизнесом методологии. Сравнение затрат времени и ресурсов на выработку одних и тех же решений подтверждает эффективность оптимизации. «Замеры наглядно показывают довольно существенную (от 30 до 90%) экономию ресурсов по нескольким направлениям», — отметил Владимир Вавра, руководитель отдела инфраструктуры данных ОХК «Уралхим».

«Газпром нефть»: бонусы самостоятельности и мини-CDO

Анализировать результаты проверок качества данных — это то, что может и должен делать бизнес-пользователь, уверен Виталий Когтев, руководитель направления по качеству данных управления по организации работы с данными дирекции экономики и корпоративного планирования «Газпром нефти». В компании уже несколько лет работает школа аналитики, через которую прошли около 200 пользователей. Многие из них являются ответственными за данные и сами настраивают аналитические панели на основе шаблонов для решения своих актуальных задач. А теперь бизнес-пользователи получили инструменты для самостоятельного мониторинга качества данных.

Виталий Когтев: «Анализировать результаты проверок качества данных — это то, что может и должен делать бизнес-пользователь»

Незапланированным бонусом перехода на самообслуживание стала поддержка импортозамещения ПО: поскольку используются несколько инструментов мониторинга качества данных с последующей консолидацией метрик, внедрение нового ПО проходит достаточно плавно, отметил Когтев. Кроме того, самообслуживание в BI стимулировало каталогизацию данных — нудный процесс, которым бизнес обычно не особо хочет заниматься. Но теперь создание наглядных и понятных аналитических панелей стало соревновательным процессом, участники которого стараются максимально качественно описать необходимые элементы данных в каталоге. Не менее ценным стало и развитие новых навыков у сотрудников: аналитики с удовольствием обучились создавать аналитические приложения.

В лаборатории данных блока разведки и добычи «Газпром нефти» тоже совершенствуют self-service BI, улучшают магазин данных и каталог данных, а также укрепляют команду поддержки. Для управления данными в дочерних обществах, в «Газпром нефти» ввели функцию «мини-CDO». А «дочки» в компании немаленькие: например, в Заполярье трудятся около 1800 территориально распределенных сотрудников. «Если компания крупная, обязательно нужны люди на местах, которые выполняют роль CDO: внедряют продукт, общаются с бизнесом на его языке и готовы сразу интерполировать производственные задачи, предлагая подходящие для их решения дата-продукты», — отметил Александр Егоров, руководитель программ по управлению данными компании «Газпромнефть-Заполярье». Чтобы извлекать информацию и передавать ее до дашборда, лаборатория данных использует платформу Qlik Sense. Теперь, согласно дорожной карте импортозамещения, идет переход на Luхms BI. В части self-service BI здесь провели апробацию возможностей нового решения и передали разработчикам список замечаний и предложений для их возможной реализации в следующем году.

Несмотря на солидные объемы данных, накапливаемые в течение многих лет в разнообразных информационных системах, одним из главных препятствий для управления на основе данных в здравоохранении специалисты медицинских информационно-аналитических центров (МИАЦ) называют… нехватку данных. Конечно, речь не о данных как таковых, а именно о данных, пригодных для принятия управленческих решений.

Дефицит объясняется тем, что интересы потребителей данных и генераторов данных драматически не совпадают. Врачи обычно воспринимают наполнение данными информационных систем как неизбежное зло — нудную обязанность, навязанную начальством. Особенно если эти данные предназначены для органов управления здравоохранением. Положительной обратной связи между передачей данных в информационные системы более высокого уровня и изменением к лучшему существующей реальности не наблюдается. А значит, нет смысла стараться сделать эти данные качественными — все равно они уходят «наверх» как в «черную дыру», не давая возможности создателю данных понять их роль в процессе оказания медицинской помощи или оценить свой вклад в общий результат. С другой стороны, управленцам затруднительно принимать эффективные решения на основе данных, которые собираются исключительно ради формального выполнения требований руководства.

Пусть такая картина упрощена и утрирована, но счастливые исключения чаще всего подтверждают общее правило. Как посреди океана можно умереть от жажды, не имея пресной воды, так и руководителю зачастую невозможно найти ответы на свои вопросы в многочисленных источниках больших медицинских данных.

Проблема далеко не нова, профессионалы давно пытаются разорвать этот замкнутый круг. Но если в крупных клиниках удается снизить остроту проблемы, то про более высокие уровни управления этого не скажешь. Тем не менее, на региональном уровне здравоохранения делаются первые шаги к управлению на основе первичных данных.

Дата-хакатон

Управление на основе данных стало темой конференции «Практическая польза региональных информационных систем в сфере здравоохранения 2022», которую компания «Нетрика Медицина» и Санкт-Петербургский МИАЦ провели в рамках конгресса «ИТМ Петербург». Главная цель мероприятия – обмен опытом между регионами, поэтому основной акцент в программе был сделан на совместную практическую работу участников, дополненную выступлениями экспертов. В дата-хакатоне приняли участие более ста человек из 40 регионов России и стран СНГ: руководители МИАЦ, ИТ-специалисты в области медицины и другие ответственные за цифровизацию здравоохранения. Под руководством дата-инженеров и аналитиков из «Нетрика Медицина» команды азартно искали аномалии данных в отчетах, осваивали принятие решений в условиях нехватки данных и проектировали идеальный дашборд для руководителя органа управления здравоохранением.

Под руководством дата-инженеров и аналитиков команды азартно искали аномалии данных в отчетах, осваивали принятие решений в условиях нехватки данных и проектировали идеальный дашборд для руководителя.

Конференция проводится уже в пятый раз и отражает существенную трансформацию задач региональных специалистов, которые изначально фокусировались на создании медицинских информационных систем, затем — на автоматизации процессов, а сегодня перешли на совершенно другой уровень — изменения процессов. На этом этапе им особенно нужны качественные данные. «Сегодня подход к управлению на основе данных в практике российского здравоохранения только зарождается, — отметил Денис Чумаков, генеральный директор «Нетрика Медицина». — Однако отдельные кейсы мы как интеграторы видим уже во многих регионах».

Северная столица: на подступах к data-driven здравоохранению

Как сообщил руководитель Центра электронного здравоохранения Санкт-Петербургского МИАЦ Алексей Архипов, в конце 2021 года в северной столице завершился проект по электронному здравоохранению, в рамках которого было создано 40 сервисов для пациентов, врачей и руководителей здравоохранения. Сейчас Центр переходит к стадии активного анализа собираемых данных – сведений из электронных медкарт и обратной связи от пациентов.

Геннадий Орлов, заместитель генерального директора по цифровому развитию Северо-западного окружного научно-клинического центра им. Л. Г. Соколова ФМБА России, привел примеры из практики Координационного центра Минздрава РФ, которые свидетельствуют о переходе от отдельных выводов из полученных данных к системе управления на основе данных. Он также отметил усложнение алгоритмов обработки накопленных данных. В 2021 году на федеральном уровне стали чаще применять алгоритмы машинного анализа текстов на естественном языке, анализа медицинских изображений, а также визуализацию данных. Например, визуализация структурированности записей в электронных медкартах государственных клиник существенно ускоряет принятие решений в ситуационном центре губернатора Ленобласти. Пока не все понимают необходимость применения специальных аналитических инструментов для управления данными, но постепенно это понимание приходит, и руководители вскоре будут оперировать не отчетами, а данными, отметил Орлов. Инициаторами перевода здравоохранения на рельсы управления на основе данных, и соответствующего обучения аналитиков и управленцев, по его мнению, должны стать именно МИАЦ, это их важнейшая задача на ближайшую перспективу.

Момент истины для ВИМИС

Управленцам действительно нужны данные достаточные, чтобы понять эффективность собственных решений, особенно финансовых. Однако в настоящее время управления на основе данных еще не происходит, получается информатизация отдельно, а лечение пациентов — отдельно, считает Евгений Коган, главный специалист Санкт-Петербургского МИАЦ. «Данными никто не пользуется, потому что они низкого качества, и они низкого качества, потому что ими никто не пользуется», — констатировал он.

Будет ли в России управление на основе данных? Само по себе — не будет, если ограничиваться задачей сбора данных и гнаться за их количеством, забывая про практическое использование в интересах пациентов. Поэтому в питерском МИАЦ начали пользоваться данными, несмотря на известную неполноту и неточность, стараясь постепенно выделить и показать городу полезные аспекты уже собираемых данных.

«За последний год, к нашей огромной радости, в Санкт-Петербурге произошел сдвиг — нашлись заинтересованные главные внештатные специалисты, которые начали использовать данные в своей работе, нас это воодушевляет, — сообщил Коган. — Оказывается, есть много тем, где организатору здравоохранения даже по неполным данным ясно, что делать».

Денис Чумаков: «Сегодня подход к управлению на основе данных в практике российского здравоохранения только зарождается»

Например, обнаружилась высокая годичная летальность пациентов, перенесших легкий инсульт, в сравнении с их госпитальной летальностью. Из этого следует, что амбулаторная служба упускает таких пациентов. Еще выяснилось, что продвинутую квадритерапию при хронической сердечной недостаточности назначают только отдельные врачи. Остальные, возможно, о ней не знают. «Получив эти данные, главный внештатный невролог и главный внештатный терапевт пошли заниматься организацией медицинской помощи, и когда они изменят реальную ситуацию, мы с ними увидим это в цифрах», — подчеркнул Коган.

На его взгляд, для профильных вертикально-интегрированных медицинских информационных систем (ВИМИС) настал момент истины. Надо показать их практическое использование: что какому-то пациенту стало лучше, или была выявлена ранее неизвестная проблема организации здравоохранения, и приняты полезные решения. Например, обнаружена повышенная нагрузка на врачей таких-то медицинских организаций, и выделены деньги на новую поликлинику. Или обнаружено, что в таком-то районе при тотальном скрининге на рак молочной железы доля его выявления на ранних стадиях все равно остается низкой, поэтому рентгенологов отправили учиться, и выявляемость повысилась. «ВИМИСы без практического использования  – только головная боль для всей страны», — уверен Коган.

Многострадальная структуризация

За десять с лишним лет Единая государственная информационная система здравоохранения (ЕГИСЗ), а потом и ее новая ипостась — Единый цифровой контур здравоохранения (ЕЦКЗ) — обросли новыми сущностями, которые никому не упрощают жизнь, скорее наоборот. ВИМИС — отдельная сущность, живущая сама по себе, по своим правилам и со своими форматами. Практически одну и ту же первичную информацию региональные МИАЦ передают в федеральную подсистему интегрированных электронных медкарт (ИЭМК) в виде структурированных электронных медицинских документов (СЭМД), в реестр электронных медицинских документов (РЭМД), да еще и в ВИМИСы по трем нозологиям («Сердечно-сосудистые заболевания», «Онкология», «Акушерство и неонатология»), к которым скоро добавится четвертая.

Между тем, проблема структуры информации никуда не делась. В ЕГИСЗ используются одни справочники, а в системах территориальных Фондов обязательного медицинского страхования (ТФОМС) — другие. В результате подсистемы ЕГИСЗ не слишком удачно взаимодействуют друг с другом, в том числе потому, что структура данных, на которых они построены, — разная.

Чтобы данные стали более пригодными для аналитической обработки, необходимо принять общий российский стандарт структуры медицинских данных, базируясь на HL7 FHIR. Тем более, что рабочая группа, «приземляющая» HL7 FHIR на российскую почву, уже создана и функционирует.

Стандарт HL7 FHIR хорош для информатизации процессов, а федеральный уровень задает HL7 CDA — стандарт для документов, уточнил Андрей Дюков, руководитель отдела продаж и развития «Нетрика Медицина». Оба стандарта уже начинают применять в регионах при информатизации процессов. «Чтобы данные в документах были качественные, нужны потребители этих данных — и пациенты, и врачи, — отметил Дюков. — С процессами проще: в них «зашита» обратная связь и непосредственно задействован потребитель данных».

Сбор десятков миллионов медицинских документов в федеральные информационные системы — необходимое, но не достаточное условие для управления на основе данных. Минздраву РФ следует показывать, каким образом полученные данные применяются для совершенствования системы для оказания медицинской помощи. Возможно, тогда у региональных МИАЦ появится мотивация поставлять качественные данные для анализа, а не файлы в формате PDF. Сейчас, по грубой экспертной оценке, в структурированном виде в ЕГИСЗ предоставляется не более 5-10% медицинских документов.

Как индустрии больших данных выжить в нынешних условиях? Ответу на этот вопрос была посвящена дискуссия «Что делать, чтобы индустрия данных выжила», состоявшаяся в рамках форума BIG DATA&AI 2022, проведенного издательством «Открытые системы». (Также о форуме см. «BIG DATA&AI 2022: лучше вместе», «Компьютерный мир», 27 апреля 2022.) Название дискуссии подразумевало, что от отрасли требуется быстрая реакция на произошедшие экономические и политические перемены. По мнению экспертов, эти изменения способны наконец ускорить действия регулятора, демонстрирующего сверхосторожность, а временами — даже медлительность.

Как подчеркнула Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных, в 2018 году, когда был проведен первоначальный анализ состояния рынка, наши банки и телеком-операторы являлись одними из лучших в мире по применению инструментов работы с данными и искусственного интеллекта. Однако имевшуюся динамику сохранить не удалось, и объем рынка, ожидавшийся к 2021 году, не был достигнут из-за проблем регулирования.

«То, в чем нуждался рынок в 2018 году, остается актуальным и сейчас. Компании хотят получить возможность рассматривать данные как товар и включать их в оборот. Они желают развиваться и работать не в серой зоне, как это происходит сейчас, а полностью легально», — констатировала Серебряникова. Важно установить прозрачную систему контроля со стороны государства и исключить риски борьбы с неизвестным — ведь, как известно, психологически проще все непонятное запретить, нежели разбираться в деталях. Возможно, именно поэтому позиция регулятора по всем направлениям была крайне осторожной.

Анна Серебряникова: «Инновации нужно стимулировать, иначе мы не достигнем запланированных цифр. За период с 2018-го по 2022 год рынок уже недополучил 200 млрд руб. Если ничего не изменится, потери только усилятся»

Однако в текущей ситуации российским компаниям крайне важно получить преимущества, зафиксированные в регуляторных требованиях, что позволит ускоренно развивать продукты на основе больших данных. Государство тоже это понимает, однако пока все инициативы реализуются крайне тяжело. Хотелось бы призвать регуляторов и тех, кто готовит для них аналитику, воспользоваться ситуацией и обеспечить российским компаниям возможность создавать уникальные продукты. За основу можно взять опыт Китая, весьма либерально относящегося к обороту данных.

«Инновации нужно стимулировать, иначе мы не достигнем запланированных цифр. За период с 2018-го по 2022 год рынок уже недополучил 200 млрд руб. Если ничего не изменится, потери только увеличатся», — выразила опасение Серебряникова.

Айсалу Бадягина, заместитель директора департамента обеспечения кибербезопасности Минцифры, признала, что инициативы действительно продвигаются очень тяжело. По ее словам, причины являются чисто технологическими: на сегодняшний день отсутствуют гарантированные методы обезличивания данных. Разумеется, для государства первична именно задача обеспечения безопасности персональных данных. Как отметила Бадягина, в Минцифры выработаны три направления, по которым сейчас ведется активная работа. Первое из них — предоставление доступа к данным для разработчиков на площадке Минцифры. Второе — возможность создания аккредитованных площадок, соответствующих требованиям законодательства (так называемых дата-посредников). И третье — более активное использование практики экспериментальных правовых режимов.

По словам Бориса Зингермана, генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине, здравоохранению закон о персональных данных нанес гораздо больше вреда, чем пользы. Можно сказать, что сейчас медицинские организации зачастую не защищают данные, а защищаются от контролирующих органов, действуя «с запасом» и тем самым перекрывая все пути к интеграции и объединению данных и использованию их в научных целях.

Борис Зингерман: «Запрет на обогащение медицинских данных из других источников полностью убивает всю потенциальную пользу от их использования и становится огромным барьером на пути развития искусственного интеллекта в медицине»

Медицинские данные живут лишь внутри организаций здравоохранения, и как их оттуда достать, интегрировать и использовать, совершенно непонятно. Больше всего Зингермана беспокоит то, что даже из экспериментальных правовых режимов в период их подготовки было удалено все разумное содержание, которое там имелось. Ярким примером может служить запрет на обогащение медицинских данных из других источников, что полностью убивает всю потенциальную пользу от их использования и становится огромным барьером на пути развития искусственного интеллекта в медицине.

Важно донести до регуляторов, что пользы от применения данных больше, чем рисков. Вероятно, это можно доказать только на практике, и ситуация, в которой мы сейчас оказались, способна стать катализатором, сигналом к действию.

«Резко возросший интерес к большим данным внутри экосистемы ВТБ поражает: число запросов выросло в десятки раз. Поэтому для выживания рынок имеет хорошую почву: если есть интерес у бизнеса, можно выращивать хорошие продукты», — считает Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования ВТБ. Нынешний вызов предоставляет хорошие возможности: работа в области импортозамещения выходит на новый уровень. Действительно, если можно приобрести хорошее готовое решение, создавать собственное мало кто захочет. Однако появившиеся проблемы дали новый стимул, и у людей появился азарт: они хотят создавать решения, превосходящие зарубежные аналоги. Сейчас ВТБ ведет совместную работу с МФТИ по производству собственных программно-аппаратных комплексов.

Кроме того, по мнению Коновалихина, принцип «Лучше меньше, да лучше» становится базовым. Старый подход, при котором компании приобретали много «железа» и забивали его до отказа данными сомнительной ценности, очевидно, перестает работать. ВТБ много инвестирует в направление «умных» данных и предварительного анализа информации, позволяющего избавиться от мусора, не ухудшая качества создаваемых моделей.

«Последние годы были беззаботными с точки зрения возможностей для развития инфраструктуры, и мало кто думал об оптимизации», — согласился Борис Рабинович, CDO «Сбера». Осознавая свои масштабы, в «Сбере» занялись оптимизацией еще в 2020 году, сделав это частью стратегии. Одним из важных направлений стал переход с зарубежных систем на собственные решения в области хранения данных. Сейчас большая часть проектов завершена, по остальным сформированы планы перехода.

Говоря о прочих проблемах, Рабинович выделил очевидную тройку: люди, технологии, инфраструктура. При этом главная загвоздка, по его мнению, именно в кадрах: надо думать, как привлечь в отрасль данных молодых специалистов.

«В конце февраля мы провели анализ рынка больших данных, попытались выявить основные проблемы. Среди них — потенциальное сокращение объема кадров, снижение спроса на новые решения и ограничение доступа к вычислительным мощностям», — рассказал Сергей Наквасин, заместитель руководителя Аналитического центра при Правительстве РФ. Однако, как выяснилось, вычислительные ресурсы почти у всех есть с запасом, и это пока не является проблемой. Отток ИТ-кадров из России резко сократился, и статистика показывает, что он был крайне неоднородным. Главным образом он был связан с наличием большого количества зарубежных заказчиков. Среди специалистов, работающих с прорывными проектами, число уехавших не превысило 5%. А вот что касается спроса на ИТ-решения, то он действительно может несколько сократиться. Во многом именно из-за этого правительство объявило о беспрецедентных мерах по поддержке ИТ-отрасли. Главное, чтобы предоставляемые меры поддержки не разучили айтишников работать.

Руслан Ибрагимов: «Прежде чем что-то делать, надо понять, почему мы три года топтались на месте, почему так и не получилось ввести в оборот большие обезличенные данные»

«Прежде чем что-то делать, надо понять, почему мы три года топтались на месте, почему так и не получилось ввести в оборот большие обезличенные данные», — считает Руслан Ибрагимов, вице-президент по взаимодействию с органами государственной власти и связям с общественностью МТС. Суть цифровой экономики заключается именно в обороте больших данных, поэтому их и назвали новой нефтью. Однако, видимо, такую нефть пока еще не добыли.

По мнению Ибрагимова, регулятор слишком много внимания уделял техническим аспектам, что во многом было спровоцировано появлением GDPR. Однако, если проблему не получилось решить с использованием технического подхода (гарантированное обезличивание данных), надо думать о применении юридического подхода. Лишь запуск в оборот больших данных позволит сделать заметный рывок в направлении цифровой экономики.

«Экспериментальные правовые режимы, которые введены уже давно, должны помогать не только обсуждать проблемы, но и действительно что-то делать. Пора действовать, преодолевая психологические барьеры», — резюмировал Дмитрий Соболев, заместитель директора по направлению «Нормативное регулирование цифровой среды» АНО «Цифровая экономика». Сколько ни тестируй методики на синтетических данных, это имеет мало общего с практикой. ЭПР дают возможность протестировать подходы в «боевых условиях» и получить конкретные результаты. Тем более что у регулятора есть все инструменты для контроля и, при необходимости, прекращения эксперимента.