Марина Юрьевна Алейникова — кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры аудита и корпоративной отчетности факультета налогов, аудита и бизнес‑ анализа; ведущий научный сотрудник Научно‑ образовательного центра непрерывного образования и финансового консалтинга факультета налогов, аудита и бизнес‑анализа,
Москва.
Marina Yu. Aleynikova — Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof., Assoc. Prof. of the Department of Audit and Corporate Reporting at the Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis; a Leading Researcher at the Scientific and Educational Center for Continuing Education and Financial Consulting at the Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis,
Moscow.
Анастасия Дмитриевна Карахимова — стажер‑ исследователь Научно‑ образовательного центра непрерывного образования и финансового консалтинга факультета налогов, аудита и бизнес-анализа,
Москва.
Anastasia D. Karakhimova — Research Intern at the Scientific and Educational Center for Continuing Education and Financial Consulting of the Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis,
Moscow.
В условиях цифровой трансформации государственного управления одной из ключевых задач является создание единого информационного пространства, обеспечивающего консолидацию сведений о деятельности организаций, значимых для экономики страны. Однако существующие подходы к раскрытию данных стратегических и системообразующих бюджетных (автономных) учреждений носят фрагментарный характер, что затрудняет их использование для анализа. Целью исследования, основанного на методах системного и сравнительного анализа, является обоснование выбора архитектуры данных при проектировании цифрового профиля стратегических и системообразующих бюджетных (автономных) учреждений. По результатам работы предложена трехуровневая архитектура цифрового профиля с открытым и закрытым контурами доступа, в рамках которой производится сбор, обработка и публикация информации. Обоснован выбор технологических решений, поддерживающих автоматизированную выгрузку с блокчейн-фиксацией, многомерную группировку, извлечение параметров из неструктурированных документов и визуализацию в дашбордах. Предложенная архитектура соответствует приоритетам национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» в части внедрения платформенных решений и технологий искусственного интеллекта в государственном управлении. Результаты исследования представляют практическую ценность для экономических субъектов, специалистов в данной области, а также для широкого круга пользователей финансовой и нефинансовой отчетности.
In the context of the digital transformation of public administration, one of the key tasks is to create a unified information space that ensures the consolidation of information about the activities of core domestic enterprises in the economy. However, the existing approaches to the disclosure of data from strategic and systemically important budgetary (autonomous) institutions are fragmented, which makes it difficult to use them for analysis. The purpose of the study, based on the methods of systematic and comparative analysis, is to substantiate the choice of data architecture when designing the digital profile of strategic and systemically important budgetary (autonomous) institutions. As a result of the work, a three-level architecture of a digital profile with open and closed access contours is proposed, within which information is collected, processed and published. The choice of technological solutions is justified supporting automated upload with blockchain fixation, multidimensional grouping, extraction of parameters from unstructured documents and visualization in dashboards. The proposed architecture corresponds to the priorities of the national project «Data Economics and Digital Transformation of the State» regarding the implementation of platform solutions and artificial intelligence technologies in public administration. The results of the study are of practical value for economic entities, specialists in the corresponding field, as well as for a wide range of users of financial and non-financial reporting.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.