Об авторе: Роман Маточкин, заместитель директора АНО «Лаборатория цифровой трансформации»
По мере роста цифровой зрелости отраслей в регионах формальный учёт показателей утрачивает свою актуальность: на передний план выходит их прикладное использование в процессах стратегического планирования социально-экономического развития. Наличие данных для расчёта показателей – необходимое, но уже недостаточное условие для повышения эффективности управленческих процессов. Ключевым фактором становится возможность выстраивать взаимосвязи между показателями и переиспользовать данные для анализа, прогнозирования и принятия управленческих решений.
Необходимость такого перехода сегодня отмечается и на федеральном уровне. Выступая на ПМЭФ, заместитель председателя правительства – руководитель аппарата правительства Российской Федерации Дмитрий Григоренко подчеркнул важность автоматизации сбора сведений и мониторинга показателей для оперативного контроля выполнения поставленных задач.
На региональном уровне выстраиваются системы для оперативного сбора данных, позволяющие не только контролировать показатели субъекта в целом, но и детализировать их до уровня муниципалитета и отдельного учреждения.
О том, как такие подходы реализуются на региональном уровне, рассказали руководители цифровой трансформации и цифровых ведомств субъектов РФ в ходе сессии ЦИПР «Цифровые инструменты госуправления. Стратегическое планирование социально-экономического развития региона».
ХМАО-Югра: проект «Пушкинская карта»
Перед регионом стояла задача оценить текущую вовлечённость учреждений культуры в проект «Пушкинская карта». Результаты реализации проекта «Пушкинская карта» влияют на показатели, связанные с оценкой эффективности деятельности высших должностных лиц субъектов РФ.
Получать информацию оперативно было непросто – данные по более чем 170 региональным учреждениям культуры собирались в бумажном виде максимум раз в месяц. Решением стала автоматизация сбора сведений в региональной системе управления.
«Мы посмотрели все показатели по проекту, определили пять приоритетных на первом этапе – это количество проданных билетов по «Пушкинской карте», сумма по всем билетам, охват организаций «Пушкинской картой», процент участников от числа всех потенциальных, средняя стоимость билетов – и по этим показателям поставили KPI для глав наших муниципальных образований», – сообщил заместитель губернатора, директор департамента информационных технологий и цифрового развития ХМАО-Югры Павел Ципорин.
На рабочем столе губернатора и руководителей, участвующих в проекте, в региональной системе поддержки принятия решений АСУР (автоматизированная система управления решениями) для оперативного мониторинга был создан специальный раздел «Пушкинская карта», где собраны ключевые показатели по проекту с возможностью декомпозиции до муниципального уровня. Помимо контроля текущих значений показателей, система отражает взаимосвязь показателей проекта с другими целевыми показателями социально-экономического развития региона.
Анализ данных позволил выявить сезонное снижение активности пользователей «Пушкинской карты» в летний период и определить необходимость дополнительных мер по вовлечению молодёжи. Кроме того, стало возможным увидеть влияние отдельных мероприятий на стоимость билетов и оценить меры повышения доступности культурных мероприятий.
Система была запущена в субъекте в начале 2026 года, но уже принесла результаты: по данным региона, число молодых людей, использующих «Пушкинскую карту», возросло на 20%, а общий объём продаж билетов – на 15%.
Курганская область: управление кадровым обеспечением здравоохранения
В Курганской области отправной точкой для изменений стал 2024 год, по итогам которого регион занял 83-е место в стране по обеспеченности врачами (с показателем 27,8 врача на 10 тысяч населения). Для решения проблемы в феврале 2025 года в области был запущен мониторинг кадрового дефицита в медицинской сфере. Первоначально данные собирались вручную в Excel с занесением информации по более чем 40 медицинским организациям. На следующем этапе медицинские организации были напрямую подключены к системе поддержки принятия решений, что позволило организовать автоматический сбор данных для оперативного расчёта показателей.
После этого в регионе перешли к детализации показателей – стали анализировать факторы, влияющие на кадровую обеспеченность:
«В закреплённой папке на странице пользователя можно увидеть данные о динамике [приёма на работу и увольнения] врачей, среднего медицинского персонала, а также значения показателей соответствующего национального проекта по обеспеченности населения врачами и средними медицинскими работниками за последний месяц. При анализе показателей отображаются причины выбытия, прибытия медицинских кадров, например, привлечение врачей после окончания вуза, из других медицинских организаций, из частных медицинских организаций, из других субъектов, выбытие тоже по различным причинам. Система позволяет провести аудит структуры и причин движения рабочих кадров в оперативном режиме: отслеживать обеспеченность населения врачами, оценивать проводимую работу и принимаемые меры в здравоохранении на уровне, во-первых, муниципального округа, больницы, медицинского учреждения, и региона в целом», – поделилась директор департамента информационных технологий и цифрового развития Курганской области Гульжан Фахрутдинова.
Разработанный подход, по словам представителя региона, не ограничивается сферой здравоохранения. Аналогичная модель управления показателями может быть применена и в других отраслях, где существует задача контроля кадровой обеспеченности, например, в образовании. Курганская область выразила готовность делиться наработанным опытом и практикой построения подобных аналитических моделей с коллегами из других регионов.
Тульская область: управление е-услугами на муниципальном уровне
Для Тульской области одним из приоритетных направлений стал контроль показателя доли государственных и муниципальных услуг, оказываемых в электронном виде. Сегодня этот показатель в регионе составляет более 90% по региональным и муниципальным услугам, и 98% с учётом федеральных.
Основной вызов заключался в обработке большого объёма разрозненных данных. В Тульской области 26 муниципалитетов, и всего по субъекту насчитывалось около 2000 услуг: каждый муниципалитет вносил для услуг собственные наименования. Первым шагом на пути к автоматизации процессов стала типизация услуг. Это позволило исключить дублирование, и число услуг сократилось до 500. Но даже после этого процесс обработки данных оставался очень трудоёмким. Несколько специалистов вынуждены были тратить до трёх рабочих дней, чтобы вручную выгрузить информацию из ГАС «Управление». Было принято решение об автоматизации данного процесса.
Сейчас эта работа ведётся с использованием возможностей системы поддержки принятия решений, где агрегируются данные по каждому ведомству в отдельности. Теперь ИИ-агент аналитической системы принятия решений самостоятельно «забирает» информацию из ГАС «Управление» в разрезе 11 показателей, например, таких, как: общее количество заявлений, информацию о способе подачи заявления (личное обращение, МФЦ, ЕПГУ, РПГУ и др.). Только за счёт этого удалось добиться сокращения трудозатрат по времени более чем в 288 раз – ИИ-агенту для получения всей выгрузки требуется не более 15 минут в месяц. После этого вся загруженная информация привязывается к показателям системы и используется для их расчёта, дальнейшего анализа и принятия управленческих решений. Показатели доступны в разрезах муниципалитетов и услуг, что обеспечивает эффективное управление.
«У нас у каждого муниципалитета есть свой KPI по доле государственных услуг. В целом мы ставим всем KPI выше 95%, за счёт этого они могут отслеживать, по какой услуге есть проблема. Этот инструмент помогает выявить те самые услуги, которые являются для нас проблемными, и сфокусировать муниципалитет на работе по ним.
Для нас важно, чтобы цифровые сервисы были удобны для жителей. Если люди предпочитают получать какую-либо услугу не в электронном виде, значит, её нужно дорабатывать, делать проще и понятнее. В органах исполнительной власти и муниципалитетах определены ответственные за цифровизацию услуг. Вместе с Минцифры они анализируют обратную связь граждан и совершенствуют сервисы. Наша задача — сделать так, чтобы получать государственные услуги в электронном виде было удобно каждому жителю », – отметил министр цифрового развития и связи Тульской области Виталий Прокудин.
Калужская область: от мониторинга показателей к управлению взаимосвязями
В Калужской области особое внимание уделили поиску взаимосвязей между показателями. Несмотря на наличие значительного объёма данных и развитых инструментов мониторинга, не хватало, как отмечает заместитель губернатора Калужской области Дмитрий Разумовский, некоей «оркестровки», т.е. аналитической системы, которая чётко показывала бы, каким образом измеряемые показатели влияют на достижение конкретных целей. Речь идёт, в частности, о показателях эффективности высших должностных лиц субъектов РФ.
Так, например, в Калужской области развёрнута и успешно функционирует система экомониторинга: на территории региона размещено 20 малогабаритных станций мониторинга, данные которых доступны на специализированном портале. Но сама по себе информация о состоянии окружающей среды представляет ограниченную ценность при принятии управленческих решений, необходимо связать эти данные с другими целевыми показателями региона (например, заболеваемостью, дефицитом врачей, демографической моделью, включающей показатели по труду, занятости, численности населения): «В чём заключается ценность? Во-первых, эти данные от конечного оборудования, от устройств, которые позволяют вести аналитику и по качеству, и по погодным атмосферным явлениям, более 200 показателей. Конечно, тут основная задача — это прогностическая. Во-вторых, это определение с помощью различных моделей, в том числе искусственного интеллекта, более чётких контуров возможных рисков, угроз, выбросов и превышения концентраций тех или иных веществ в атмосфере. Но в перспективе это ещё распространение на те территории, на те районы нашего региона, где мы видим какую-то динамику, например, по аллергическим заболеваниям, по каким-то иным видам заболеваний – построение взаимосвязей с тем, что у нас уже есть. Ну и, конечно, всё это мы выводим на уровень уже показателя из оценки деятельности высшего должностного лица — это качество окружающей среды», — подчеркнул Дмитрий Разумовский.
Ещё одним примером стала работа с показателями использования мессенджера «Макс». Работа с новыми рейтингами в регионе, по словам представителя Калужской области, выстраивается по одному механизму: главная задача – разобраться и дойти до самого нижнего, так называемого атомарного, показателя и определить, кто за этот показатель отвечает. Ранее работа с отраслевыми ведомствами велась в ручном режиме через личный контакт с каждым ответственным за отдельный показатель. Сейчас в рамках системы управления Калужская область развивает новый подход к управлению показателями, построенный на выявлении взаимовлияющих показателей второго уровня и их декомпозиции.
«Задача очень простая – закрепить ответственного, выявить, как конкретный показатель влияет на достижение совокупных четырёх групп показателей по «Максу». И второе – строить прогноз: что произойдет, если по тому или иному показателю не будет изменений до конца года?», – пояснил Дмитрий Разумовский.
Представители ХМАО-Югры, Курганской, Тульской и Калужской областей отдельно подчеркнули готовность делиться своими наработками и аналитическими моделями с коллегами по «цифровому спецназу» – региональными командами цифровой трансформации из других субъектов РФ. Сейчас с учётом текущих реалий регионы ведут аналитику в разрезе муниципальных образований, выявляя, каким образом цены и объёмы потребления топлива влияют на ценообразование продуктов питания, лекарств и матрицы тарифов ЖКХ, транспорт и другие показатели.
Представленный опыт субъектов РФ демонстрирует эволюцию подходов к работе с данными на региональном уровне. Все большее значение приобретают не сами показатели, а понимание факторов, влияющих на их изменение, взаимосвязей между различными направлениями деятельности и результатов принимаемых решений. Именно такой подход позволяет использовать данные как инструмент повышения эффективности госуправления.
