Prospects for using Internet of things technology for automatingstatistical data collection

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Today, despite the high administrative costs both to businesses and to the state, statistical data is collected and published with a considerable time lag. This limits the possibilities of using the statistical data in the decision-making process by corporations and hinders the use of statistical data for developing and monitoring the implementation of public policy. The existing digital technologies allow for significant optimization of the current practices for statistical data collection and processing. Based on the existing limits, the article proposes a set of regulatory measures promoting the application of digital technologies for collecting and processing of statistical and other types of data that is submitted by enterprises and entrepreneurs to the state bodies. The transition from submitting forms (as a part of statistical, accounting, tax reporting, etc.) to implementing automatic real time data exchange between the enterprises and state bodies based on Internet of Things technology is justified. Implementation of the proposed measures would help to decrease the existing administrative costs in the economy and improve the quality and timeliness of the data used for decision-making.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

O Alexandrov

CEFC Group

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: aleksandrov@cefc.ru

-

11/1 Sadovaya-Kudrinskaya St., Moscow, 123001, Russia

E Dobrolyubova

Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

Email: dobrolyubova-ei@ranepa.ru

-

82 Vernadsky pr., Moscow, 119571, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Barua A., Mani D., Mukherjee R. (2010) Impacts of effective data on business innovation and growth. University of Texas at Austin. URL: http://www.businesswire.com/ news/home/20100927005388/en/Sybase-University-Texas-Study-Reveals-IncrementalImprovements (accessed on: 08.05.2018).
  2. Brynjolfsson E., Hitt L.M. and Kim H.H. (2011) Strength in Numbers: How Does Data – Driven Decision making Affect Firm Performance? Social Science Research Network (SSRN). URL: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1819486 (accessed on: 01.03.2018).
  3. Citigroup-Oxford Martin School (2015). Technology at Work: The Future of Innovation and Employment. 2015. URL: http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/view/ 1883 (accessed on: 01.11.2017).
  4. Dobrolyubova E., Alexandrov O., Yefremov A. (2017) Is Russia Ready for Digital Transformation? In: Alexandrov D., Boukhanovsky A., ChugunovA., Kabanov Y., Koltsova O. (eds) Digital Transformation and Global Society. DTGS 2017. Communications in Computer and Information Science, vol. 745. Springer.
  5. Fitzgerald G. and M. FitzGibbon (2014). A Comparative Analysis of Traditional and Digital Data Collection Methods in Social Research in LDCs – Case Studies Exploring Implications for Participation, Empowerment, and (mis)Understandings. URL: http:// www.validnutrition.org/wp-content/uploads/2015/03/A-Comparative-Analysis-ofTraditional-and-Digital-Data-Collection-Methods.pdf (accessed on: 10.05.2018).
  6. Hirai B. (2016) Online Data Collection for Statistical Surveys in the Government of Japan. URL: http://www.soumu.go.jp/main_content/000327473.pdf (accessed on: 12.05.2018).
  7. Higher School of Economics (2018) Raschet izderzhek respondentov na predostavlenie statisticheskoj otchetnosti. [Calculating the costs of respondents for providing statistical reporting] Materialy Kruglogo stola «Izderzhki sbora oficial’noj statistiki dlya predpriyatij i organizacij». [Materials of the Round Table Costs of collecting official statistics for businesses and organizations]. January 25, 2018.
  8. OECD (2017). Key Issues for Digital Transformation in the G20. URL: http://www. oecd.org/G20/key-issues-for-digital-transformation-in-the-G20.pdf (accessed on: 08.05.2018).
  9. Plaksin S., Abdrakhmanova G., Kovaleva G. (2017). Approaches to Defining and Measuring Russia’s Internet Economy. Foresight and STI Governance, vol. 11, no 1, pp. 55–65.
  10. Rudykh E.S. Cifrovaya ehkonomika: kurs v 2017 god [Digital economy: ahead to 2017]. URL: http://files.runet-id.com/2016/itogi2016/presentations/14dec.itogi2016-1-12-3013-30--rydih.pdf (accessed on: 08.05.2018).
  11. UK Department for Culture, Media, and Sport (2016). Digital Sector Economic Estimates. https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/503666/ Digital_Sector_Economic_Estimates_-_January_2016_Revised.pdf (accessed on: 08.05.2018).
  12. UK Government Office for Science (2014). The Internet of Things: making the most of the Second Digital Revolution. URL: https://www.gov.uk/government/uploads/ system/uploads/attachment_data/file/409774/14-1230-internet-of-things-review.pdf (accessed on: 02.05.2018).
  13. UK Office of National Statistics (2017). Data Collection Transformation Programme URL: https://www.ons.gov.uk/aboutus/whatwedo/programmesandprojects/datacollectio ntransformationprogrammedctp (accessed on: 16.05.2018).
  14. World Bank (2016). Digital Dividends. World Development Report. –http://documents. worldbank.org/curated/en/896971468194972881/pdf/102725-PUBReplacementPUBLIC.pdf (accessed on: 01.03.2018).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».