для чего критерии качества данных нужны системе государственного управления
Управление качеством данных: что вам нужно знать
Содержание
В связи со стремительным ростом объемов данных, которые собирают и накапливают компании, Data Management становится ключевым критерием работы с информацией, который помогает улучшать результаты бизнеса. Один из лидеров в разработке решений для продвинутой аналитики, корпорация SAS, рассказывает о том, почему так важно Enterprise-компаниям управлять качеством своих данных, как справляться с переизбытком массивов информации, а также какой должна быть система, решающая задачи Data Quality.
Насколько важен Data Management?
Помимо того, что управление качеством данных повышает пригодность используемой информации при анализе, Data Management формирует для руководителей представлениями о том, насколько качественны и полезны накапливаемые данные. Устаревшие и ненадежные сведения могут привести к ошибкам и неправильным решениям, а грамотно выстроенный процесс управления качеством данных способствует созданию базы для инициатив бизнеса. В частности, это касается установки некой структуры для всех подразделений компании, которая обеспечивает соблюдение правил качества данных.
Data Management сокращает ненужные затраты благодаря тому, что актуальные данные дают точное представление о повседневной деятельности и расходах компании. Недостаточно высокое Data Quality может привести к дорогостоящим ошибкам и промахам.
Управление качеством данных также помогает соответствовать необходимым требованиям и амбициозным целям бизнеса. Для этого требуется четкое следование процедурам и корректно выстроенные коммуникации, помогающие собирать наиболее подходящие для каждой задачи данные.
Аспекты и характеристики управления качеством данных
Перечень аспектов достаточно подвижен и растёт по мере увеличения объёмов и разнообразия данных. К основным и постоянным относятся:
Для повышения надежности ваших данных эксперты SAS рекомендуют использовать систему, учитывающую следующие функции:
Данная функция помогает исправить дубликаты записей и неизвестные типы данных, обеспечивает соблюдение правил стандартизации данных, необходимых для предоставления информации из ваших наборов данных. Помимо этого, она устанавливает иерархии данных и ссылается на определения данных, чтобы настроить их в соответствии с уникальными потребностями компании.
Включает в себя формирование описаний и требований к переводам бизнес-терминов между системами, что помогает воздействовать на данные низкого качества, прежде чем они нанесут вред при принятии управленческих решений.
Основные проблемы управления качеством данных
Огромные массивы потоковых данных, получаемых от устройств, интегрированных с Интернетом Вещей, или контрольных точек отгрузки, коих в компании может быть бесчисленное количество, могут оказывать разрушительное влияние на бизнес в виде переполненных серверов. Без приведения такого количества информации в порядок менеджмент компании может столкнуться с такими проблемами в управлении качеством, как:
Многочисленное повторение идентичных наборов данных в разных контекстах приводит к тому, что одни и те же сведения имеют расхожие значения в разных настройках, а достоверность и согласованность данных ставятся под сомнение. Для решения этой проблему потребуется хорошее качество данных, чтобы навести порядок в неструктурированных наборах.
При использовании взятых извне наборов данных повышается вероятность сложного внедрения элементов управления проверки. Исправление ошибок приведет к несогласованности данных с исходным кодом, и, напротив, сохранение согласованности означает уступить в качестве этих данных.
Регулярные обновления данных продлевают срок службы исторической информации, которая оставлена на хранении. Они же актуализируют для бизнеса необходимость проверок и управления. Новые данные могут быть извлечены из старых, но эти данные должны быть корректно включены в новые наборы.
Где и когда должно происходить управление качеством данных?
Разные проблемы бизнеса требуют различного времени отклика – лучше всего наблюдать за управлением качества данных через призму той или иной проблемы, возникающей в каждом конкретном случае.
К примеру, в финансовой компании существует потребность в анализе данных в режиме реального времени, в том числе в процессе обработки транзакции с использованием кредитной карты – бизнесу критически важна возможность фиксировать мошеннические действия. Для менее насущной задачи, такой как обновление карточки лояльности и бонусных очков для клиентов, обработку данных можно проводить в ночном режиме. Однако в обоих случаях компания применяет принципы управления качеством данных в реальном мире, осознавая потребности своих клиентов и эффективно решая задачу.
Подробнее о комплексе инструментов по управлению данными читайте на нашем сайте.
Системы контроля качества данных
Аудит и классификация данных
на базе системы
К ачество данных (КД) – характеристика, которая отражает степень их пригодности к использованию. В зависимости от сферы использования это понятие может относиться и к набору значений количественных либо качественных переменных.
Во время недавних опросов, проведенных в среде высшего руководства 1 200 компаний Европы и США, более 97% респондентов указали, что ошибки в контактных клиентских данных являются для них серьезной проблемой. Оказалось, что 83% фирм терпят финансовые убытки из-за низкого качества информации. По оценкам специалистов, они оцениваются в среднем в размере 15% от реальных доходов компаний. При этом лишь 35% фирм централизованно управляют данными. Кроме того, аналитики авторитетного агентства Gartner установили, что плохое качество используемых данных отрицательно влияет на продуктивность работы различных компаний, из-за чего их производительность сокращается на 20%.
Источники и процессы работы с данными
К источникам данных относятся следующие объекты:
С данными могут проводиться следующие манипуляции:
Эти сведения применяются в словаре метаданных (СМ), в который автоматически добавляются словари источников данных, а также описываются форматы для того чтобы в дальнейшем их был удобнее согласовать между собой. Помимо этого, в словаре метаданных присутствует информация касательно периодичности пополнения и о том, каким образом данные согласованы между собой по времени. Ключевой задачей словаря метаданных является освобождение разработчика от необходимости самостоятельного стандартизирования всей информации. Следует стремиться к тому, чтобы создаваемое хранилище никоим образом не конфликтовало с используемыми системами.
Вся информация зачастую предоставляется пользователям в формате многоразмерных баз данных. В качестве измерения может использоваться стоимость, время, географический регион и другие факторы, выбор которых определяется сферой бизнеса.
Зачем нужен контроль качества данных
Одним из ключевых требований, которому должна соответствовать грамотная база данных и выбранная система сбора информации – высокое качество данных. На основании полученной информации в дальнейшем будут рассчитываться показатели, демонстрирующие, насколько эффективно ведется бизнес и является ли он на данный момент стабильным.
Если окажется, что сохраненные данные содержат ошибки, в дальнейшем это может привести к неправильному выполнению расчетов, а это может спровоцировать серьезные убытки для предприятия. По этой причине большинство крупных компаний, работа которых характеризуется большими денежными оборотами, уделяют особенное внимание контролю качества данных.
При этом для многих фирм одним из ключевых факторов является сумма затрат, которые требуются для реализации грамотной системы контроля данных. Крупные организации готовы выделять большие бюджеты, чтобы организовать полноценную проверку загружаемой в базу информации, а также ее очистку от бесполезных сведений. В то же время нередко случается так, что даже крупные компании, организовывая работу собственного хранилища данных, не принимают во внимание, что контроль качества данных должен выполняться на постоянной основе, поэтому такие мероприятия не заложены в их бюджет. Не в последнюю очередь это объясняется ограниченным финансированием IT-отделов, из-за которого сложно выделить отдельного сотрудника, в обязанности которого входил бы только постоянный контроль данных.
Кто должен заниматься контролем
Перед важными расчетами необходимо быть уверенным в качестве исходных данных. Кроме назначения ответственного за качество персональных и других данных, компании должны проводить разъяснительную работу среди сотрудников, чтобы они были готовы выполнять некоторую часть этой работы. У таких пользователей больше возможностей понять и выявить производственные причины, по которым появляется бессмысленная или просто неверная информация.
Характеристики качества данных
Качество данных определяется рядом международных и российских стандартов. При этом стоит отметить, что к данному понятию относятся исключительно сведения, которые в дальнейшем используются для принятия управленческих решений.
Качество данных определяется на основании нескольких ключевых критериев:
В соответствии с нормами, указанными в стандарте ISO/IEC25012:2008, к ним добавляют следующие характеристики: конфиденциальность, легкость получения доступа к имеющимся данным, результативность их использования, а также возможность их восстановления. Зависимыми от применяемых систем являются 10 из 15 характеристик качества основных данных.
Объективная оценка качества поступающих данных предусматривает контроль нескольких факторов:
Чтобы иметь возможность применять метрики, необходимо использовать правила проверки, которые формализуют порядок, в соответствии с которым сотрудниками компании выполняется расчет и измерение указанных факторов. Чтобы добиться реального результата, недостаточно отталкиваться только от стандартных правил и метрик, требуется комплексный подход.
Управление качеством основных данных: главные принципы
Чтобы обеспечить высокое качество используемой информации, компании должны выполнять несколько базовых условий:
1. Работа с сотрудниками компании всех уровней. В данном случае речь идет и о рядовых специалистах, и о топ-менеджерах компании. Это важно для оптимизации работы компании.
2. Организация управления КД путем влияния на источник, из которого поступает вся информация. Не стоит считать, что достаточно обращать внимание на точность информации, получаемой в результате проведенных изменений и внесении корректировок, чтобы обеспечить стабильно высокое качество данных. Добиться действительно высоких результатов можно только в том случае, если используемая система управления КД затрагивает источник, из которого добывается информация.
3. Регулярная модернизация. КД должно постоянно усовершенствоваться. Чтобы это реализовать, нужен серьезный подход к проверке информации, полученной в результате проведения измерений, а также к постоянной корректировке основных данных. Следует понимать, что даже в таком случае ошибки неизбежны. Исключить их повторяемость можно только посредством проведения глубокого анализа и поиска причин, которые мешают росту качества основных данных. Так что компании нужно позаботиться о модернизации не только используемых процессов управления данными, но и в принципе любых бизнес-процессов, реализация которых предусматривает использование какой-либо информации.
Системное управление качеством основных данных
Управление качеством данных опирается на три важнейших элемента.
Организационная структура
Создание грамотной организационной структуры помогает более эффективно распределять роли, а также назначать сотрудников, которые в дальнейшем будут нести ответственность за правильность обработки и выполнения других операций по обработке информации. Зачастую крупные организации, которые уделяют особое внимание качеству данных, создают для этого специальные отделы, ответственные за оперативный оборот данных и отслеживание любых операций с ними.
Процессы управления КД
В соответствии ГОСТом и другими стандартами процессы управления КД делятся на три группы: выполнение операций над данными,
непрерывный контроль качества данных, повышение КД.
Инструменты управления КД
У бизнеса есть широкий арсенал инструментальных систем для обработки и выполнения операций с данными. К ним относятся системы управления мастер-данными, продукты Data Quality, программы для работы с аналитикой.
Качество данных для BI-системы
BI-технологии – современные и эффективные инструменты для получения и анализа бизнес-данных. Они автоматизируют обработку даже крупных объемов информации, жизненно необходимой руководству компании для принятия решений.
Современные BI-решения развиваются по четырем направлениям:
1. Хранение. Сохранение данных, применяемых для бизнес-анализа, организуется в хранилищах data warehouse. Данные собираются из различных транзакционных источников. Их структурируют таким образом, чтобы обеспечить наибольшую эффективность в процессе поиска, извлечения и обработки.
2. Интеграция. Интеграционная составляющая BI-системы представляет собой инструменты для работы с данными.
3. Анализ. Это самый важный блок BI-систем, в котором применяются OLAP-инструменты, позволяющие рассматривать различные срезы данных и выявлять тренды и зависимости, в соответствие с выбранными критериями.
К ключевым задачам BI-систем относятся:
Качество данных и ETL
Важнейшей составляющей BI-систем являются процедуры ETL (Extraction, Transformation, Loading). При их реализации часто возникают проблемы, связанные с качеством данных:
Дисциплина КД
Любая проблема, связанная с КД, влечет за собой значительные и неожиданные расходы. Чтобы их избежать, специалисты рекомендуют придерживаться следующих несложных правил:
Этапы проверки КД
Процедура проверки качества данных выполняется в четыре шага, после каждого из которых назначаются сотрудники, которые в дальнейшем будут нести ответственность за внесение каких-либо корректировок в аналитическую или учетную системы:
Даже обеспечив корректность данных, невозможно автоматически получать достоверную и качественную отчетность. В ближайшее время вряд ли стоит ожидать окончательную автоматизацию подобных процессов.
Функции контроля КД помогают отследить ошибки и вовремя внести требующиеся коррективы в структуру и методы учета. С их помощью можно оперативно вносить необходимые изменения, когда отчетность готовится в авральном режиме. Во многом эффективность работы зависит от правильного распределения ответственности. Сочетание автоматизированных средств загрузки данных, их контроля и расчета с оперативной реакцией персонала обеспечивает конечный успех.
Минэкономразвития России подготовило новые поправки в части формирования национальной системы управления данными
 |
| Jirsak / Depositphotos.com |
В условиях продолжающейся цифровой трансформации всех сфер жизни российского общества особую актуальность приобретает цель повышения эффективности создания, сбора и использования государственных данных. Эта цель положена в основу Концепции создания и функционирования национальной системы управления данными, предполагающей формирование в России национальной системы управления данными (далее – НСУД), которая важна как для предоставления государственных и муниципальных услуг и осуществления государственных и муниципальных функций, так и для обеспечения потребности физических и юридических лиц в доступе к информации.
Первые законодательные упоминания о национальной системе управления данными датированы 2019 годом – именно тогда Минэкономразвития России наметило планы по созданию методологической и правовой основы для создания НСУД, а Правительство РФ утвердило Концепцию ее создания и функционирования.
Начать работу в этом направлении планировалось в том числе с разработки проекта федерального закона о национальной системе управления данными и подготовки сопутствующих ему поправок в Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (далее – Закон № 149-ФЗ). Срок реализации этой задачи был установлен до 30 сентября 2019 года. Заинтересованные министерства предприняли попытку своевременно выполнить намеченную задачу и в августе 2019 года направили на независимую антикоррупционную экспертизу законопроект «О национальной системе управления данными и о внесении изменений в Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации в Российской Федерации», но до Госдумы этот документ так и не дошел.
Правомерно ли истребование от граждан помимо прочих документов согласия на обработку персональных данных при оказании им государственных или муниципальных услуг? Ответ на этот вопрос можно найти в материале «Энциклопедии решений. Персональные данные» системы ГАРАНТ. Получите полный доступ на 3 дня бесплатно!
Новые термины и определения
Законопроект предусматривает включение в Закон № 149-ФЗ 11 новых понятий с их определениями. Так, национальную систему управления данными предлагается рассматривать как совокупность взаимосвязанных элементов, обеспечивающую повышение эффективности создания, сбора и использования государственных, муниципальных данных для предоставления государственных, муниципальных услуг, исполнения государственных и муниципальных функций, обеспечения доступа к государственным, муниципальным данным. Отметим, такое определение несколько отличается от того, что дано в Концепции создания НСУД. Там, так же как и в законопроекте о НСУД 2019 года, акцент делается на взаимосвязанных элементах информационно-технологического, организационного, методологического, кадрового и нормативно-правового характера, обеспечивающих достижение поставленных целей и выполнение намеченных задач. Этим опосредуется и выделение элементов НСУД.
В свою очередь, государственные данные законодатель определяет как данные, содержащиеся в государственных информационных системах, иных информационных системах, организацию эксплуатации которых обеспечивают госорганы, подведомственные им организации, организации, осуществляющие отдельные публичные полномочия, иную информацию, обладателем которой является РФ, субъект РФ или организация, осуществляющая в соответствии с федеральными законами отдельные публичные полномочия. А муниципальные данные – соответственно, как данные муниципальных информсистем и иных систем, эксплуатируемых органами местного самоуправления, и иную информацию, обладателем которой является муниципалитет.
Кроме того, перечень терминов, используемых в Законе № 149-ФЗ, может пополниться такими понятиями, как витрина государственных, муниципальных данных, вид и модель таких данных, их гармонизация и систематизация, мониторинг качества государственных, муниципальных данных. Предусмотрены и понятия:
В случае одобрения рассматриваемого законопроекта в Законе № 149-ФЗ появится отдельная статья, посвященная НСУД. В ней, в первую очередь, будут определены элементы системы:
Первый элемент представляет собой государственную информационную систему, входящую в инфраструктуру, обеспечивающую информационно-технологическое взаимодействие информационных систем, используемых для предоставления государственных и муниципальных услуг и исполнения государственных и муниципальных функций в электронной форме. Создание единой информационной платформы НСУД предусмотрено в целях повышения эффективности использования государственных, муниципальных данных (в том числе учета и обработки видов таких данных) для осуществления государственных и муниципальных функций, предоставления государственных и муниципальных услуг, удовлетворения информационных потребностей юридических и физических лиц, исполнения иных публичных полномочий, установленных законодательством РФ.
В соответствии с законопроектом такая платформа будет содержать сведения о (об): видах государственных, муниципальных данных; правах на доступ к данным при осуществлении информационного взаимодействия госорганов, органов местного самоуправления, иных лиц при предоставлении государственных и муниципальных услуг и исполнении государственных и муниципальных функций, а также в иных предусмотренных случаях; эталонных государственных, муниципальных данных; гармонизации государственных, муниципальных данных; исправлении ошибок в государственных, муниципальных данных; инцидентах управления государственными, муниципальными данными; результатах мониторинга управления государственными, муниципальными данными; модели государственных, муниципальных данных. Согласно инициативе Правительство РФ получит полномочия по утверждению положения о единой информационной платформе, которое должно включать состав участников единой информационной платформы, порядок ее использования и дополнительные сведения, отражаемые в платформе.
В единой информационной платформе НСУД будет систематизирована информация об информационных системах, содержащих государственные, муниципальные данные, видах и моделях содержащихся в них данных и иная информация, передаваемая операторами информсистем. Единственное исключение предусмотрено для сведений об информационных системах и видах содержащихся в них государственных, муниципальных данных, составляющих гостайну, – их включать в платформу не планируется.
Второй элемент НСУД – государственная информационная система «Цифровая аналитическая платформа предоставления статистических данных» – представляет собой систему, обеспечивающую сбор, хранение, обработку данных в целях официального статистического учета, предоставление и распространение статистической информации, осуществление доступа к ней, планирование статистических работ, а также иные функции, установленные законодательством РФ. Как ранее пояснял Росстат в своем Письме от 9 октября 2019 г. № 04-04-4/101-сми, создание такой платформы преследует цель снижения отчетной нагрузки на респондентов за счет применения цифровых технологий сбора данных, а также исключения избыточных и дублирующих статистических отчетов. В результате создания платформы вся статистическая отчетность должна перейти в электронный вид. «С учетом технологической зрелости крупного и среднего бизнеса перспективным развитием технологии электронного сбора отчетности является переход на потоковую модель сбора от бизнеса первичных статистических данных, формируемых ими в автоматизированных системах первичного учета», – отмечали представители ведомства.
В свою очередь, под витринами государственных, муниципальных данных подразумеваются программные или технические средства, обеспечивающие загрузку, хранение и предоставление государственных, муниципальных данных из государственной, муниципальной информационной системы для включения их в другие государственные, муниципальные информационные системы с использованием элементов НСУД. Законопроектом оговорено, что с использованием витрин государственных, муниципальных данных и иных предусмотренных Правительством РФ элементов НСУД оператор единой информационной платформы сможет осуществлять мониторинг качества государственных, муниципальных данных. Порядок его проведения подготовит кабинет министров.
Следует учитывать, что законопроект предусматривает открытый перечень элементов НСУД, предоставляя Правительству РФ право определить при необходимости и дополнительные ее элементы. Кроме того, он перечисляет ключевые функции элементов НСУД:
Что касается идентификации пользователей информационных систем, являющихся элементами НСУД, то ее предполагается осуществлять посредством единой системы идентификации и аутентификации, включая возможность использования неквалифицированной электронной подписи. Но в любом случае взаимодействие физлица с инфраструктурой будет возможно с применением средств защиты информации, прошедших процедуру оценки соответствия.
В документе прописан и запрет на отказ в предоставлении доступа к государственным, муниципальным данным, не относящимся к информации о деятельности госорганов или органов местного самоуправления и содержащимся в информационной системе, по запросу, сформированному с использованием элементов НСУД, за исключением специальных случаев, установленных федеральными законами, указами Президента РФ и постановлениями Правительства РФ. Также в законопроекте содержатся гарантии защиты государственных, муниципальных данных в соответствии с требованиями Закона № 149-ФЗ об уточнении, блокировке, прекращении обработки и удалении персональных данных физлиц по мотивированному запросу Роскомнадзора.
Гармонизация, систематизация и исправление противоречий
Несмотря на то что порядок гармонизации государственных, муниципальных данных, равно как и правила их систематизации, а также подачи и рассмотрения заявлений об исправлении ошибок должно установить Правительство РФ, общие положения о таких процессах урегулированы в законопроекте.
В частности, гармонизацией государственных, муниципальных данных будет считаться их приведение в соответствие с эталонными государственными, муниципальными данными, а также применение установленных российским законодательством иных способов разрешения противоречий между ними. При этом критерии отнесения данных к эталонным могут предусматривать определение эталонными:
Эталонные государственные, муниципальные данные будут иметь приоритет по отношению к иным аналогичным государственным данным в случае возникновения противоречия между ними. Поэтому в предлагаемых поправках предусмотрено обеспечение гармонизации иных государственных, муниципальных данных с эталонными.
Между тем порядок гармонизации должен будет содержать в частности ее периодичность, состав способов гармонизации и включаемых в каждый способ мероприятий, условия применения таких способов, состав государственных, муниципальных данных, в отношении которых гармонизация не осуществляется и критерии их определения, а также случаи, при которых гармонизация осуществляется на основании соглашения между операторами информационных систем, участвующих в гармонизации содержащихся в информационных системах государственных, муниципальных данных. Если в процессе гармонизации выявятся противоречия в государственных, муниципальных данных, оператор информационной системы, в которой выявлено противоречие, должен будет предоставить оператору единой информационной платформы сведения о противоречии, проведенных или планируемых мероприятиях по его устранению, спорах, возникающих в связи с такой гармонизацией.
Аналогичный список сведений надлежит передавать и при обнаружении ошибок в государственных, муниципальных данных. Но если выявленные в государственных, муниципальных данных ошибки, противоречия или неполнота данных относятся к определенному или определяемому лицу, его имуществу или правам, то такое лицо сможет направить операторам информационных систем, в которых содержатся такие данные, заявление об исправлении ошибок или дополнении государственных, муниципальных данных, в том числе в электронной форме. Правила подачи и рассмотрения соответствующих заявлений унифицирует кабинет министров, предусмотрев в ряде случаев обязанность оператора информационной системы самостоятельно исправить допущенные ошибки, противоречия или неполноту содержащихся в информационной системе государственных, муниципальных данных.
Что касается систематизации государственных, муниципальных данных, то согласно законопроекту ее будут обеспечивать операторы информационных систем, в которых содержатся такие данные. Систематизация будет проводиться путем: формирования справочников, классификаторов и иной справочной информации; классификации государственных, муниципальных данных; исключения дублирования государственных, муниципальных данных в одной информационной системе; использования идентификатора эталонных государственных, муниципальных данных для указания на такие данные вместо их воспроизведения в полном объеме; унификации структурных элементов государственных, муниципальных данных и форматов их представления; осуществления иных мероприятий, состав которых установит Правительство РФ.
В целом организацию информационного взаимодействия государственных органов (органов местного самоуправления) по вопросам обмена государственными, муниципальными данными, в том числе при осуществлении их гармонизации, систематизации и исправлении ошибок, планируется осуществлять с использованием единой системы межведомственного электронного взаимодействия и подключаемых к ней региональных систем.
Формирование НСУД является важной государственной задачей, поскольку только общая система может систематизировать весь накопленный годами огромный массив данных государственных информационных систем, сделав их достоверными, полными, сопоставимыми, доступными и защищенными, и превратив тем самым в актив государственного управления. Поэтому задачам правовой регламентации этой сферы уделяется особое внимание. Новый вариант регулирования формирования НСУД – тому подтверждение.
Отметим, что содержательная часть предлагаемых поправок пока уступает тем нормам, которые постулировались в ранее подготовленном законопроекте о НСУД, закрепляющем помимо понятийного аппарата цели и задачи формирования и функционирования НСУД, ее элементы, прописывающего порядок организации обработки госданных и систематизирующего полномочия Правительства РФ и иных уполномоченных органов власти в этой сфере. Хотя если учесть, что в планах по формированию и развитию НСУД упоминается и о самостоятельном законе о НСУД, и о корреспондирующих ему поправках в Закон № 149-ФЗ, не исключено, что работа над отдельным федеральным законом также будет продолжена. Но в любом случае потребуется приведение в соответствие этих двух документов, поскольку имеющиеся их редакции пока содержат ряд противоречий.
В случае одобрения рассматриваемого законопроекта о поправках в Закон № 149-ФЗ принятый на его основе закон вступит в силу через полгода после его официального опубликования. Таким образом, у законодателя с момента принятия поправок и до начала действия новых законоположений будет время исправить все неточности и восполнить законодательные пробелы.
1 С текстом законопроекта «О внесении изменений в Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» в части формирования национальной системы управления данными» и материалами к нему можно ознакомиться на федеральном портале проектов нормативных правовых актов (ID: 04/13/04-21/00115660).