economypromЭкономика промышленности / Russian Journal of Industrial EconomicsRussian Journal of Industrial Economics2072-16332413-662XMISIS10.17073/2072-1633-2026-2-1625economyprom-1625Research ArticleНациональная индустриальная экономикаNational industrial economyЦифровая аналитическая платформа Росстата как инструмент трансформации государственной статистикиRosstat Digital Analytical Platformas a tool for the transformation of government statisticsБоровицкаяМ. В.BorovitskayaM. V.

Марина Владимировна Боровицкая – канд. экон. наук, доцент кафедры бизнес-аналитики

125167, Москва, Ленинградский просп., д. 49/2

Marina V. Borovitskaya – PhD (Econ.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Business Analytics

49/2 Leningradsky Ave., Moscow 125167

mvborovitskaya@fa.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8372-4706ШнайдерВ. В.ShneiderV. V.

Виктор Викторович Шнайдер – канд. экон. наук, доцент кафедры бизнес-аналитики

125167, Москва, Ленинградский просп., д. 49/2

Viktor V. Shneider – PhD (Econ.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Business Analytics

49/2 Leningradsky Ave., Moscow 125167

vvshnajder@fa.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2403-6334ЛихтароваО. В.LikhtarovaO. V.

Ольга Викторовна Лихтарова – канд. экон. наук, доцент кафедры бизнес-аналитики

125167, Москва, Ленинградский просп., д. 49/2

 

Olga V. Likhtarova – PhD (Econ.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Business Analytics

49/2 Leningradsky Ave., Moscow 125167

ovlikhtarova@fa.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4430-4909СергееваО. М.SergeevaO. M.

Ольга Михайловна Сергеева – канд. экон. наук, доцент кафедры бизнес-аналитики

125167, Москва, Ленинградский просп., д. 49/2

Olga M. Sergeeva – PhD (Econ.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Business Analytics

49/2 Leningradsky Ave., Moscow 125167

omgizatullina@fa.ruФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииРоссияFinancial University under the Government of the Russian FederationRussian Federation202628062026192228240Copyright © Боровицкая М.В., Шнайдер В.В., Лихтарова О.В., Сергеева О.М., 20262026Боровицкая М.В., Шнайдер В.В., Лихтарова О.В., Сергеева О.М.Borovitskaya M.V., Shneider V.V., Likhtarova O.V., Sergeeva O.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ecoprom.misis.ru/jour/article/view/1625

Статья посвящена созданию и внедрению Цифровой аналитической платформы (ЦАП) Федеральной службы государственной статистики – ядра Национальной системы управления данными в условиях цифровизации экономики. Выявлены и систематизированы проблемы отечественной статистики: разрозненность данных, высокая нагрузка на малый и средний бизнес, дефицит оперативности и доказательности информации. На основе анализа эволюции нормативного регулирования сформулированы приоритеты развития статистики до 2030 г.: переход к предиктивной аналитике, обеспечение доверия к данным, интеграция источников по принципу «одного окна», персонализация сервисов, развитие кадров, международная гармонизация, открытость. Описаны функциональные компоненты ЦАП: конструктор выборок, интерактивная визуализация, статистический и сетевой анализ, прогнозирование на основе машинного обучения, программный интерфейс приложения. Показано, что платформа обеспечивает взаимодействие государства, бизнеса, науки и общества в единой цифровой среде на принципах межведомственной автоматизации с использованием Системы межведомственного электронного взаимодействия (СМЭВ), Единой системы идентификации и аутентификации (ЕСИА) и платформы «Гостех». Результаты полезны органам власти, крупному бизнесу, малому и среднему предпринимательству, ученым и преподавателям.

The article deals with the creation and implementation of the Digital Analytical Platform of the Federal State Statistics Service (Rosstat DAP) as the core of the National Data Management System in the context of the digitalization of the economics. The authors have revealed and systematized the problems of the national statistics: fragmented data, high bur den on small and medium-sized businesses, lack of efficiency and evidence of information. The analysis of the normative evolution is used to formulate priorities of the development of statistics up to 2023: the transition to predictive analytics, ensuring trust in data, integration of sources based on the “one-stop shop” principle, personalization of services, staff development, international harmonization, transparency. The authors have described functional components of DAP: sample constructor, interactive visualization, statistical and network analysis, machine learning-based forecasting, application programming interface. It has been shown that the platform ensures the interaction of the state, business, science and society in a single digital environment on the principles of interdepartmental automation using the System of Inter departmental Electronic Interaction (SIEI), Unifi ed Identification and Authentication System (ESIA) and the Gostech platform. The results will be useful for the government authorities, large business and small and medium-sized enterprises, researchers and teachers.

цифровизация статистикигосударственная информационная системаНациональная система управления даннымиприоритеты развития статистикиЦифровая аналитическая платформа Росстатабольшие данныепредиктивная аналитикаdigitalization of statisticsstate information systemNational Data Management Systemstatistics development prioritiesDigital Analytical Platform of Rosstatbig datapredictive analyticsReferencesСуринов А.Е. Официальная статистика сегодня: выбор направления развития. Вопросы статистики. 2023;30(6):77–86. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-6-77-86Surinov A.Y. Official statistics today: choosing the path of development. Voprosy statistiki. 2023;30(6):77–86. (In Russ.). https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-6-77-86Мнацаканян С.Л. Современные вызовы для официальной статистики и поиски решений в диалоге с пользователями. Вопросы статистики. 2023;30(6):65–67.Mnatsakanyan S.L. Modern challenges for official statistics and finding solutions through dialog with users. Voprosy statistiki. 2023;30(6):65–67. (In Russ.)Клочкова Е.Н., Прохоров П.Э. Определение цифровой экономики для целей статистического исследования. Вопросы статистики. 2020;27(4):66–79. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-4-66-79Klochkova E.N., Prokhorov P.E. Definition of digital economy for the purposes of statistical research. Voprosy statistiki. 2020;27(4):66-79. (In Russ.). https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-4-66-79Ahmad N., Ribarsky J. Towards a framework for mea- suring the digital economy. In: Paper prepared for the 35th IARIW General conf. Copenhagen, Denmark, August 20–25, 2018. Session 2A: The digital economy-conceptual and measurement issues; 2018. 33 p.Ahmad N., Ribarsky J. Towards a framework for mea- suring the digital economy. In: Paper prepared for the 35th IARIW General conf. Copenhagen, Denmark, August 20–25, 2018. Session 2A: The digital economy-conceptual and measurement issues; 2018. 33 p.Kim J.K., Wang Z. Sampling techniques for Big Data analysis. International Statistical Review. 2019;87(S1):S177–S191. https://doi.org/10.1111/insr.12290Kim J.K., Wang Z. Sampling techniques for Big Data analysis. International Statistical Review. 2019;87(S1):S177–S191. https://doi.org/10.1111/insr.12290Digital economy report 2019: Value creation and capture: Implications for developing countries. New York: United Nations; 2019. 194 p. https://doi.org/10.18356/c7dc937a-enDigital economy report 2019: Value creation and capture: Implications for developing countries. New York: United Nations; 2019. 194 p. https://doi.org/10.18356/c7dc937a-enSupplementing the United Nations Fundamental Principles of Official Statistics: Mapping and Guidance for the United Nations Fundamental Principles of Official Statistics Against Non-Conventional and Non-Traditional Data Sources. Statistical Commission. 51st Ses., 3–6 March 2020. Avaliable at: https://unstats.un.org/unsd/stat-com/51st-session/documents/BGItem3q-Supplementing_non-traditional-E.pdfSupplementing the United Nations Fundamental Principles of Official Statistics: Mapping and Guidance for the United Nations Fundamental Principles of Official Statistics Against Non-Conventional and Non-Traditional Data Sources. Statistical Commission. 51st Ses., 3–6 March 2020. Avaliable at: https://unstats.un.org/unsd/stat-com/51st-session/documents/BGItem3q-Supplementing_non-traditional-E.pdfEuropean statistical system handbook for quality and metadata reports. Manuals and guidelines. Luxembourg: Publ. Office of the European Union; 2020. Avaliable at: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/10501168/KS-GQ-19-006EN-N.pdf/bf98fd32-f17c-31e2-8c7f-ad41eca91783European statistical system handbook for quality and metadata reports. Manuals and guidelines. Luxembourg: Publ. Office of the European Union; 2020. Avaliable at: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/10501168/KS-GQ-19-006EN-N.pdf/bf98fd32-f17c-31e2-8c7f-ad41eca91783UNECE. Guide to sharing economic data in official statistics. Geneva: UN. 2020. Avaliable at: https://www.efta.int/sites/default/files/images/publications/guide%20to%20sharing%20economic%20data.pdfUNECE. Guide to sharing economic data in official statistics. Geneva: UN. 2020. Avaliable at: https://www.efta.int/sites/default/files/images/publications/guide%20to%20sharing%20economic%20data.pdfAlkire S., Foster J. Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics. 2011;95(7-8):476–487. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2010.11.006Alkire S., Foster J. Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics. 2011;95(7-8):476–487. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2010.11.006Гохберг Л.М., Кузнецова Т.Е., Абдрахманова Г.И., Фурсов К.С., Шашнов С.А., Суслов А.Б., Нечаева Е.Г., Оксенойт Г.К.,. Рудь В.А, Дементьева В.В. Перспективная модель государственной статистики в цифровую эпоху. Сб. докл. к XIX Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 10–13 апреля 2018 г. М.: ИД ВШЭ; 2018. 35 с.Гохберг Л.М., Кузнецова Т.Е., Абдрахманова Г.И., Фурсов К.С., Шашнов С.А., Суслов А.Б., Нечаева Е.Г., Оксенойт Г.К.,. Рудь В.А, Дементьева В.В. Перспективная модель государственной статистики в цифровую эпоху. Сб. докл. к XIX Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 10–13 апреля 2018 г. М.: ИД ВШЭ; 2018. 35 с.Сорокина Н.Ю. Проблема цифрового неравенства населения регионов Российской Федерации. Уровень жизни населения регионов России. 2025;21(3):447–460. https://doi.org/10.52180/1999-9836_2025_21_3_8_447_460Sorokina N.Yu. The problem of the digital inequality of the population in the regions of the Russian Fe- deration. Uroven’ zhizni naseleniya regionov Rossii = Living Standards of the Population in the Regions of Russia. 2025;21(3):447–460. (In Russ.). https://doi.org/10.52180/1999-9836_2025_21_3_8_447_460Земцов С., Баринова В., Семенова Р. Риски цифровизации и адаптация региональных рынков труда в России. Форсайт. 2019;13(S2):84–96. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2019.2.84.96Zemtsov S., Barinova V., Semenova R. The risks of digitalization and the adaptation of regional labor markets in Russia. Foresight and STI Governance. 2019;13(S2):84–96. (In Russ.). https://doi.org/10.17323/2500-2597.2019.2.84.96Pirannejad A., Ingrams A. Open government maturity models: A global comparison. Social Science Computer Review. 2023;41(4):1140–1165. https://doi.org/10.1177/0894439321106310715Pirannejad A., Ingrams A. Open government maturity models: A global comparison. Social Science Computer Review. 2023;41(4):1140–1165. https://doi.org/10.1177/0894439321106310715Чернякова Е.Е. Будущее статистики в цифровом обществе. Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: https://eec.Чернякова Е.Е. Будущее статистики в цифровом обществе. Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: https://eec.eaeunion.org/upload/medialibrary/0d2/6psuufwsd1ps3phygdjjh47t8dyo61ex/CHernyakova-E.E..pdfeaeunion.org/upload/medialibrary/0d2/6psuufwsd1ps3phygdjjh47t8dyo61ex/CHernyakova-E.E..pdfFetisov V.D., Fetisova T.V. Digitalization and statistics in the context of modern management reform in Russia. Economics and Entrepreneurship. 2021;(6(131)):222–226. (In Russ.). https://doi.org/10.34925/EIP.2021.131.6.041Фетисов В.Д., Фетисова Т.В. Цифровизация и статистика в контексте современной управленческой реформы России. Экономика и предпринимательство. 2021;(6(131)):222–226. https://doi.org/10.34925/EIP.2021.131.6.041Стырин Е.М., Дмитриева Н.Е. Государственные цифровые платформы: ключевые особенности и основные сценарии развития. В сб.: Докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 13–30 апр. 2021 г. Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: Изд. дом Высшей школы экономики; 2021. С. 32. https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2516-6Стырин Е.М., Дмитриева Н.Е. Государственные цифровые платформы: ключевые особенности и основные сценарии развития. В сб.: Докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 13–30 апр. 2021 г. Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: Изд. дом Высшей школы экономики; 2021. С. 32. https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2516-6Ledneva O.V. Statistical study of the Russian economy digitalization level: problems and prospects. Russian Journal of Innovation Economics. 2021;11(2):455–470. (In Russ.). https://doi.org/10.18334/vinec.11.2.111963Леднева О.В. Статистическое изучение уровня цифровизации экономики России: проблемы и перспективы. Вопросы инновационной экономики. 2021;11(2):455–470. https://doi.org/10.18334/vinec.11.2.111963Kazakovtseva M.V., Lapteva Yu.M. The development of Russia’s digital sector: factors and prospects. Voprosy statistiki. 2025;32(5):53–63. (In Russ.). https://doi.org/10.34023/2313-6383-2025-32-5-53-63Казаковцева М.В., Лаптева Ю.М. Развитие цифрового сектора России: факторы и прогнозы. Вопросы статистики. 2025;32(5):53–63. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2025-32-5-53-63Nikiforova E., Muzalev S. Shlychkov D., Tereshina V. Analysis of the features of the development of infrastructure crowdfunding in the Russian Federation. In: Polyakov R., Pletnev D. (eds). Ecosystems without borders 2024: economic systems and processes. EcoSyst 2024. Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, Cham; 2025. Vol. 1521. P. 260–266. https://doi.org/10.1007/978-3-031-97876-0_26Nikiforova E., Muzalev S. Shlychkov D., Tereshina V. Analysis of the features of the development of infrastructure crowdfunding in the Russian Federation. In: Polyakov R., Pletnev D. (eds). Ecosystems without borders 2024: economic systems and processes. EcoSyst 2024. Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, Cham; 2025. Vol. 1521. P. 260–266. https://doi.org/10.1007/978-3-031-97876-0_26Vasilchuk O.I., Khmelyov S.A., Schneider V.V. Digitalization and its significance in forming auditing procedures. Russian Journal of Management. 2022;10(2):91–95. (In Russ.). https://doi.org/10.29039/2409-6024-2022-10-2-91-95Васильчук О.И., Хмелев С.А., Шнайдер В.В. Цифровизация и ее значение при формировании аудиторских процедур. Russian Journal of Management. 2022;10(2):91–95. https://doi.org/10.29039/2409-6024-2022-10-2-91-95Schneider O.V. Information and analytical tools for marketing activities of business entities. Scientific Vector of the Balkans. 2020;4(4(10)):67–71. (In Russ.). https://doi.org/10.34671/SCH.SVB.2020.0404.0014Шнайдер О.В. Информационно-аналитические инструменты маркетинговой деятельности субъектов хозяйствования. Научен вектор на Балканите. 2020;4(4(10)):67–71. https://doi.org/10.34671/SCH.SVB.2020.0404.0014Шнайдер О.В. Информационно-аналитические инструменты маркетинговой деятельности субъектов хозяйствования. Научен вектор на Балканите. 2020;4(4(10)):67–71. https://doi.org/10.34671/SCH.SVB.2020.0404.0014

The authors declare that there are no conflicts of interest present.