Ольга Олеговна Леонова, главный специалист отдела системного и бизнес-анализа
Москва, Бережковская наб., д. 30, корп. 1
Olga O. Leonova, Chief Specialist of the System and Business Analysis Department
Moscow, Berezhkovskaya emb., 30, bld. 1
Даниил Сергеевич Пупков, аналитик отдела управления и внедрения проектов
Москва, Бережковская наб., д. 30, корп. 1
Daniil S. Pupkov, Analyst of the Project Management and Implementation Department
Moscow, Berezhkovskaya emb., 30, bld. 1
В эпоху цифровой трансформации государства данные становятся стратегическим активом, определяющим эффективность государственного управления, качества государственных сервисов и уровень общественного доверия. Цель исследования – анализ факторов, влияющих на качество данных в сфере интеллектуальной собственности, и рассмотрение методов управления, обеспечивающих соответствие информации требованиям потребителей и задачам цифровой трансформации государства. В качестве методов использовались аналитический обзор нормативных документов и научной литературы, классификация показателей качества данных, системный анализ жизненного цикла данных и описание практических механизмов аудита и мониторинга. В результате предложена классификация критериев качества и их соотнесение с пользовательскими историями, выявлены риски, влияющие на снижение качества данных, и предложены методы управления. Научная новизна исследования заключается в формировании методической основы системного управления качеством данных в сфере интеллектуальной собственности, а практическая значимость – в возможности использования полученных результатов в формировании подхода к построению системы управления качеством данных, ориентированной на потребности потребителей и задачи национальных программ цифровизации. Практическая ценность работы заключается в возможности применения предложенных решений органами государственной власти и организациями, осуществляющими управление данными в сфере интеллектуальной собственности. Сделан вывод о необходимости комплексного подхода, объединяющего нормативные, организационные и технологические меры, а в качестве перспективы дальнейших исследований предлагается эмпирическая апробация предложенных решений на примере существующих системных процессов в сфере интеллектуальной собственности.
In the era of state digital transformation, data has become a strategic resource that determines the efficiency of public administration, the quality of public services, and the level of public trust. The aim of this study is to analyze the factors affecting data quality in the field of intellectual property and to examine management methods that ensure information aligns with user needs and the objectives of digital government. The research methodology includes an analytical review of regulatory documents and academic literature, classification of data quality indicators systems analysis of the data lifecycle, and description of practical mechanisms for audit and monitoring. The study proposes a classification of quality criteria and their alignment with user stories, identifies risks that undermine data quality, and suggests appropriate management measures. The scientific novelty of the study lies in the development of a methodological framework for systemic data quality management in the field of intellectual property. The practical significance consists in shaping an approach to building a data quality management system oriented toward user needs and national digitalization goals. The study concludes that a comprehensive approach integrating regulatory, organizational, and technological measures is required, and further research could involve empirical testing of the proposed solutions using existing processes in the field of intellectual property.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.